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最新资料推荐 #/8表现岀的分布式寻优方式，使得蚁群算法可以在全局的多点进行搜索，从而避免了搜索到得解是局部最优解的可能。5结论多目标优化问题首先从经济学领域提出，但其应用范闱已经随着算法研究的进展推广到更多的工业实践领域。如在工业生产中通常要求产虽高、质量好、效益多和成本少等各种各样的目标。在科学研究领域特别是科学实验中，通常的实验目标也不仅仅是单一的目标而是多个目标的综合。因此深入研究多目标优化问题及其算法对于经济发展和科技进步都有显著的成效。目前多目标优化问题的重点集中在算法的研究中，但是算法自身的研究又有待进一步提高。因此如何在算法研究与实际的工程问题结合中实现多目标优化是值得重视的课题。6参考文献［1］ 肖晓伟，肖迪，林锦国.多目标优化问题的研究概述［J］•讣算机应用研yL2011.28(3):805-808.［2］ 李红梅.多目标优化演化算法研尤综述［J］•现代汁算机.2009,4:44-46［3］ 时丽娜.进化参目标优化算法及其应用研尤［M］.南宁：广西师范大学硕七学位论文,2010［4］ 刘淳安，王宇平.基于新模型的动态多目标优化进化算法卩］・计算机研究与发展.2008.45(4):603-611［51汪中來.基于模型的不确定性优化设汁方法研处［D］.成都：电子科技大学I専七学位论文,2009［6］ 刘楠楠.基于进化算法的命目标优化算法及应用研7t|M|.南京：南京航空航天大学硕士学位论文.2010［7］ 倪剑庆，邢汉承•张,忐政.粒子群优化算法研尤进展［J］.模式识别与人工智能.2007.20(3):349-357［8］ 孙晶晶.粒子群优化算法的改进及其应用研究［IV1］・西安：陕西师范大学硕士学位论文,2010［9］ 刘彦鹏.蚁群优化算法的理论研尤及其应用［D|・杭州：浙江大学醇士学位论文.2007［10］ 倪剑庆，邢汉承•张吉政.蚁群算法及其应用研处进展［J］•计算机应用与软件.2008.25(8):1

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