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全新正版图书 智能优化算法原理与应用李士勇哈尔滨工业大学出版社9787560332383 优化算法人天图书专营店书籍详细信息
- ISBN：9787560332383
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2012-12
- 页数：暂无页数
- 价格：35.70
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
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书籍目录：
第1章绪论
1.1优化问题的描述
1.2函数优化问题
1.3组合优化问题
1.4优化问题的智能优化求解方法
1.5智能优化算法的实质——智能逼近
第2章模糊逻辑推理算法
2.1模糊集合与模糊逻辑
2.2模糊关系与模糊矩阵
2.3模糊语言与模糊推理
2.4可加模糊系统
2.5模糊系统的逼近特
2.6模糊系统的逼近定理
第3章神经网络学
3.1电脑与人脑
3.2神经细胞的结构能
3.3人工神经元的基本特
3.4人工神经网络及其特点
3.5神经网络的结构及其分类
3.6前向网络
3.7 BP网络的非线映射能力
3.8神经网络应用
第4化算法与遗传算法
4.1生物化与遗传
4.化算法的分类
4.3遗传算法
4.4基本遗传算法及其在函数优化中的应用
4.5遗传算法的模式定理
4.6 GA的收敛分析
4.7 GA的特点及其应用领域
第5章模拟退火算法
5.1 SA的基本思想
5.2固体退火过程的统计力学
5.火模型
5.4 Metropolis算法与组合优化问题
5.5 SA的主要操作及实现步骤
5.6用SA求解TSP问题的例子
第6章禁忌搜索算法
6.1引言
6.2组合优化中的邻域概念
6.3局部搜索算法
6.4禁忌搜索的一个例子
6.5禁忌搜索中的主要操作及参数
6.6用禁忌搜索算法求解车间调度问题
第7章人工免疫算法
7.1人工免疫系统
7.2人工免疫算法的免疫学基础
7.3免疫应答中的学化原理
7.4免疫算法
第8章人工蚁群算法
8.1群智能的概念
8.2蚂蚁社会及信息系统
8.3蚂蚁的觅食行为
8.4蚁群觅食策略的优化机制
8.5人工蚁与真实蚁的异同
8.6蚂蚁系统模型的建立
8.7基本蚁群算法的实现步骤
8.8基本（标准）蚁群算法流程
第9章微粒群优化算法
9.1 PSO算法的提出
9.2基本微粒群算法
9.3 PSO算法步骤
9.4 PSO算法的及应用
第10章混沌优化算法
10.1混沌现象和混沌学
10.2 Logistic映射
10.3从倍周期分支到混沌
10.4区间映射与混沌
10.5混沌中的规律
10.6 Lyapunov指数
10.7奇异吸引子
10.8混沌优化方法
第11章量子优化算法
11.1量子比特
11.2量子逻辑门
11.3 Grover量子搜索算法
11.4量子遗传算法
11.5实数编码双链量子遗传算法
第12章智能优化算法的工程应用
12.1基于RBF神经网络优化自适应模糊导引律
12.2带有成长算子遗传算法在辨识与优化中的应用
12.3的免疫克隆算法在函数优化中的应用
12.4蚁群算法在聚类分析中的应用
12.5蚁群算法在机器人路径规划中的应用
12.6的蚁群算法在巡航导弹航迹规划中的应用
12.7混沌量子免疫算法及其在连续优化问题中的应用
参考文献
作者介绍：
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书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：5分
主题深度：8分
文字风格：6分
语言运用：4分
文笔流畅：4分
思想传递：5分
知识深度：8分
知识广度：7分
实用性：9分
章节划分：6分
结构布局：4分
新颖与独特：8分
情感共鸣：5分
引人入胜：8分
现实相关：6分
沉浸感：6分
事实准确性：4分
文化贡献：4分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：3分
使用便利性：6分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：6分
加载速度：6分
安全性：5分
稳定性：7分
搜索功能：6分
下载便捷性：9分
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下载评价
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