智能優化算法及其Matlab案例 張國輝 余娜娜 郭勝會 9787122475206 【台灣高等教育出版社】

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書名：智能優化算法及其Matlab案例
ISBN：9787122475206
出版社：化學工業
著編譯者：張國輝 余娜娜 郭勝會
頁數：134
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745911
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內容簡介

《智能優化算法及其Matlab案例》是對智能優化算法及其實際應用的研究成果的系統總結。智能優化算法是一類模擬生物進化、群體行為或物理法則等自然現象或過程的計算方法，用於解決組合優化、函數優化、大空間等複雜的優化問題，得到了國內外學者的廣泛關注。本書共有8章，第1章介紹了智能優化算法的概念、特點、分類以及最優化問題的含義、分類等；第2章到第7章分別介紹了遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、蟻群優化算法、粒子群優化算法、帝國競爭算法等6種經典智能優化算法的理論基礎、算法流程及Matlab案例應用；第8章介紹了多目標進化優化算法的理論基礎、算法框架及Matlab案例應用。本書提供了實際應用案例的詳細Matlab運行代碼，對於採用這些算法工具來解決生產調度、路徑規劃、任務分配等領域具體問題的理論研究和工程技術人員，可以參考代碼快速理解和掌握算法。 本書為高等院校智能製造工程、工業工程、自動化、計算機等專業的教學用書，也可作為研究智能製造、群體智能、人工智能、優化算法等相關領域與專業的研究生及研究人員的參考用書。

目錄

第1章 概述
1 1 智能優化算法簡介
1 1 1 智能優化算法的含義與特點
1 1 2 智能優化算法的分類
1 2 最優化問題
1 2 1 最優化問題含義
1 2 2 最優化問題的分類
1 2 3 計算複雜性與NP問題
1 3 智能優化算法的應用與發展
參考文獻
第2章 遺傳算法
2 1 遺傳算法理論
2 1 1 遺傳算法的基本概念
2 1 2 遺傳算法的生物學基礎
2 1 3 遺傳算法的特點
2 1 4 遺傳算法的改進方向
2 2 遺傳算法流程
2 3 實例推導與模擬
參考文獻
第3章 模擬退火算法
3 1 引言
3 2 模擬退火算法理論
3 2 1 物理退火過程
3 2 2 模擬退火算法的原理
3 2 3 模擬退火算法的特點
3 2 4 模擬退火算法的改進方向
3 3 模擬退火算法流程
3 4 實例推導與模擬
參考文獻
第4章 禁忌搜索算法
4 1 引言
4 2 禁忌搜索算法理論
4 2 1 禁忌搜索算法的發展歷程
4 2 2 禁忌搜索算法的優化過程
4 2 3 禁忌搜索算法的特點
4 2 4 禁忌搜索算法的改進方向
4 3 禁忌搜索算法流程
4 3 1 關鍵參數說明
4 3 2 禁忌搜索算法流程
4 4 實例推導與模擬
參考文獻
第5章 蟻群優化算法
5 1 引言
5 2 蟻群優化算法理論
5 2 1 蟻群覓食過程
5 2 2 蟻群優化算法的優化過程
5 2 3 蟻群優化算法的特點
5 2 4 蟻群優化算法的改進方向
5 3 蟻群優化算法流程
5 3 1 關鍵參數說明
5 3 2 算法的整體思路
5 4 實例推導與模擬
參考文獻
第6章 粒子群優化算法
6 1 引言
6 2 粒子群優化算法理論
6 2 1 粒子群優化算法的優化過程
6 2 2 粒子群優化算法的特點
6 2 3 粒子群優化算法的改進方向
6 3 粒子群優化算法流程
6 3 1 關鍵參數說明
6 3 2 算法的整體思路
6 4 實例推導與模擬
參考文獻
第7章 帝國競爭算法
7 1 引言
7 2 帝國競爭算法理論
7 2 1 帝國競爭算法的主要過程
7 2 2 帝國競爭算法的優化過程
7 3 帝國競爭算法流程
7 3 1 ICA算法的初始化
7 3 2 殖民地向所屬帝國主義國家移動
7 3 3 改變帝國主義國家和殖民地的位置
7 3 4 計算帝國的總勢力
7 3 5 帝國的競爭
7 3 6 弱勢帝國的滅亡
7 3 7 總結
7 4 實例推導與模擬
參考文獻
第8章 多目標進化優化
8 1 引言
8 2 多目標進化優化基礎
8 2 1 多目標優化問題
8 2 2 多目標優化個體之間的關係
8 2 3 基於Pareto的多目標最優解集
8 3 基於Pareto的多目標優化算法一般框架
8 4 模擬案例
參考文獻

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