《雲進化計算》是2020年1月電子工業出版社出版的圖書，作者是羅自強。
基本介紹
- 中文名：雲進化計算
- 作者：羅自強
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2020年1月
- 頁數：188 頁
- 定價：88 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121380372
內容簡介,目錄,
內容簡介
最最佳化問題指在某些約束條件下，求解某些可選擇的變數，使所選定的目標函式達到最優。進化計算是受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發而形成的最佳化方法。雲模型和進化計算思想的有效結合拓寬了雲模型的套用領域，也為進化計算的研究進行了新的探索和嘗試。雲模型在知識表示中具有不確定性中帶有確定性、穩定中又有變化的特點，體現了自然界物種進化的基本原理。本書簡單介紹了5種進化計算方法，綜述了多種新穎的雲進化算法，以及套用雲模型對遺傳算法、進化規劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅最佳化算法等進行改進的方法，詳細闡述了雲模型、基於貪心思想和雲模型的進化算法，以及雲進化策略方法。
本書適合智慧型計算、人工智慧等專業領域的理工科大學教師和研究生閱讀，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 緒論 1
1.1 進化計算簡介 1
1.1.1 遺傳算法 3
1.1.2 進化策略 7
1.1.3 進化規劃 10
1.1.4 遺傳編程 12
1.1.5 差分進化算法 15
1.2 雲進化計算綜述 19
1.2.1 雲進化算法 19
1.2.2 雲遺傳算法 23
1.2.3 雲進化規劃 27
1.2.4 雲進化策略 28
1.2.5 雲蟻群算法 29
1.2.6 雲粒子群算法 32
1.2.7 雲量子進化算法 37
1.2.8 雲差分進化算法 39
1.2.9 雲人工蜂群算法 41
1.2.10 雲人工魚群算法 44
1.2.11 雲模擬退火算法 47
1.2.12 雲蛙跳算法 48
1.2.13 雲果蠅最佳化算法 49
1.3 本章小結 50
第2章 雲模型 51
2.1 引言 51
2.2 正態雲模型 51
2.2.1 雲和雲的數字特徵 51
2.2.2 正向雲發生器 55
2.2.3 正態雲的機率分析 59
2.3 逆向雲算法 66
2.3.1 一種新的逆向雲算法 67
2.3.2 逆向雲算法的統計分析 71
2.4 多維正態雲 79
2.5 廣義正態雲模型 83
2.5.1 廣義常態分配和廣義正態雲模型的定義 83
2.5.2 多重疊代廣義常態分配的數學分析 84
2.6 雲運算與詞計算 89
2.6.1 代數運算 90
2.6.2 雲的代數運算的統計算法 92
2.6.3 邏輯運算 99
2.6.4 語氣運算 101
2.6.5 雲變換 102
2.6.6 虛擬雲 103
2.7 基於雲模型的不確定性推理 106
2.7.1 單規則推理 106
2.7.2 多規則推理 109
2.8 本章小結 110
第3章 雲進化算法與組合最佳化 111
3.1 引言 111
3.2 組合最佳化 112
3.3 貪心算法 114
3.4 旅行商問題 116
3.4.1 旅行商問題簡介 116
3.4.2 “近鄰”的不確定表示 119
3.4.3 基於貪心思想和雲模型的進化算法 119
3.4.4 實例分析 121
3.5 背包問題 124
3.5.1 背包問題簡介 124
3.5.2 “性價比最高”的不確定表示 126
3.5.3 0-1 KP的數學描述 128
3.5.4 基於貪心思想和雲模型的進化算法 129
3.5.5 實例分析 130
3.6 本章小結 134
第4章 雲進化策略與數值最佳化 135
4.1 引言 135
4.2 雲進化策略 135
4.3 雲進化策略的變異參數 139
4.3.1 雲分布和變異參數的機率統計分析 139
4.3.2 雲分布的離散度 141
4.4 雲進化策略的統計分析 144
4.5 Ackley’s函式求解 148
4.6 軟體可靠性分配實例分析 150
4.7 本章小結 153
附錄A MATLAB 源程式 155
參考文獻 165,目 錄
第1章 緒論 1
1.1 進化計算簡介 1
1.1.1 遺傳算法 3
1.1.2 進化策略 7
1.1.3 進化規劃 10
1.1.4 遺傳編程 12
1.1.5 差分進化算法 15
1.2 雲進化計算綜述 19
1.2.1 雲進化算法 19
1.2.2 雲遺傳算法 23
1.2.3 雲進化規劃 27
1.2.4 雲進化策略 28
1.2.5 雲蟻群算法 29
1.2.6 雲粒子群算法 32
1.2.7 雲量子進化算法 37
1.2.8 雲差分進化算法 39
1.2.9 雲人工蜂群算法 41
1.2.10 雲人工魚群算法 44
1.2.11 雲模擬退火算法 47
1.2.12 雲蛙跳算法 48
1.2.13 雲果蠅最佳化算法 49
1.3 本章小結 50
第2章 雲模型 51
2.1 引言 51
2.2 正態雲模型 51
2.2.1 雲和雲的數字特徵 51
2.2.2 正向雲發生器 55
2.2.3 正態雲的機率分析 59
2.3 逆向雲算法 66
2.3.1 一種新的逆向雲算法 67
2.3.2 逆向雲算法的統計分析 71
2.4 多維正態雲 79
2.5 廣義正態雲模型 83
2.5.1 廣義常態分配和廣義正態雲模型的定義 83
2.5.2 多重疊代廣義常態分配的數學分析 84
2.6 雲運算與詞計算 89
2.6.1 代數運算 90
2.6.2 雲的代數運算的統計算法 92
2.6.3 邏輯運算 99
2.6.4 語氣運算 101
2.6.5 雲變換 102
2.6.6 虛擬雲 103
2.7 基於雲模型的不確定性推理 106
2.7.1 單規則推理 106
2.7.2 多規則推理 109
2.8 本章小結 110
第3章 雲進化算法與組合最佳化 111
3.1 引言 111
3.2 組合最佳化 112
3.3 貪心算法 114
3.4 旅行商問題 116
3.4.1 旅行商問題簡介 116
3.4.2 “近鄰”的不確定表示 119
3.4.3 基於貪心思想和雲模型的進化算法 119
3.4.4 實例分析 121
3.5 背包問題 124
3.5.1 背包問題簡介 124
3.5.2 “性價比最高”的不確定表示 126
3.5.3 0-1 KP的數學描述 128
3.5.4 基於貪心思想和雲模型的進化算法 129
3.5.5 實例分析 130
3.6 本章小結 134
第4章 雲進化策略與數值最佳化 135
4.1 引言 135
4.2 雲進化策略 135
4.3 雲進化策略的變異參數 139
4.3.1 雲分布和變異參數的機率統計分析 139
4.3.2 雲分布的離散度 141
4.4 雲進化策略的統計分析 144
4.5 Ackley’s函式求解 148
4.6 軟體可靠性分配實例分析 150
4.7 本章小結 153
附錄A MATLAB 源程式 155
參考文獻 165
