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智能優化演算法及其MATLAB實例(第3版IT工程師寶典)

  • 作者：編者:包子陽//余繼周//楊杉|責編:張來盛
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121401510
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：220
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    智能優化演算法在解決大空間、非線性、全局尋優、組合優化等複雜問題方面具有獨特的優勢，因而得到了國內外學者的廣泛關注，並在信號處理、圖像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了8種經典智能優化演算法——遺傳演算法、差分進化演算法、免疫演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法和神經網路演算法的來源、原理、演算法流程和關鍵參數說明，並給出了具體的MATLAB模擬實例。對於要用這些演算法工具來解決具體問題的理論研究和工程技術人員，通過本書可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過模擬實例可以更深入地理解、快速地掌握這些演算法。
    讀者對象：電子、通信、電腦、自動化、機器人、經濟學和管理學等學科以及信號處理、圖像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等領域，從事智能優化演算法的理論研究和工程應用的廣大科研人員以及高等院校高年級本科生、研究生。
    本書實例源程序可在華信教育資源網（https://www.hexdu.com.cn）免費下載，或通過與本書責任編輯（zhangls@phei.com.cn）聯繫獲取。
作者介紹
編者:包子陽//余繼周//楊杉|責編:張來盛
目錄
第1章  概述
  1.1  進化類演算法
  1.2  群智能演算法
  1.3  模擬退火演算法
  1.4  禁忌搜索演算法
  1.5  神經網路演算法
  參考文獻
第2章  遺傳演算法
  2.1  引言
  2.2  遺傳演算法理論
    2.2.1  遺傳演算法的生物學基礎
    2.2.2  遺傳演算法理論基礎
    2.2.3  遺傳演算法的基本概念
    2.2.4  標準遺傳演算法
    2.2.5  遺傳演算法的特點
    2.2.6  遺傳演算法的改進方向
  2.3  遺傳演算法流程
  2.4  關鍵參數說明
  2.5  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第3章  差分進化演算法
  3.1  引言
  3.2  差分進化演算法理論
    3.2.1  差分進化演算法原理
    3.2.2  差分進化演算法的特點
  3.3  差分進化演算法種類
    3.3.1  基本差分進化演算法
    3.3.2  差分進化演算法的其他形式
    3.3.3  改進的差分進化演算法
  3.4  差分進化演算法流程
  3.5  關鍵參數的說明
  3.6  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第4章  免疫演算法
  4.1  引言
  4.2  免疫演算法理論
    4.2.1  生物免疫系統
    4.2.2  免疫演算法概念
    4.2.3  免疫演算法的特點
    4.2.4  免疫演算法運算元
  4.3  免疫演算法種類
    4.3.1  克隆選擇演算法
    4.3.2  免疫遺傳演算法
    4.3.3  反向選擇演算法
    4.3.4  疫苗免疫演算法
  4.4  免疫演算法流程
  4.5  關鍵參數說明
  4.6  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第5章  蟻群演算法

  5.1  引言
  5.2  蟻群演算法理論
    5.2.1  真實蟻群的覓食過程
    5.2.2  人工蟻群的優化過程
    5.2.3  真實螞蟻與人工螞蟻的異同
    5.2.4  蟻群演算法的特點
  5.3  基本蟻群演算法及其流程
  5.4  改進的蟻群演算法
    5.4.1  精英螞蟻系統
    5.4.2  最大最小螞蟻系統
    5.4.3  基於排序的蟻群演算法
    5.4.4  自適應蟻群演算法
  5.5  關鍵參數說明
  5.6  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第6章  粒子群演算法
  6.1  引言
  6.2  粒子群演算法理論
    6.2.1  粒子群演算法描述
    6.2.2  粒子群演算法建模
    6.2.3  粒子群演算法的特點
  6.3  粒子群演算法種類
    6.3.1  基本粒子群演算法
    6.3.2  標準粒子群演算法
    6.3.3  壓縮因子粒子群演算法
    6.3.4  離散粒子群演算法
  6.4  粒子群演算法流程
  6.5  關鍵參數說明
  6.6  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第7章  模擬退火演算法
  7.1  引言
  7.2  模擬退火演算法理論
    7.2.1  物理退火過程
    7.2.2  模擬退火原理
    7.2.3  模擬退火演算法思想
    7.2.4  模擬退火演算法的特點
    7.2.5  模擬退火演算法的改進方向
  7.3  模擬退火演算法流程
  7.4  關鍵參數說明
  7.5  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第8章  禁忌搜索演算法
  8.1  引言
  8.2  禁忌搜索演算法理論
    8.2.1  局部鄰域搜索
    8.2.2  禁忌搜索
    8.2.3  禁忌搜索演算法的特點
    8.2.4  禁忌搜索演算法的改進方向
  8.3  禁忌搜索演算法流程

  8.4  關鍵參數說明
  8.5  MATLAB模擬實例
  參考文獻
第9章  神經網路演算法
  9.1  引言
  9.2  神經網路演算法理論
    9.2.1  人工神經元模型
    9.2.2  常用激活函數
    9.2.3  神經網路模型
    9.2.4  神經網路工作方式
    9.2.5  神經網路演算法的特點
  9.3  梯度下降演算法
  9.4  BP神經網路演算法
  9.5  神經網路演算法的實現
    9.5.1  數據預處理
    9.5.2  神經網路實現函數
  9.6  MATLAB模擬實例
  參考文獻
附錄A  MATLAB主要函數命令

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