本書比較全面地介紹了演化多目標優(yōu)化與智能計算相關的基本理論、方法、以及作者團隊在演化多目標優(yōu)化與智能計算領域過去近十年的主要研究成果。全書共12章，第1-2章主要內容為簡單介紹多目標優(yōu)化的問題、基本概念和復雜多目標優(yōu)化和智能計算問題相關的基礎知識；第3-7章主要介紹了作者提出的一些先進的演化多目標優(yōu)化算法以及相關應用；8-12章主要介紹了演化多目標優(yōu)化與智能計算系統(tǒng)更深度的結合，如解決復雜的無監(jiān)督聚類問題、面向圖像分類問題的深度神經網絡架構搜索、以及基于貝葉斯優(yōu)化的數(shù)據驅動策略來處理不確定性問題。

更多科學出版社服務，請掃碼獲取。