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[南非]恩格尔伯里特 著; 谭营 译 / 清华大学出版社 / 2009-10 / 平装
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世界著名计算机教材精选:计算群体智能基础
《计算群体智能基础》全面系统地介绍了计算群体智能中的粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)的基本概念、基本模型、理论分析及其应用。在简要介绍基本优化理论和总结各类优化问题之后,重点介绍了社会网络结构如何在个体间交换信息以及个体聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。在概述了进化计算后,重点论述了粒子群优化和蚁群优化的基本模型及其各种变体,给出了分析粒子群优化模型的一种通用方法,证明了基于蚂蚁行为实现的蚁群优化算法并将其用于解决实际问题。
《计算群体智能基础》可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为智能信息处理、群体智能与工程等相关专业的科技工程人员的参考用书。
第1章引言第一部分优化理论第2章优化问题和方法2.1优化问题的基本要素2.2优化问题分类2.3最优性条件2.4优化算法的类别2.5收敛的一般条件2.5.1简单随机搜索2.5.2局部收敛的条件2.5.3全局收敛的条件2.5.4收敛准则2.6小结第3章无约束优化3.1问题的定义3.2优化算法3.2.1一般局部搜索过程3.2.2集束搜索3.2.3禁忌搜索3.2.4模拟退火3.2.5蛙跳算法3.3标准问题示例3.4小结第4章约束优化4.1定义4.2约束处理方法4.2.1惩罚方法4.2.2将约束问题转换为非约束问题4.3标准问题实例4.4小结第5章多解问题5.1定义5.2小生境算法分类5.3标准问题实例5.4小结第6章多目标优化6.1多目标问题6.2帕累托最优6.3小结第7章动态优化问题7.1定义7.2动态环境的类型7.3标准问题实例7.4小结第二部分进化计算第8章进化计算导论8.1一般进化算法8.2表示8.3初始群体8.4适应度函数8.5选择8.5.1随机选择8.5.2比例选择8.5.3锦标赛选择8.5.4排序选择8.5.5(μ,λ)一选择和(μ+λ)一选择8.5.6精英选择8.5.7名人堂选择8.6繁殖算子8.7进化计算与经典优化8.8小结第9章进化计算方法9.1遗传算法9.1.1表示方案9.1.2交叉算子9.1.3变异9.2遗传编程9.2.1表示方案9.2.2适应度评估9.2.3交叉算子9.2.4变异算子9.3进化规划9.3.1表示方案9.3.2变异算子9.4进化策略9.4.1表示方案9.4.2交叉算子9.4.3变异算子9.5差分进化9.6文化算法9.6.1信念空间9.6.2群体空间9.6.3文化算法9.7小结第10章协同进化10.1竞争协同进化10.1.1计算适应度10.1.2相对适应度度量10.1.3适应度采样10.1.4名人堂10.2合作协同进化10.2.1适应度评估10.2.2合作协同进化遗传算法10.3小结第三部分粒子群优化第11章引言第12章基本粒子群优化12.1完全PSO模型12.1.1全局最优PSO12.1.2局部最优PSO12.1.3基本粒子群优化的各个要素12.2社会网络结构12.3基本变体12.3.1速度钳制12.3.2惯性权重12.3.3收缩系数12.3.4同步更新与异步更新12.3.5速度模型12.4基本粒子群优化的参数12.5性能评价12.5.1准确性12.5.2可靠性12.5.3鲁棒性12.5.4效率12.5.5多样性12.5.6相干性12.6粒子群优化与进化计算12.6.1搜索过程12.6.2表看12.6.3适应度函数12.6.4重组12.6.5变异12.6.6选择12.7小结第13章粒子轨迹13.1收敛13.2冲浪13.2.1简化PSO的粒子轨迹13.2.2更一般化的PSO的粒子轨迹13.3种群平衡13.3.1平衡状态13.3.2粒子吸引子13.4收缩后的轨迹13.4.1简化:PSO系统13.4.2一般PSO系统表示13.4.3收缩模型13.4.4一般PSO系统13.4.5收缩系统的空间范围13.5无约束的轨迹13.6启发式参数选择13.7小结第14章收敛性的证明第15章单解粒子群优化第16章小生境粒子群优化第17章利用粒子群优化的约束优化第18章粒子群多目标优化第19章动态环境中的粒子群优化第20章离散粒子群优化第21章粒子群优化的应用第四部分蚂蚁算法第22章引言第23章蚁群优化的元启发算法第24章蚁群优化算法的一般框架第25章蚁群优化算法第26章蚁群算法的应用第27章集体决策第28章蚁群优化的收敛性第29章墓地组织与育雏第30章分工第31章后记参考文献高级阅读材料附录A缩略词附录B符号索引
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开播时间:09月02日 10:30