内容简介
本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手，一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及国内外研究现状，通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置，设计和构建了高性能的改进算法，并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域；另一方面，深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点，详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析，以及其在智能交通系统中的实际应用。
AI简介
这是一本全面介绍了差分进化算法（DE）以及其在高维多目标优化问题中应用的专业书籍。全书以群智能优化算法和高维多目标优化为两大核心，首先系统性地介绍了DE算法的基本原理、研究现状、算法特点以及实际应用等多个方面。然后，深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点，详细描述了基于DE算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析，以及其在智能交通系统中的实际应用。
书中详细阐述了差分进化算法原理及应用，包括变异、交叉、选择三种基本操作，以及这些操作如何通过参数自适应调整策略来提高算法的收敛性能和稳定性。此外，还详细讨论了DE算法的基本工作步骤，包括变异、交叉和选择操作的具体实现方式。
在讨论DE算法研究数据统计时，书中展示了自1997年至2016年间，DE算法相关研究文献的数量变化情况，并分析了DE算法在各个领域的应用情况。此外，书中还强调了参数自适应调整策略的重要性，并详细介绍了如何根据算法进化代数和种群个体的优劣差异对每个个体进行动态自适应的调整。
在讨论多目标优化问题的定义与特点时，书中详细阐述了多目标优化与单目标优化的区别、多目标优化问题的求解难点以及多
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