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智能优化理论吴正言机械工业出版社 9787111744917

31.8 5.4折 59 八五品

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作者吴正言

出版社机械工业出版社

ISBN9787111744917

出版时间2024-01

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

定价59元

货号9787111744917

上书时间2024-05-27

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商品详情

品相描述：八五品

商品描述: 基本信息
书名:智能优化理论
定价：59.00元
作者:吴正言
出版社：机械工业出版社
出版日期：2024-01-01
ISBN：9787111744917
字数：
页码：
版次：
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
通过阐述这些算法的基本原理，构建这些算法的数学模型和计算步骤，为进一步的实践应用奠定算法的理论基础。
内容提要
本书分为6篇：篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算法；第5篇仿自然优化算法，内容包括模拟退火算法、混沌优化算法、量子遗传算法、水波优化算法、自然云与气象云搜索优化算法；第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论，内容包括智能优化方法的统一框架、智能优化方法的收敛性分析、搜索空间的探索开发权衡。通过阐述这些算法的基本原理，构建这些算法的数学模型和计算步骤，为进一步的实践应用奠定算法的理论基础。本书可作为高等院校理工科各专业的教材，也可供从事优化算法的技术人员参考。
目录
目录前言篇智能优化的理论基础章优化理论概述211优化问题的基本概念212优化问题的分类413求解方法的运用原则与搜索优化算法的一般流程10复习思考题14第2章智能优化方法概述1521智能优化的概念1522智能优化方法的实质——人工复杂适应性系623智能优化方法的分类19复习思考题20第2篇进化算法第3章遗传算法2231遗传算法寻优的基本思路2232遗传算法的理论基础2433遗传算法的实现及改进算法3234差分进化算法42复习思考题47第4章DNA算法4841概述4842DNA的结构4943DNA计算的原理5044DNA计算与遗传算法的集成5145DNA遗传算法与常规遗传算法的比较57复习思考题57第5章Memetic算法和文化算法5851Memetic算法5852文化算法62复习思考题69第3篇仿人智能优化算法第6章神经网络算法7161从机器学习到神经网络7162神经网络训练8663神经网络的设计方法9364欠拟合、过拟合与正则化10165优化算法10666神经网络的应用优势和存在的主要问题124复习思考题124第7章模糊逻辑算法12571模糊集合及其运算12572模糊关系12973模糊逻辑与近似推理13174基于规则库的模糊推理13575模糊逻辑系统的应用优势与存在的主要问题141复习思考题142第8章思维进化算法14381思维进化算法的提出14382思维进化算法的基本思想14383思维进化算法的描述14484思维进化算法的改进148复习思考题149第4篇群智能优化算法第9章蚁群优化算法15291蚁群觅食策略的优化原理15292蚁群优化算法介绍15593蚁群优化算法应用举例162复习思考题1630章粒子群优化算法164101粒子群优化算法的基本原理164102基本粒子群优化算法165103改进的粒子群优化算法166104离散粒子群优化算法169105粒子群优化算法应用举例171106粒子群优化算法的应用优势与存在的主要问题173复习思考题1741章混合蛙跳算法175111混合蛙跳算法的提出175112混合蛙跳算法的基本原理175113基本混合蛙跳算法的描述176114混合蛙跳算法的实现步骤178115混合蛙跳算法的实现流程180116协同进化混合蛙跳算法180复习思考题1842章猴群算法185121猴群算法的提出185122猴群算法的原理185123猴群算法的数学描述186124猴群算法的实现步骤及流程188125猴群算法的优缺点分析189126基于高斯变异的自适应猴群算法189复习思考题1903章自由搜索算法191131自由搜索算法的提出191132自由搜索算法的优化原理191133自由搜索算法的数学描述192134自由搜索算法的实现步骤及流程194135动态拉伸目标函数的自由搜索算法195复习思考题197第5篇仿自然优化算法4章模拟退火算法200141模拟退火算法的提出200142固体退火过程的统计力学原理200143模拟退火算法的数学描述202144模拟退火算法的实现要素204145多目标模拟退火算法206146模拟退火算法的应用之一：求解旅行商问题207复习思考题2085章混沌优化算法209151混沌优化算法的提出209152混沌学与Logistic映射209153混沌优化算法的实现步骤211154变尺度混沌优化算法的实现步骤212复习思考题2136章量子遗传算法214161量子计算214162量子进化算法221163量子遗传算法计算222164改进的量子遗传算法226复习思考题2307章水波优化算法231171水波优化算法的提出231172水波现象与水波理论231173水波优化算法的基本原理232174水波优化算法的数学描述233175水波优化算法的实现步骤及流程234176自适应协同学习水波优化算法235复习思考题2388章自然云与气象云搜索优化算法239181自然云搜索优化算法239182气象云模型优化算法243复习思考题248第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论9章智能优化方法的统一框架250复习思考题253第20章智能优化方法的收敛性分析255201收敛性与全局收敛性的定义255202全局收敛性定理256203关于收敛性的讨论258复习思考题259第21章搜索空间的探索-开发权衡260211探索与开发的定义与权衡方式260212“探索-开发”权衡的多阶段随机压缩模型261复习思考题269参考文献270
作者介绍

序言