智慧型進化算法概述及套用

《智慧型進化算法概述及套用》作者是張強。

基本介紹

• 書名：智慧型進化算法概述及套用
• 作者：張強、劉瑤
• 類別： O數理科學和化學
• 出版社：哈爾濱工程大學出版社
• 出版時間：2018年9月1日
• 頁數：160 頁
• 定價：32.00 元
• 開本：16 開
• ISBN：9787560376431

內容簡介

最最佳化問題一直是計算機科學、人工智慧和管理決策等領域廣泛關注的一個問題。本書由淺入深地介紹了粒子群最佳化算法、差分進化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群最佳化算法、果蠅最佳化算法、人工免疫最佳化算法和量子衍生進化算法及其相關套用，力求幫助讀者能較容易地套用智慧型進化算法解決相應的問題。

可作為與最佳化理論及套用相關專業的本科生或研究生教材，也可供相關領域研究人員及工程技術人員參考。

目 錄

第1章概述

1．1 最最佳化問題模型

1．2 群體智慧型最佳化算法

1．3 智慧型進化算法研究及套用

本章小結

第2章粒子群最佳化算法

2．1 粒子群最佳化算法原理

2．2 粒子群最佳化算法求解旅行商問題

2．3 粒子群最佳化算法在克里金三維地質建模中的套用

本章小結

第3章差分進化算法

3．1 差分進化算法原理

3．2 函式極值最佳化及參數設定

3．3 基於差分進化最佳化支持向量機參數

本章小結

第4章混洗蛙跳算法

4．1 混洗蛙跳算法原理

4．2 混洗蛙跳算法求解0-1背包問題

4．3 自適應分組混沌雲模型蛙跳算法

4．4 基於元胞自動機的混洗蛙跳最佳化算法

本章小結

第5章人工蜂群最佳化算法

5．1 人工蜂群最佳化算法原理

5．2 自適應混合文化蜂群算法原理

5．3 基於人工蜂群最佳化算法的K-Means聚類

本章小結

第6章果蠅最佳化算法

6．1 基本果蠅最佳化算法

6．2 動態分組多策略果蠅最佳化算法原理

6．3 基於果蠅最佳化算法的極限學習機訓練

6．4 基於果蠅最佳化算法的過程神經網路訓練

本章小結

第7章人工免疫最佳化算法

7．1 人工免疫最佳化算法原理

7．2 基於人工免疫最佳化算法的物流配送中心選址

7．3 基於人工免疫最佳化算法求解旅行商問題

本章小結

第8章量子衍生進化算法

8．1 改進的量子遺傳算法

8．2 基於量子位Bloch坐標的量子進化算法

本章小結

參考文獻