多目标元胞差分算法及其应用

　　多目标进化算法已成为解决多目标优化问题的主要方法之一。基本的多目标元胞差分算法作为解决一类多目标优化问题的典型算法，是在结合元胞多目标遗传算法（Cellular Genetic Algorithm， CGA）与差分算法（Differential Evolution， DE）基础上提出的，其在解决多目标尤其在三目标优化问题时获得了质量较好的Pareto前端。本书在全面介绍基本的多目标元胞差分算法和算法性能测试基础上，阐述了在该算法基础上的几种改进优化算法，介绍了改进算法的原理、步骤、流程、伪代码、性能测试及实例应用等。为方便使用，对算法的图形用户界面（Graphical User Interface， GUI）实现进行了初步的探析。

　　王亚良，现任浙江工业大学机械工程实验与分析测试中心主任，研究方向为智能制造、优化算法、实践教学研究。承担或参与了国jia“863”计划、国家自然科学基金、省自然科学基金、省科技厅等项目。