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智能演算法導論

  • 作者：編者:尚榮華//焦李成//劉芳//李陽陽|責編:王芳
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302584650
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：276
人民幣：RMB 75 元      售價：元
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內容大鋼
    智能演算法是在進化計算、模糊邏輯、神經網路三個分支發展相對成熟的基礎上，通過相互之間的有機融合進而形成的新的科學方法，也是智能理論和技術發展的嶄新階段。本書對智能演算法的前沿領域進行了詳細論述，主要內容包括遺傳演算法、免疫演算法、Memetic演算法、粒子群演算法、蟻群演算法、狼群演算法、人工蜂群演算法、細菌覓食優化演算法、分佈估計演算法、差分進化演算法、模擬退火演算法、貪心演算法、雨滴演算法、禁忌搜索演算法、量子演算法、最小二乘法、A*演算法、神經網路演算法、深度學習演算法、強化學習及混合智能演算法。
    本書著重對上述領域的國內外發展現狀進行總結，闡述編者對相關領域未來發展的思考。本書可以為電腦科學、信息科學、人工智慧自動化技術等領域從事自然計算、機器學習、圖像處理研究的相關專業技術人員提供參考，也可以作為相關專業研究生和高年級本科生教材。
作者介紹
編者:尚榮華//焦李成//劉芳//李陽陽|責編:王芳
目錄
第1章  遺傳演算法
  1.1  遺傳演算法起源
    1.1.1  遺傳演算法生物學基礎
    1.1.2  遺傳演算法發展歷程
  1.2  遺傳演算法實現
    1.2.1  遺傳演算法流程
    1.2.2  重要參數
  1.3  基於遺傳演算法的組合優化
    1.3.1  基於遺傳演算法的TTP問題
    1.3.2  基於遺傳演算法的旅行商問題
    1.3.3  基於遺傳演算法的0-1規劃
  1.4  基於遺傳演算法的圖像處理
    1.4.1  基於遺傳演算法的圖像分割
    1.4.2  基於遺傳演算法的圖像增強
    1.4.3  基於遺傳演算法的圖像變化檢測
  1.5  基於遺傳演算法的社區檢測
    1.5.1  多目標遺傳演算法
    1.5.2  遺傳編碼
    1.5.3  Pareto最優解
參考文獻
第2章  免疫演算法
  2.1  生物免疫系統與人工免疫系統
  2.2  免疫演算法實現
    2.2.1  克隆選擇演算法
    2.2.2  人工免疫系統模型
  2.3  基於免疫演算法的聚類分析
    2.3.1  聚類問題
    2.3.2  免疫進化方法
  2.4  基於免疫演算法的限量弧路由問題
    2.4.1  限量弧路由問題模型
    2.4.2  基於免疫協同進化的限量弧路由問題
參考文獻
第3章  Memetic演算法
  3.1  Memetic演算法發展歷程
  3.2  Memetic演算法實現
    3.2.1  Memetic演算法流程
    3.2.2  Memetic演算法改進
    3.2.3  Memetic演算法研究分類
  3.3  基於Memetic演算法的社區檢測
    3.3.1  多目標Memetic優化演算法
    3.3.2  局部搜索
  3.4  基於Memetic演算法的限量弧路由問題
    3.4.1  路由距離分組
    3.4.2  子問題解的更替
    3.4.3  基於分解的Memetic演算法
參考文獻
第4章  粒子群演算法
  4.1  粒子群演算法起源
    4.1.1  粒子群演算法生物學基礎
    4.1.2  粒子群演算法發展歷程

  4.2  粒子群演算法實現
    4.2.1  基本粒子群演算法
    4.2.2  改進粒子群演算法
  4.3  基於粒子群演算法的圖像處理
    4.3.1  基於粒子群演算法的圖像分割
    4.3.2  基於粒子群演算法的圖像分類
    4.3.3  基於粒子群演算法的圖像匹配
  4.4  基於粒子群演算法的優化問題
    4.4.1  基於粒子群演算法的旅行商問題
    4.4.2  基於粒子群演算法的配送中心選址問題
    4.4.3  基於粒子群演算法的函數優化
參考文獻
第5章  蟻群演算法
  5.1  蟻群演算法起源
    5.1.1  蟻群演算法生物學基礎
    5.1.2  蟻群演算法發展歷程
  5.2  蟻群演算法實現
    5.2.1  蟻群演算法流程
    5.2.2  離散域和連續域蟻群演算法
……
第6章  狼群演算法
第7章  人工蜂群演算法
第8章  細菌覓食優化演算法
第9章  分佈估計演算法
第10章  差分進化演算法
第11章  模擬退火演算法
第12章  貪心演算法
第13章  雨滴演算法
第14章  禁忌搜索演算法
第15章  量子搜索與優化
第16章  量子粒子群優化
第17章  最小二乘法
第18章  A*演算法
第19章  神經網路演算法
第20章  深度學習演算法
第21章  強化學習
第22章  混合智能演算法

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