进化计算导论(第2版)(精)9787118121872
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作者(荷)阿戈斯顿·恩德雷·埃本//(英)詹姆斯·爱德华·史密斯
出版社国防工业出版社
ISBN9787118121872
出版时间2020-11
装帧精装
开本16开
定价118元
货号10804465
上书时间2024-09-30
商品详情
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作者简介
汤健(1974-):男,辽宁北票人,博士后,研究方向:复杂工业过程综合自动化系统,基于数据驱动的软测量,复杂系统建模与仿真等。学术成就:近五年共发表学术论文30余篇,其中SCI收录作者6篇,EI收录作者15余篇。,韩红桂,北京工业大学自动化学院副教授,研究方向:人工智能和自动化,有丰富的一线教学和实践经验,在国内外核心期刊上发表论文近10篇。
目录
第一部分 进化计算基础知识
第1章 问题的提出
1.1 优化、建模和仿真问题
1.1.1 优化问题
1.1.2 建模问题
1.1.3 仿真问题
1.2 搜索问题
1.3 优化与约束满足
1.4 著名NP问题
第2章 进化计算:起源
2.1 主要进化计算隐喻
2.2 发展简史
2.3 生物灵感
2.3.1 达尔文进化论
2.3.2 遗传学
2.3.3 结合
2.4 为什么需要进化计算
第3章 进化算法:定义
3.1 进化算法是什么?
3.2 进化算法的组成
3.2.1 问题表示(个体定义)
3.2.2 评估函数(适应度函数)
3.2.3 种群
3.2.4 父代选择机制
3.2.5 变异操作(突变和重组)
3.2.6 生存选择机制(替代)
3.2.7 种群初始化
3.2.8 进化终止条件
3.3 进化循环的手动推演
3.4 应用实例
3.4.1 八皇后问题
3.4.2 背包问题
3.5 进化算法操作
3.6 自然进化与人工进化
3.7 进化计算、全局优化和其它搜索问题
第4章 表示、突变和重组操作
4.1 表示和变异操作的角色
4.2 二进制表示
4.2.1 二进制表示的突变
4.2.2 二进制表示的重组操作
4.3 整数表示
4.3.1 整数表示的突变操作
4.3.2 整数表示的重组操作
4.4 实数或浮点数表示
4.4.1 实数表示的突变操作
4.4.2 实数表示的自我一自适应突变操作
4.4.3 实数表示的重组操作算子
4.5 排列表示
4.5.1 排列表示的突变操作
4.5.2 排列表示的重组操作
4.6 树形表示
4.6.1 树形表示的突变操作
4.6.2 树形表示的重组操作
第5章 适应度、选择和种群管理
5.1 种群管理模型
5.2 父代选择
5.2.1 适应度比例选择
5.2.2 排序选择
5.2.3 实现选择概率
5.2.4 锦标赛选择
……
第二部分 进化计算方法论问题
第三部分 进化算法高级技术
参考文献
内容摘要
第1章问题的提出
本章讨论进化计算领域所涉及的待求解问题,也就是工程师、计算机科学家在科研工作中经常遇到的问题。原则上,待求解问题和问题解决方法是能够区分并且应该进行区分的:通常,进化计算领域的研究工作主要关注后者。但是,要准确地描述任何一种问题解决办法,首先确定能够应用该方法的待求解问题类型是非常必要的。因此,本书从讨论各种各样的待求解问题类型开始讲述。事实上,也就是从如何对待求解问题进行分类开始。
在下面的非正式讨论中,主要通过实际例子引出不同的概念和术语,仅在特别需要充分地理解与进化计算相关的细节时才会进行正式描述。为了避免争议,本书不涉及任何社会或政治问题。本书所关注的问题多为人工智能领域所涉及的典型问题,例如:拼图问题(著名的斑马拼图)、数值问题(从北部城市到南部城市的最短旅游路线)、模式发现问题(例如,基丁二给定新客户的性别、年龄、地址等,预测他们将在互联网在线书店购买的书籍类型)等。
1.1优化、建模和仿真问题
本节进行问题分类的标准是基于计算机系统的黑箱模型。非正式地,可将基于计算机的任何系统想象为:等待某个人、某种类型传感器或另外一台计算机输入信息的处于静止状态的系统。当外部输入存在时,系统通过某些计算模型对输入进行处理:由于这些计算模型的详细信息通常并不清晰,故这些模型通常被称为黑箱模型。黑箱模型的目的是表征与某个特定应用相关的某些方面。例如,该模型可以是根据连续位置的列表计算路线总长度的公式、根据气象输入数据估计降雨可能性的统计工具、从当前汽车实时速度增加到接近预定目标速度所需加速度等级的映射关系、通过一系列键盘输入动作将当前正在阅读的纸质贞面转换为电子版本的系列复杂规则等。在黑箱模型处理输入信息之后,其对外提供.些相关的输出信息,如屏幕上的消息、输出文件的写入数值、发送给执行器(如发动机)的命令等。根据应用背景不同,输入可能是不同类型的一个值或多个值,计算模型可能是简单的或是非常复杂的。重要的是,掌握模型意味着可以依据任何给定输入信息计算得到相应的输出信息,下面提供一些具体例子予以说明:
(1)在设计飞机机翼时,输入表示对所设计机翼形状的描述。该模型包含复……
精彩内容
进化计算(EC)是基于生物演化原理(如自然选择和基因遗传)进行问题求解的系列技术的总称,已经广泛应用于复杂问题求解,覆盖范围从国防武器装备研制、工业过程优化运行和商业智能决策的实际应用问题到众多理论领域的科学研究前沿难题均有涉猎。
《进化计算导论(第2版)》详细阐述了EC的基础知识、方法论问题和高级技术等内容,包括:为什么要进行EC研究的问题的提出,EC的起源与定义,EC的组成部分,流行进化算法(EA)的介绍与比较,EA的参数调整、控制及运用问题,以及文化基因EA、面向非平稳和噪声函数的EA优化算法、多目标EA、EA约束处理、交互式EA、协同进化系统、EC基础理论、进化机器人等内容。该书的创新之处在于将EC表述为面向应用问题可以使用的技术而不仅仅是面向理论问题用于研究的技术,并且给出了广泛学科范围内的研究人员都感兴趣的当前热点流行智能优化技术。
《进化计算导论(第2版)》读者包括国防武器装备研制和国防大数据智能分析相关部门的管理人员和工程技术人员、普通高等院校的研究生和高年级本科生,以及进行工业过程优化运行、商业过程智能决策的工程实践和科研人员等。同时,该书还适合于从事仿生设计和优化问题求解的不同学科领域的实践者与研究者进行自学。
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