幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

蟻群智能優化方法及其應用

  • 作者：柯良軍
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302465737
  • 出版日期：2017/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：173
人民幣：RMB 59 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    柯良軍著的《蟻群智能優化方法及其應用》在簡要闡述智能優化方法相關理論的基礎上，介紹了蟻群智能優化方法的基本原理、演算法基本要素等基本內容。同時，介紹了蟻群智能優化方法在旅行商問題、背包問題、定向問題、屬性約簡、衛星資源調度問題、旅遊路線規劃問題以及多目標組合優化問題等複雜組合優化問題的應用示例，詳細闡述了蟻群智能優化方法在具體應用中的基本設計方法以及演算法性能改善的有效途徑。
    本書適合作為從事智能優化方法及其應用研究的相關科技工作者、專業技術人員的參考書，也可作為電腦學科、控制科學等專業研究生和高年級本科生學習蟻群智能優化方法的參考書。
作者介紹
柯良軍
    柯良軍博士，西安交通大學教授、博士生導師。2008年獲西安交通大學工學博士學位。2011年10月至2012年10月在英國University of Essex訪問學習。近期主要從事大規模複雜智能計算與深度強化學習方面研究。在IEEE Transaction on Cybernetic、Omega、European Journal of Operational Research等重要刊物發表論文30余篇，其中SCI檢索論文20余篇，出版學術專著1部。擔任IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research等國際重要期刊和會議的審稿人。先後主持國家自然科學基金等10余項科研課題。
目錄
第1章  緒章
  1.1 引言
  1.2 複雜性理論的基礎知識
    1.2.1 演算法的複雜度
    1.2.2 問題的複雜度
  1.3 智能優化方法概述
    1.3.1 常用的智能優化方法
    1.3.2 智能優化方法的一般框架
    1.3.3 智能優化方法分類
    1.3.4 智能優化方法的特點
  1.4 本書內容及組織
  參考文獻
第2章  蟻群優化方法概述
  2.1 蟻群演算法的思想起源
  2.2 蟻群演算法的基本框架
  2.3 基本蟻群演算法及其典型改進演算法
    2.3.1 基本蟻群演算法
    2.3.2 蟻群系統
    2.3.3 最大最小螞蟻系統
  2.4 蟻群演算法研究現狀
    2.4.1 蟻群演算法的應用
    2.4.2 蟻群演算法的改進
    2.4.3 蟻群演算法的理論研究
  2.5 小結
  參考文獻
第3章  旅行商問題
  3.1 引言
  3.2 演算法描述
  3.3 演算法隨機模型與收斂性質分析
  3.4 參數設置和數值實驗分析
    3.4.1 參數設置
    3.4.2 與其他改進蟻群演算法的比較
  3.5 小結
  參考文獻
第4章  多維背包問題
  4.1 問題描述
  4.2 現有演算法回顧
  4.3 演算法描述
    4.3.1 演算法的基本思想
    4.3.2 信息素和啟發信息的定義
    4.3.3 解的構造
    4.3.4 信息素的更新規則
    4.3.5 局部搜索
  4.4 信息素下界的選取
    4.4.1 St?tzle和Hoos法的分析
    4.4.2 自適應方法
  4.5 實驗分析
    4.5.1 解的評價
    4.5.2 參數選取
    4.5.3 性能分析

  4.6 小結
  參考文獻
第5章  定向問題
  5.1 問題描述
  5.2 演算法描述
    5.2.1 啟發信息的定義
    5.2.2 解的構造
    5.2.3 信息素的更新規則
  5.3 差異量的性質
  5.4 平均差異量的計算
  5.5 實驗分析
  5.6 小結
  參考文獻
第6章  團隊定向問題
  6.1 問題描述
  6.2 現有演算法回顧
  6.3 演算法描述
    6.3.1 信息素和啟發信息的定義
    6.3.2 解的構造
    6.3.3 信息素的更新規則
    6.3.4 局部搜索
  6.4 實驗分析
    6.4.1 參數設置
    6.4.24 種構造法的比較
    6.4.3 與其他演算法的比較
  6.5 小結
  參考文獻
第7章  屬性約簡
  7.1 問題描述
  7.2 現有演算法回顧
  7.3 演算法描述
    7.3.1 邊模式蟻群演算法
    7.3.2 團模式蟻群演算法
    7.3.3 點模式蟻群演算法
  7.4 實驗分析
  7.5 小結
  參考文獻
第8章  衛星資源調度問題
  8.1 問題描述
    8.1.1 衛星測控基本概念
    8.1.2 衛星測控資源調度
  8.2 衛星測控資源調度模型
    8.2.1 決策變數的選擇
    8.2.2 約束條件的描述
    8.2.3 衛星測控資源調度數學模型
  8.3 衛星測控資源調度問題求解
    8.3.1 蟻群演算法
    8.3.2 解的構造
    8.3.3 實驗結果
  8.4 小結

  參考文獻
第9章  旅遊路線規劃問題
  9.1 引言
  9.2 問題描述
  9.3 旅遊路線規劃問題的數學模型
  9.4 相關演算法
    9.4.1 GLS（GuidedLocalSearch）
    9.4.2 GRASP（GreedyRandomAdaptiveSearchProcedure）
    9.4.3 煙花演算法
  9.5 蟻群演算法及其分析
  9.6 小結
  參考文獻
第10章  多目標組合優化問題
  10.1 引言
  10.2 多目標優化的基本概念
  10.3 基於分解的多目標蟻群演算法
    10.3.1 MOEA/D-ACO求解MOKP
    10.3.2 MOEA/D-ACO求解MTSP
  10.4 與MOEA/D-GA在MOKP上的比較
    10.4.1 實驗條件
    10.4.2 性能評價指標
    10.4.3 結果比較
  10.5 與BicriterionAnt在MTSP上的比較
    10.5.1 實驗條件
    10.5.2 實驗結果
  10.6 小結
  參考文獻
附錄

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032