基于种群概率模型的优化技术:从算法到应用(英文版)
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20.04
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作者姜群 著
出版社上海交通大学出版社
出版时间2010-04
版次1
装帧平装
上书时间2024-07-04
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
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作者
姜群 著
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出版社
上海交通大学出版社
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出版时间
2010-04
-
版次
1
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ISBN
9787313063694
-
定价
48.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
156页
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字数
191千字
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正文语种
英语
- 【内容简介】
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《基于种群概率模型的优化技术:从算法到应用(英文版)》较系统地讨论了遗传算法和分布估计算法的基本理论,并在二进制搜寻空间实验性地比较了几种分布估算法。在此基础上深入地论述了构建一类新的分布估计算法的思路和实现方法,最后介绍了分布估计算法在计算机科学、资源管理等领域的一些成功应用实例及分布估计算法的几种有效改进方法。
- 【目录】
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Chapter1FundamentalsandLiterature
1.1OptimizationProblems
1.2CanonicalGeneticAlgorithm
1.3IndividualRepresentations
1.4Mutation
1.5Recombination
1.6PopulationModels
1.7ParentSelection
1.8SurvivorSelection
1.9Summary
Chapter2TheProbabilisticModel-buildingGeneticAlgorithms
2.1Introduction
2.2ASimpleOptimizationExample
2.3DifferentEDAApproaches
2.4OptimizationinContinuousDomainswithEDAs
2.5Summary
Chapter3AnEmpiricalComparisonofEDAsinBinarySearchSpaces
3.1Introduction
3.2Experiments
3.3TestFunctionsfortheConvergenceReliability
3.4ExperimentalResults
3.5Summary
Chapter4DevelopmentofaNewTypeofEDAsBasedonPrincipleofMaximumEntropy
4.1Introduction
4.2EntropyandSchemata
4.3TheIdeaoftheProposedAlgorithms
4.4HowCantheEstimatedDistributionbeComputedandSampled?
4.5NewAlgorithms
4.6EmpiricalResults
4.7Summary
Chapter5ApplyingContinuousEDAstoOptimizationProblems
5.1Introduction
5.2DescriptionoftheOptimizationProblems
5.3EDAstoTest
5.4ExperimentalDescription
5.5Summary
Chapter6OptimizingCurriculumSchedulingProblemUsingEDA
6.1Introduction
6.2OptimizationProblemofCurriculumScheduling
6.3Methodology
6.4ExperimentalResults
6.5Summary
Chapter7RecognizingHumanBrainImagesUsingEDAs
7.1Introduction
7.2GraphMatchingProblem
7.3RepresentingaMatchingasaPermutation
7.4ApplyEDAstoObtainaPermutationthatSymbolizestheSolution
7.5ObtainingaPermutationwithContinuousEDAs
7.6ExperimentalResults
7.7Summary
Chapter8OptimizingDynamicPricingProblemwithEDAsandGA
8.1Introduction
8.2DynamicPricingforResourceManagement
8.3ModelingDynamicPricing
8.4AnEAApproachestoDynamicPricing
8.5ExperimentsandResults
8.6Summary
Chapter9ImprovementTechniquesofEDAs
9.1Introduction
9.2TradeoffsareExploitedbyEfficiency-ImprovementTechniques
9.3EvaluationRelaxation:DesigningAdaptiveEndogenousSurrogates
9.4TimeContinuation:MutationinEDAs
9.5Summary
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