基础与方法

基础与方法涵盖理解算法、设计实验和建立问题模型所需的共同概念。

目录

• 具体问题/案例

  • 分布式车间调度问题
  • 多目标优化问题
    算法性能指标多目标优化问题介绍多目标进化算法（MOEA）

• 参数设置分析方法

  • 响应面方法（RSM）
  • 田口方法（Taguchi Method）

• 通识基础

  • 消融实验
  • 逆变换采样
  • 学习类算法导论
  • 无免费午餐定理与归纳偏置

• 非学习类算法

  • TOPSIS 逼近理想解排序法