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智能優化理論(普通高等教育計算智能系列教材)

  • 作者：編者:吳正言|責編:馮春生//趙曉峰
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111744917
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為6篇：第1篇智能優化的理論基礎，內容包括優化理論和智能優化方法概述；第2篇進化演算法，內容包括遺傳演算法、DNA演算法、Memetic演算法和文化演算法；第3篇仿人智能優化演算法，內容包括神經網路演算法、模糊邏輯演算法、思維進化演算法；第4篇群智能優化演算法，內容包括蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、混合蛙跳演算法、猴群演算法、自由搜索演算法；第5篇仿自然優化演算法，內容包括模擬退火演算法、混沌優化演算法、量子遺傳演算法、水波優化演算法、自然雲與氣象雲搜索優化演算法；第6篇智能優化方法的統一框架與共性理論，內容包括智能優化方法的統一框架、智能優化方法的收斂性分析、搜索空間的探索?開發權衡。通過闡述這些演算法的基本原理，構建這些演算法的數學模型和計算步驟，為進一步的實踐應用奠定演算法的理論基礎。
    本書可作為高等院校理工科各專業的教材，也可供從事優化演算法的技術人員參考。
作者介紹
編者:吳正言|責編:馮春生//趙曉峰
目錄
前言
第1篇  智能優化的理論基礎
  第1章  優化理論概述
    1.1  優化問題的基本概念
    1.2  優化問題的分類
    1.3  求解方法的運用原則與搜索優化演算法的一般流程
    複習思考題
  第2章  智能優化方法概述
    2.1  智能優化的概念
    2.2  智能優化方法的實質——人工複雜適應性系統
    2.3  智能優化方法的分類
    複習思考題
第2篇  進化演算法
  第3章  遺傳演算法
    3.1  遺傳演算法尋優的基本思路
    3.2  遺傳演算法的理論基礎
    3.3  遺傳演算法的實現及改進演算法
    3.4  差分進化演算法
    複習思考題
  第4章  DNA演算法
    4.1  概述
    4.2  DNA的結構
    4.3  DNA計算的原理
    4.4  DNA計算與遺傳演算法的集成
    4.5  DNA遺傳演算法與常規遺傳演算法的比較
    複習思考題
  第5章  Memetic演算法和文化演算法
    5.1  Memetic演算法
    5.2  文化演算法
    複習思考題
第3篇  仿人智能優化演算法
  第6章  神經網路演算法
    6.1  從機器學習到神經網路
    6.2  神經網路訓練
    6.3  神經網路的設計方法
    6.4  欠擬合、過擬合與正則化
    6.5  優化演算法
    6.6  神經網路的應用優勢和存在的主要問題
    複習思考題
  第7章  模糊邏輯演算法
    7.1  模糊集合及其運算
    7.2  模糊關係
    7.3  模糊邏輯與近似推理
    7.4  基於規則庫的模糊推理
    7.5  模糊邏輯系統的應用優勢與存在的主要問題
    複習思考題
  第8章  思維進化演算法
    8.1  思維進化演算法的提出
    8.2  思維進化演算法的基本思想
    8.3  思維進化演算法的描述

    8.4  思維進化演算法的改進
    複習思考題
第4篇  群智能優化演算法
  第9章  蟻群優化演算法
    9.1  蟻群覓食策略的優化原理
    9.2  蟻群優化演算法介紹
    9.3  蟻群優化演算法應用舉例
    複習思考題
  第10章  粒子群優化演算法
    10.1  粒子群優化演算法的基本原理
    10.2  基本粒子群優化演算法
    10.3  改進的粒子群優化演算法
    10.4  離散粒子群優化演算法
    10.5  粒子群優化演算法應用舉例
    10.6  粒子群優化演算法的應用優勢與存在的主要問題
    複習思考題
  第11章  混合蛙跳演算法
    11.1  混合蛙跳演算法的提出
    11.2  混合蛙跳演算法的基本原理
    11.3  基本混合蛙跳演算法的描述
    11.4  混合蛙跳演算法的實現步驟
    11.5  混合蛙跳演算法的實現流程
    11.6  協同進化混合蛙跳演算法
    複習思考題
  第12章  猴群演算法
    12.1  猴群演算法的提出
    12.2  猴群演算法的原理
    12.3  猴群演算法的數學描述
    12.4  猴群演算法的實現步驟及流程
    12.5  猴群演算法的優缺點分析
    12.6  基於高斯變異的自適應猴群演算法
    複習思考題
  第13章  自由搜索演算法
    13.1  自由搜索演算法的提出
    13.2  自由搜索演算法的優化原理
    13.3  自由搜索演算法的數學描述
    13.4  自由搜索演算法的實現步驟及流程
    13.5  動態拉伸目標函數的自由搜索演算法
    複習思考題
第5篇  仿自然優化演算法
  第14章  模擬退火演算法
    14.1  模擬退火演算法的提出
    14.2  固體退火過程的統計力學原理
    14.3  模擬退火演算法的數學描述
    14.4  模擬退火演算法的實現要素
    14.5  多目標模擬退火演算法
    14.6  模擬退火演算法的應用之一：求解旅行商問題
    複習思考題
  第15章  混沌優化演算法
    15.1  混沌優化演算法的提出

    15.2  混沌學與Logistic映射
    15.3  混沌優化演算法的實現步驟
    15.4  變尺度混沌優化演算法的實現步驟
    複習思考題
  第16章  量子遺傳演算法
    16.1  量子計算
    16.2  量子進化演算法
    16.3  量子遺傳演算法計算
    16.4  改進的量子遺傳演算法
    複習思考題
  第17章  水波優化演算法
    17.1  水波優化演算法的提出
    17.2  水波現象與水波理論
    17.3  水波優化演算法的基本原理
    17.4  水波優化演算法的數學描述
    17.5  水波優化演算法的實現步驟及流程
    17.6  自適應協同學習水波優化演算法
    複習思考題
  第18章  自然雲與氣象雲搜索優化演算法
    18.1  自然雲搜索優化演算法
    18.2  氣象雲模型優化演算法
    複習思考題
第6篇  智能優化方法的統一框架與共性理論
  第19章  智能優化方法的統一框架
    複習思考題
  第20章  智能優化方法的收斂性分析
    20.1  收斂性與全局收斂性的定義
    20.2  全局收斂性定理
    20.3  關於收斂性的討論
    複習思考題
  第21章  搜索空間的探索-開發權衡
    21.1  探索與開發的定義與權衡方式
    21.2  「探索-開發」權衡的多階段隨機壓縮模型
    複習思考題
  參考文獻

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