• 实用元胞自动机导论
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实用元胞自动机导论

26.36 4.5折 58 九五品

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北京海淀
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作者李学伟、吴今培、李雪岩 著

出版社北京交通大学出版社

出版时间2013

版次1

装帧平装

货号A4

上书时间2024-11-19

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   商品详情   

品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 李学伟、吴今培、李雪岩 著
  • 出版社 北京交通大学出版社
  • 出版时间 2013
  • 版次 1
  • ISBN 9787512115392
  • 定价 58.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 24cm
  • 页数 336页
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】
本书首先系统地阐释了元胞自动机的思想基础、工作原理、建模方法及复杂性分析,然后探讨了元胞自动机与遗传算法、神经网络、智能体Agent的沟通、交互和渗透,最后介绍了元胞自动机在经济、城市交通管理和疾病传播领域的典型应用。
【目录】


章  元胞自动机的思想基础
  1.1 复杂形成的一种思维方式——复杂思维
  1.1.1 简单与简单原则
  1.1.2 复杂与复杂思维
  1.2 复杂形成的一种计算模式——规则计算
  1.2.1 计算复杂
  1.2.2 复杂研究的两种计算模式
  1.3 复杂形成的一种离散动力学模型——元胞自动机
  参文献
第2章  元胞自动机的工作
  2.1 元胞自动机的创立
  2.2 元胞自动机的定义
  2.2.1 数学定义
  2.2.2 物理定义
  2.3 元胞自动机的构成
  2.3.1 元胞
  2.3.2 元胞空间
  2.3.3 邻居
  2.3.4 演化规则
  2.4 元胞自动机的工作过程
  2.5 元胞自动机中的信息处理
  2.6 元胞自动机的基本特征
  2.7 三种经典的元胞自动机
  2.7.1 沃尔夫勒姆的初等元胞自动机
  2.7.2 康威的“生命游戏”
  2.7.3 兰顿的“虚拟”
  2.8 元胞自动机的哲学启示
  参文献
第3章  元胞自动机的建模方法
  3.1 计算机模型
  3.2 元胞自动机模型
  3.2.1 元胞自动机模型的抽象
  3.2.2 元胞自动机模型的适应
  3.2.3 元胞自动机模型的自组织
  3.2.4 元胞自动机模型的构成
  3.3 元胞自动机的建模过程
  3.3.1 确定被研究系统的质
  3.3.2 对系统进行格状分割
  3.3.3 确定元胞的初始
  3.3.4 确定系统的演化规则
  3.4 股票市场投资策略演化模拟
  参文献
第4章  元胞自动机的复杂
  引言
  4.1 自然界复杂与形式语言
  4.1.1 粗粒化描述与符号序列
  4.1.2 形式语言和语法复杂
  4.1.3 形式语言与自动机等价理论
  4.1.4 元胞自动机通用计算与图灵机
  4.2 元胞自动机演化位型复杂
  4.2.1 元胞自动机的语言复杂
  4.2.2 几类元胞自动机复杂层次证明
  4.3 元胞自动机的复杂度量
  4.3.1 熵与信息熵
  4.3.2 元胞自动机与熵
  4.3.3 元胞自动机演化行为复杂度量
  4.4 小结
  参文献
第5章  元胞遗传算法
  引言
  5.1 传统遗传算法
  5.1.1 遗传算法概述与基本思路
  5.1.2 传统遗传算法的计算流程
  5.1.3 传统遗传算法的能及自身存在的不足
  5.1.4 小结
  5.2 元胞遗传算法
  5.2.1 遗传算法的元胞演化规则算法(e-cga)
  5.2.2 自适应元胞遗传算法(sa-cga)
  5.2.3 加入演化规则的自适应元胞遗传算法(esa-cga)
  5.2.4 改进1:基于保留精英策略的元胞遗传算法
  5.2.5 改进2:引入自适应交算子的元胞遗传算法
  5.2.6 改进3:三维元胞遗传算法
  5.2.7 小结
  5.3 自适应元胞遗传算法在动态环境下的应用
  5.3.1 中的决策问题
  5.3.2 问题提出
  5.3.3 传统运筹学方法求解
  5.3.4 自适应元胞遗传算法求解
  5.3.5 小结
  参文献
第6章  元胞神经网络
  引言
  6.1 人工神经网络的基本
  6.1.1 生物神经元
  6.1.2 人工神经元
  6.1.3 神经网络的结构
  6.1.4 神经网络的学方法
  6.1.5 神经网络的学算法
  6.2 元胞自动机与神经网络结合的可行
  6.2.1 为什么要结合?
  6.2.2 结合思想:“帮助”和“取代”
  6.2.3 小结
  6.3 基于bp神经网络的元胞自动机规则挖掘(bp—ca)
  6.3.1 bp神经网络及算法流程
  6.3.2 bp-ca算法
  6.3.3 建模实例——疾病传染预测
  6.3.4 小结
  6.4 自适应元胞神经网络模型(sn)
  6.4.1 建模思想及理论基础
  6.4.2 内生时间序列预测模型
  6.4.3 外生时间序列预测模型
  6.4.4 小结
  6.5 元胞遗传神经网络(cgnn)
  6.5.1 构建网络
  6.5.2 网络运行及演化步骤
  6.5.3 计算机
  6.5.4 小结
  参文献
第7章  agent-元胞自动机
  引言
  7.1 什么是“agent”
  7.1.1 agent的概念
  7.1.2 agent的特点
  7.1.3 agent的结构分类
  7.1.4 agent的构成及形式化描述
  7.1.5 小结
  7.2 元胞自动机与agent
  7.2.1 从班长与士兵说起
  7.2.2 两套规则
  7.2.3 agent——元胞自动机——规则
  7.2.4 agent在元胞空间内的通信行为——协同搜索
  7.2.5 agent——元胞自动机——交互
  7.2.6 小结
  7.3 元胞自动机与多agent建模实例——道路交通
  7.3.1 nasch模型
  7.3.2 对nasch模型的改进——刹车灯(bl)模型
  7.3.3 小结
  7.4 元胞自动机与多agent建模实例——产业集群
  7.4.1 元胞自动机设置、agent结构及层次
  7.4.2 演化规则
  7.4.3 计算机
  7.4.4 小结
  参文献
第8章  元胞自动机的应用领域
  引言
  8.1 元胞自动机在经济领域的应用
  8.1.1 元胞自动机与演化经济学
  8.1.2 元胞自动机在经济领域应用举例
  8.1.3 元胞自动机在经济领域中应用的特点
  8.1.4 元胞自动机理论在经济领域的发展方向
  8.1.5 小结
  8.2 元胞自动机在城市交通领域的应用
  8.2.1 基于元胞自动机的城市交通系统解析
  8.2.2 基于元胞自动机的人化交模拟
  8.2.3 元胞自动机在城市交通拥堵成本中的应用
  8.2.4 小结
  8.3 元胞自动机在研究疾病传播过程中的应用
  8.3.1 设
  8.3.2 元胞自动机的演化规则
  8.3.3 元胞空间内疾病传播的
  8.3.4 小结
  参文献
第9章  结语—未来展望
  9.1 基于规则的复杂系统建模
  9.1.1 自下而上与自上而下建模方法的结合
  9.1.2 复杂问题与简单规则
  9.2 元胞自动机的规则挖掘
  9.2.1 基于局部演化现象的规则挖掘
  9.2.2 基于智能算法的规则挖掘
  9.3 元胞自动机的涌现计算
  9.3.1 涌现的内涵
  9.3.2 涌现计算
  9.4.未来展望
  参文献

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