全局最优化——基于递归深度群体搜索的新方法

图书标准信息

• 作者 刘群锋 严圆
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2021-08
• 版次 1
• ISBN 9787302581871
• 定价 65.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 228页
• 字数 347千字

【内容简介】

本书介绍全局优化算法的基本理论和研究进展，特别聚焦于很近几年提出的基于递归深度群体搜索的一类新方法，并详细介绍递归深度群体搜索技术在确定全局优化和智能优化算法中的具体应用。在确定全局优化中，以direct算法为例，深入介绍了递归深度群体搜索的设计原则与；在智能优化中，以粒子群优化算法为例，介绍了递归深度搜索和群体搜索的融合方法及能提升。本书提供了全局优化算法从入门到精通的各种材料，包括基本概念、基本理论、算法设计原则与、靠前通用的测试函数库、主流的测试数据分析方法和技术。因此，本书适合于对全局优化算法有兴趣的高年级本科生、、研究人员以及工程技术人员。

【作者简介】

刘群锋，理学博士，东莞理工学院教授，分别于1999年、2002年在华中科技大学数学系获学士、硕士，于2011年在湖南大学数学学院获博士。主要从事全局优化、计算智能与机器学等领域的理论与方法研究。主持自然科学面上项目、人文社科青年项目、广东省自然科学面上项目等科研项目5项，累计研究经费超400万。在相关领域的主流期刊上发表50余篇。

【目录】

部分全局优化问题、算法与递归深度群体搜索技术

章全局优化问题题与算法简介

1.1优化问题

1.1.1优化模型

1.1.2优化问题的基本理论

1.1.3优化算法简介

1.2全局优化问题

1.2.1全局优化问题的理论困境：全局优条件的缺失

1.2.2全局优化问题的数值困境：计算复杂度的挑战

1.2.3全局优化问题的数值困境：问题维数的诅咒

1.3全局优化算法简介

1.3.1确定全局优化算法

1.3.2全局优化算法

第2章递归深度群体搜索技术

2.1全局优化,近无效现象

2.1.1渐近无效的一个实例

2.1.2渐近无效的普遍

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