智慧型最佳化算法及其套用

圖書簡介

本書系統地敘述模擬退火算法、遺傳算法、禁忌搜尋、神經網路最佳化算法、混沌最佳化、混合最佳化策略等智慧型最佳化算法的基本理論和實現技術以及最新進展和套用，並從結構上對算法進行統一描述，著重強調混合策略的開發與套用。

圖書目錄

第1章緒論1

1.1最最佳化問題及其分類1

1.1.1函式最佳化問題1

1.1.2組合最佳化問題10

1.2最佳化算法及其分類12

1.3鄰域函式與局部搜尋13

1.4計算複雜性與NP完全問題14

1.4.1計算複雜性的基本概念14

1.4.2P，NP，NP?C和NP?hard14

第2章模擬退火算法17

2.1模擬退火算法17

2.1.1物理退火過程和Metropolis準則17

2.1.2組合最佳化與物理退火的相似性18

2.1.3模擬退火算法的基本思想和步驟19

2.2模擬退火算法的馬氏鏈描述20

2.3模擬退火算法的收斂性21

2.3.1時齊算法的收斂性21

2.3.2非時齊算法的收斂性26

2.3.3SA算法漸進性能的逼近26

2.4模擬退火算法關鍵參數和操作的設計27

2.5模擬退火算法的改進29

2.6並行模擬退火算法31

2.7算法實現與套用32

2.7.1組合最佳化問題的求解32

2.7.2函式最佳化問題的求解33

第3章遺傳算法36

3.1遺傳算法的基本流程36

3.2模式定理和隱含並行性38

3.3遺傳算法的馬氏鏈描述及其收斂性40

3.3.1預備知識40

3.3.2標準遺傳算法的馬氏鏈描述41

3.3.3標準遺傳算法的收斂性42

3.4一般可測狀態空間上遺傳算法的收斂性44

3.4.1問題描述45

3.4.2算法及其馬氏鏈描述45

3.4.3收斂性分析和收斂速度估計45

3.5算法關鍵參數與操作的設計47

3.6遺傳算法的改進50

3.7免疫遺傳算法51

3.7.1引言51

3.7.2免疫遺傳算法及其收斂性52

3.7.3免疫運算元的機理與構造54

3.7.4TSP問題的免疫遺傳算法56

3.8並行遺傳算法58

3.9算法實現與套用59

第4章禁忌搜尋算法62

4?1禁忌搜尋62

4?1?1引言62

4?1?2禁忌搜尋示例63

4?1?3禁忌搜尋算法流程67

4?2禁忌搜尋的收斂性68

4?3禁忌搜尋的關鍵參數和操作70

4?4並行禁忌搜尋算法75

4?5禁忌搜尋的實現與套用77

4?5?1基於禁忌搜尋的組合最佳化77

4?5?2基於禁忌搜尋的函式最佳化78

第5章神經網路與神經網路最佳化算法83

5.1神經網路簡介83

智慧型最佳化算法及其套用

基本介紹

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