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智能優化技術(適應度地形理論及組合優化問題的應用)

  • 作者：編者:路輝//周容容//石津華//孫升傑|責編:林春泉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111658467
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：174
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    智能優化技術作為解決工程領域優化問題的核心方法，在金融、醫療、交通、航空、航天等領域發揮著非常重大的作用。適應度地形理論作為智能優化技術的研究熱點，從優化問題解空間特性分析方法出發，挖掘問題解空間特性，為優化問題的求解方法設計以及參數控制等方面提供指導。作者基於多年從事智能優化技術以及組合優化問題研究的思考，從時域、頻域和空域分別對適應度地形理論進行研究、整理，並以工程應用中的組合優化問題為載體，對適應度地形理論的實際應用進行介紹。作者在本書內容的介紹過程中，結合個人及相關人員的研究成果，不僅可以對智能優化理論提供技術支持，同時也可為各領域中實際工程問題的特性分析以及解決方法提供借鑒。
    本書可供電腦、電子、自動化、管理、航天工程等各領域的本科生、研究生以及相關領域的科學技術人員閱讀，同時為從事智能優化技術及工程應用的相關機構提供翔實的資料。
作者介紹
編者:路輝//周容容//石津華//孫升傑|責編:林春泉
目錄
序
前言
第1章  引言
  1.1  優化問題
  1.2  組合優化問題
    1.2.1  組合優化問題的定義
    1.2.2  組合優化問題的特點
    1.2.3  組合優化問題的應用
    1.2.4  組合優化問題的求解方法
  1.3  智能優化方法
    1.3.1  智能優化方法簡介
    1.3.2  智能優化方法的分類
    1.3.3  典型的智能優化方法
  1.4  適應度地形
    1.4.1  適應度地形的基本概念
    1.4.2  適應度地形的發展
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  崎嶇性
  2.1  定義
  2.2  NK地形
  2.3  適應度的相關性
  2.4  距離相關性
  2.5  信息熵分析
  2.6  尖銳性
  2.7  本章小結
  參考文獻
第3章  中性
  3.1  中性隨機遊走
  3.2  中性網路
  3.3  局部最優網路
  3.4  標準遺傳距離
  3.5  本章小結
  參考文獻
第4章  可演進性
  4.1  適應度進化肖像
  4.2  適應度雲
  4.3  負斜率係數
  4.4  適應度概率雲
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  依賴性
  5.1  上位方差
  5.2  位上位性
  5.3  香農資訊理論
  5.4  內/外上位性
  5.5  本章小結
  參考文獻
第6章  相似性
  6.1  相似性指標

  6.2  標準函數的分析
    6.2.1  基本初等函數和標準測試函數適應度地形分析
    6.2.2  動態基準地形的分析
  6.3  本章小結
  參考文獻
第7章  頻域分析
  7.1  幅度譜
    7.1.1  適應度地形的傅里葉分析
    7.1.2  幅度譜
    7.1.3  NK模型分析
  7.2  離散時間傅里葉變換的分析
    7.2.1  振幅變化穩定性
    7.2.2  頻域尖銳性
    7.2.3  周期性
    7.2.4  平均適應度值的變化程度
    7.2.5  頻域指標的分析
  7.3  本章小結
  參考文獻
第8章  地形可視化技術
  8.1  分析適應度地形
  8.2  網路可視化
  8.3  空間地形可視化
    8.3.1  空間適應度地形求解框架
    8.3.2  映射策略
    8.3.3  空域特徵的分析
  8.4  本章小結
  參考文獻
第9章  動態適應度地形
  9.1  定義
  9.2  動態適應度地形的生成
  9.3  動態適應度地形的分析工具
    9.3.1  拓撲屬性的分析
    9.3.2  動態屬性的分析
    9.3.3  動態適應度地形的頻域分析
  9.4  本章小結
  參考文獻
第10章  調度問題
  10.1  Job-based類調度問題
  10.2  數學模型的分析
  10.3  解空間的獲取方法
    10.3.1  枚舉方法
    10.3.2  採樣方法
  10.4  本章小結
  參考文獻
第11章  調度問題的多維度適應度地形分析
  11.1  時頻域適應度地形的分析
    11.1.1  小規模實例的分析
    11.1.2  大規模實例的分析
  11.2  空間適應度地形的分析
    11.2.1  特徵參數的分析

    11.2.2  評價指標的對比
  11.3  本章小結
  參考文獻
第12章  一種調度演算法框架
  12.1  關鍵調度策略
    12.1.1  分組調度策略
    12.1.2  分配規則PBSCR
  12.2  編碼方式
  12.3  組內優化目標
  12.4  改進粒子群演算法
  12.5  模擬實驗與結果分析
    12.5.1  求解體系應用於TTSP
    12.5.2  求解體系應用於FJSP
    12.5.3  求解體系應用於UPMSP
  12.6  本章小結
  參考文獻
第13章  單目標調度演算法
  13.1  單目標Job-based類調度問題的分析
    13.1.1  問題特性的分析
    13.1.2  多模優化演算法的分析
  13.2  多中心變尺度優化演算法
    13.2.1  多中心策略
    13.2.2  變尺度策略
    13.2.3  演算法過程
  13.3  基於適應度地形參數的適應性參數控制
    13.3.1  評價指標
    13.3.2  獎懲機制
  13.4  實驗模擬與應用
    13.4.1  標準多模測試函數
    13.4.2  調度問題
    13.4.3  變異程度的調參實驗
    13.4.4  中心點數目的調參實驗
  13.5  本章小結
  參考文獻
第14章  多目標調度演算法
  14.1  多目標Job-based類調度問題的分析
    14.1.1  問題特性的分析
    14.1.2  優化演算法的分析
  14.2  多目標Job-based類調度問題的優化演算法
    14.2.1  純粹的「精英」策略
    14.2.2  基於縮減規模的非支配快速排序
    14.2.3  去重策略
    14.2.4  前沿預測策略
    14.2.5  變尺度的搜索策略
  14.3  基於多目標前沿分佈的適應性參數控制
    14.3.1  前沿分佈
    14.3.2  調整策略
  14.4  實驗模擬與應用
    14.4.1  評價指標
    14.4.2  基於前沿預測多目標優化演算法的性能分析

    14.4.3  多目標變尺度搜索演算法的性能分析
    14.4.4  前沿點數目的調參
  14.5  本章小結
  參考文獻
第15章  調度問題的集成分析平台
  15.1  需求分析
  15.2  架構設計
    15.2.1  實例選擇與產生模塊
    15.2.2  適應度地形分析模塊
    15.2.3  調度規劃模塊
  15.3  原型平台
  15.4  本章小結
  參考文獻

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