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搜索演算法(人工智慧如何尋覓最優)/人工智慧超入門叢書

  • 作者：龔超//畢樹人//武迪|責編:曾越//周紅//雷桐輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122439352
  • 出版日期：2023/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：222
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    「人工智慧超入門叢書」致力於面向人工智慧各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據素養、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索演算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智慧相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。
    《搜索演算法：人工智慧如何尋覓最優》是「人工智慧超入門叢書」中的分冊，本分冊以通俗易懂的語言風格講解了搜索演算法的相關知識，內容包括演算法問題中涉及的基本數據結構和複雜度分析，及狀態空間、樹、圖等較複雜的數據結構；同時，通過相關實例，講解了各類搜索方法及線性規劃與非線性規劃；也重點解讀了組合優化問題和群智能演算法。全書內容包含了搜索演算法所能用到的核心方法和技術，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎等。本書搭配關鍵代碼，是一本適合初學者閱讀學習的人工智慧（AI）圖書。
    本書可以作為人工智慧及電腦相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以供高等院校人工智慧及電腦專業的師生閱讀參考，對搜索演算法及人工智慧方向感興趣的人群也可以閱讀。
作者介紹
龔超//畢樹人//武迪|責編:曾越//周紅//雷桐輝
目錄
第1章  搜索的世界
  1.1  出「棋」不易
    1.1.1  棋技，智力的象徵？
    1.1.2  搜索+評估=智能？
    1.1.3  AlphaGo是怎樣煉成的？
  1.2  給盲目一些信息
    1.2.1  盲目搜索
    1.2.2  啟髮式搜索
    1.2.3  博弈中前行
  1.3  一切皆可優化
    1.3.1  目標與約束
    1.3.2  蒙特卡洛樹搜索
    1.3.3  群智能
第2章  基本數據結構與複雜度分析
  2.1  數據關係與數據結構
    2.1.1  數據關係
    2.1.2  數據結構
  2.2  棧與隊列
    2.2.1  棧
    2.2.2  隊列
    2.2.3  雙端隊列
  2.3  複雜度
    2.3.1  衡量演算法的效率
    2.3.2  複雜度的分析
第3章  狀態空間、樹與圖
  3.1  狀態空間
    3.1.1  狀態的表示
    3.1.2  迷宮、漢諾塔與八數碼
    3.1.3  農夫過河
  3.2  樹
    3.2.1  樹的基本概念
    3.2.2  二叉樹
  3.3  圖
    3.3.1  圖的基本概念
    3.3.2  圖的存儲方式
第4章  搜索技術
  4.1  盲目搜索
    4.1.1  廣度優先搜索演算法
    4.1.2  深度優先搜索演算法
  4.2  啟髮式搜索
    4.2.1  貪婪演算法
    4.2.2  A*演算法
  4.3  對抗搜索
    4.3.1  博弈下的極小極大搜索
    4.3.2  alpha-beta剪枝演算法
第5章  線性與非線性規劃中的搜索
  5.1  優化問題
    5.1.1  無處不在的優化
    5.1.2  優化問題的描述
  5.2  線性規劃

    5.2.1  圖解線性規劃
    5.2.2  搜頂點
    5.2.3  程序求解
  5.3  非線性規劃
    5.3.1  從導數中獲得搜索信息
    5.3.2  非線性規劃難在哪
    5.3.3  程序求解
第6章  組合優化與求解
  6.1  組合優化問題
    6.1.1  旅行商問題
    6.1.2  背包問題
  6.2  模擬退火
    6.2.1  基本原理
    6.2.2  參數與流程
    6.2.3  程序代碼
  6.3  禁忌搜索
    6.3.1  基本原理
    6.3.2  參數與流程
    6.3.3  程序代碼
第7章  群智能演算法
  7.1  遺傳演算法
    7.1.1  基本原理
    7.1.2  參數與流程
    7.1.3  程序代碼
  7.2  蟻群演算法
    7.2.1  基本原理
    7.2.2  參數與流程
    7.2.3  程序代碼
  7.3  粒子群演算法
    7.3.1  基本原理
    7.3.2  參數與流程
    7.3.3  程序代碼
附錄
  附錄一  類與繼承
  附錄二  人工智慧的博弈基礎
  附錄三  騰訊扣叮Python實驗室：JupyterLab使用說明

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