禁忌搜尋算法是一種全局逐步尋優算法，是對局部鄰域搜尋算法的推廣，是人工智慧在解決最佳化問題中的成功套用。《禁忌搜尋算法及套用》在對禁忌搜尋算法原理作全面闡述的基礎上，結合近年來的研究工作，對其在著名的旅行商問題、多維背包問題、通信中的多用戶檢測問題、前向神經網路訓練問題、模糊神經網路設計問題、生理信號情感識別問題及算法的並行化等方面進行了廣泛和深入的探討。
基本介紹
- 書名：禁忌搜尋算法及套用
- 出版社：科學出版社
- 頁數：164頁
- 開本：5
- 作者：劉光遠;賀一;溫萬惠
- 出版日期：2014年9月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030419014
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
圖書目錄
《智慧型科學技術著作叢書》序
前言
第1章緒論
1.1關於最最佳化的問題
1.1.1最最佳化技術簡述
1.1.2某些最佳化問題難以求解的原因
1.2現代啟發式方法
1.2.1模擬退火算法
1.2.2進化計算
1.2.3人工免疫系統
1.2.4蟻群算法
1.2.5粒子群最佳化算法
1.2.6膜計算
第2章禁忌搜尋基本原理
2.1禁忌搜尋研究歷程
2.2禁忌搜尋示例
2.3禁忌搜尋算法描述
2.4禁忌搜尋的關鍵要素
2.5禁忌搜尋的收斂性
2.5.1基於近期記憶的收斂禁忌搜尋算法
2.5.2基於頻率記憶的收斂禁忌搜尋算法
2.6長時記憶
2.6.1基於頻率的記憶
2.6.2義務執行移動
2.7策略性振盪
2.8禁忌搜尋與認知心理學
2.9小結
第3章禁忌搜尋在旅行商問題中的套用
3.1旅行商問題簡介
3.2旅行商問題的禁忌搜尋求解
3.2.1一種新穎的集中性與多樣性的自適應搜尋策略
3.2.2算法基本流程及仿真實驗
3.3算法的比較
3.4小結
第4章禁忌搜尋在多維背包問題中的套用
4.1多維背包問題簡介
4.2基於短時一長時記憶的禁忌搜尋
4.2.1算法基本思想
4.2.2算法設計
4.3多維背包問題最佳化實驗
4.4小結
第5章禁忌搜尋在多用戶檢測中的套用
5.1CDMA通信中多用戶檢測技術發展概況
5.2CDMA通信系統的等效數學模型
5.3多用戶檢測的性能測度
5.3.1誤碼率
5.3.2抗遠近效應能力
5.4最佳多用戶檢測方法
5.5次佳多用戶檢測器的分類
5.6基於禁忌搜尋的多用戶檢測技術
5.6.1禁忌長度可變的禁忌搜尋
5.6.2自適應禁忌搜尋
5.7仿真實驗與分析
5.7.1鄰域構造對多用戶檢測問題的影響
5.7.2可變禁忌長度多用戶檢測方法的性能測度
5.7.3自適應禁忌搜尋多用戶檢測方法的性能測度
5.8小結
第6章禁忌搜尋在前向神經網路中的套用
6.1人工神經網路簡介
6.2禁忌搜尋在多層前向神經網路中的套用
6.2.1算法設計
6.2.2仿真實驗
6.3小結
第7章禁忌搜尋在模糊神經網路中的套用
7.1神經網路與模糊系統
7.2模糊系統與神經網路結合的方式
7.3Takagi—Sugeno型模糊神經網路
7.4禁忌搜尋套用於模糊神經網路的結構和參數最佳化
7.4.1FNN—HTS算法設計
7.4.2仿真實驗
7.5禁忌搜尋套用於模糊神經網路分類器設計
7.5.1模糊神經網路與數據挖掘
7.5.2TS—FNNC的設計
7.5.3TS—FNNC套用於IRIS數據分類
7.6小結
第8章禁忌搜尋在情感計算中的套用
8.1情感計算與情感識別
8.2情感識別研究現狀及問題
8.2.1情感識別研究現狀
8.2.2情感識別研究中存在的問題
8.3GSR信號的採集及特徵提取
8.3.1GSR信號
8.3.2GSR數據採集實驗
8.3.3GSR數據的預處理
8.3.4GSR有效特徵提取
8.4特徵選擇
8.4.1特徵選擇作為組合最佳化問題
8.4.2特徵選擇的方法
8.5禁忌搜尋套用於解決GSR情感識別的特徵選擇
8.5.1封裝式特徵子集搜尋思想
8.5.2套用於情感特徵選擇的禁忌搜尋算法設計
8.6分類器設計
8.6.1分類器設計概述
8.6.2基於GSR信號的情感識別分類器
8.7GSR情感識別研究實驗及分析
8.7.1改進的禁忌搜尋算法仿真結果
8.7.2“一對一”情感識別研究
8.7.3“一對多”情感識別研究
8.8小結
第9章禁忌搜尋的並行化
9.1並行禁忌搜尋簡介
9.1.1並行禁忌搜尋的分類
9.1.2並行禁忌搜尋的套用研究
9.1.3關於並行禁忌搜尋的實現與說明
9.2基於遺傳交叉操作的並行禁忌搜尋
9.2.1算法設計
9.2.2仿真實驗及分析
9.3基於解空間劃分的並行禁忌搜尋
9.3.1算法設計
9.3.2仿真實驗及分析
9.4基於鄰域空間劃分的並行禁忌搜尋
9.4.1算法設計
9.4.2仿真實驗及分析
9.5小結
第10章結束語
參考文獻
前言
第1章緒論
1.1關於最最佳化的問題
1.1.1最最佳化技術簡述
1.1.2某些最佳化問題難以求解的原因
1.2現代啟發式方法
1.2.1模擬退火算法
1.2.2進化計算
1.2.3人工免疫系統
1.2.4蟻群算法
1.2.5粒子群最佳化算法
1.2.6膜計算
第2章禁忌搜尋基本原理
2.1禁忌搜尋研究歷程
2.2禁忌搜尋示例
2.3禁忌搜尋算法描述
2.4禁忌搜尋的關鍵要素
2.5禁忌搜尋的收斂性
2.5.1基於近期記憶的收斂禁忌搜尋算法
2.5.2基於頻率記憶的收斂禁忌搜尋算法
2.6長時記憶
2.6.1基於頻率的記憶
2.6.2義務執行移動
2.7策略性振盪
2.8禁忌搜尋與認知心理學
2.9小結
第3章禁忌搜尋在旅行商問題中的套用
3.1旅行商問題簡介
3.2旅行商問題的禁忌搜尋求解
3.2.1一種新穎的集中性與多樣性的自適應搜尋策略
3.2.2算法基本流程及仿真實驗
3.3算法的比較
3.4小結
第4章禁忌搜尋在多維背包問題中的套用
4.1多維背包問題簡介
4.2基於短時一長時記憶的禁忌搜尋
4.2.1算法基本思想
4.2.2算法設計
4.3多維背包問題最佳化實驗
4.4小結
第5章禁忌搜尋在多用戶檢測中的套用
5.1CDMA通信中多用戶檢測技術發展概況
5.2CDMA通信系統的等效數學模型
5.3多用戶檢測的性能測度
5.3.1誤碼率
5.3.2抗遠近效應能力
5.4最佳多用戶檢測方法
5.5次佳多用戶檢測器的分類
5.6基於禁忌搜尋的多用戶檢測技術
5.6.1禁忌長度可變的禁忌搜尋
5.6.2自適應禁忌搜尋
5.7仿真實驗與分析
5.7.1鄰域構造對多用戶檢測問題的影響
5.7.2可變禁忌長度多用戶檢測方法的性能測度
5.7.3自適應禁忌搜尋多用戶檢測方法的性能測度
5.8小結
第6章禁忌搜尋在前向神經網路中的套用
6.1人工神經網路簡介
6.2禁忌搜尋在多層前向神經網路中的套用
6.2.1算法設計
6.2.2仿真實驗
6.3小結
第7章禁忌搜尋在模糊神經網路中的套用
7.1神經網路與模糊系統
7.2模糊系統與神經網路結合的方式
7.3Takagi—Sugeno型模糊神經網路
7.4禁忌搜尋套用於模糊神經網路的結構和參數最佳化
7.4.1FNN—HTS算法設計
7.4.2仿真實驗
7.5禁忌搜尋套用於模糊神經網路分類器設計
7.5.1模糊神經網路與數據挖掘
7.5.2TS—FNNC的設計
7.5.3TS—FNNC套用於IRIS數據分類
7.6小結
第8章禁忌搜尋在情感計算中的套用
8.1情感計算與情感識別
8.2情感識別研究現狀及問題
8.2.1情感識別研究現狀
8.2.2情感識別研究中存在的問題
8.3GSR信號的採集及特徵提取
8.3.1GSR信號
8.3.2GSR數據採集實驗
8.3.3GSR數據的預處理
8.3.4GSR有效特徵提取
8.4特徵選擇
8.4.1特徵選擇作為組合最佳化問題
8.4.2特徵選擇的方法
8.5禁忌搜尋套用於解決GSR情感識別的特徵選擇
8.5.1封裝式特徵子集搜尋思想
8.5.2套用於情感特徵選擇的禁忌搜尋算法設計
8.6分類器設計
8.6.1分類器設計概述
8.6.2基於GSR信號的情感識別分類器
8.7GSR情感識別研究實驗及分析
8.7.1改進的禁忌搜尋算法仿真結果
8.7.2“一對一”情感識別研究
8.7.3“一對多”情感識別研究
8.8小結
第9章禁忌搜尋的並行化
9.1並行禁忌搜尋簡介
9.1.1並行禁忌搜尋的分類
9.1.2並行禁忌搜尋的套用研究
9.1.3關於並行禁忌搜尋的實現與說明
9.2基於遺傳交叉操作的並行禁忌搜尋
9.2.1算法設計
9.2.2仿真實驗及分析
9.3基於解空間劃分的並行禁忌搜尋
9.3.1算法設計
9.3.2仿真實驗及分析
9.4基於鄰域空間劃分的並行禁忌搜尋
9.4.1算法設計
9.4.2仿真實驗及分析
9.5小結
第10章結束語
參考文獻
