啟發式優化演算法理論及應用 鄒曄 9787302644156 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：啟發式優化演算法理論及應用 ISBN：9787302644156 出版社：清華大學 著編譯者：鄒曄 叢書名：大數據與人工智慧技術叢書 頁數：193 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1591474 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書系統、全面地介紹了用於求解最優化問題的10種智能啟髮式演算法的基本思想設計原理及應用案例，分別為遺傳演算法、蟻群演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法、大鄰域搜索演算法、變鄰域搜索演算法、迭代局部搜索演算法、粒子群演算法、人工免疫演算法及人工神經網路。 本書可作為高等院校計算機科學與技術、人工智慧等理工類相關專業本科生及研究生教材，也可作為物流管理、經濟管理等管理類相關專業本科生及研究生教材。目錄 第1章 緒論1 1 最優化問題定義及分類 1 1 1 最優化問題定義 1 1 2 最優化問題分類 1 2 最優化方法特點及分類 1 2 1 最優化方法特點 1 2 2 最優化方法分類 1 3 啟髮式演算法定義及特點 1 3 1 啟髮式演算法定義 1 3 2 啟髮式演算法特點 1 4 本章小結 1 5 習題 第2章 遺傳演算法 2 1 遺傳演算法思想及特點 2 1 1 演算法思想 2 1 2 演算法特點 2 2 遺傳運算元 2 2 1 選擇運算元 2 2 2 交叉運算元 2 2 3 變異運算元 2 3 遺傳演算法設計原則 2 3 1 適應度和初始群體選取原則 2 3 2 參數設計原則 2 4 遺傳演算法的應用 2 4 1 遺傳演算法在0-1背包問題中的應用 2 4 2 遺傳演算法在函數極值問題中的應用 2 4 3 遺傳演算法在旅行商問題中的應用 2 4 4 遺傳演算法在機器學習中的應用 2 4 5 遺傳演算法在其他領域中的應用 2 5 本章小結 2 6 習題 第3章 蟻群演算法 3 1 蟻群演算法思想及特點 3 1 1 演算法思想 3 1 2 演算法特點 3 2 蟻群演算法的應用 3 2 1 蟻群演算法在旅行商問題中的應用 3 2 2 蟻群演算法在函數極值問題中的應用 3 3 本章小結 3 4 習題 第4章 模擬退火演算法 4 1 模擬退火演算法思想及特點 4 1 1 演算法思想 4 1 2 演算法特點 4 2 模擬退火演算法設計原則 4 3 模擬退火演算法的應用 4 3 1 模擬退火演算法在旅行商問題中的應用 4 3 2 模擬退火演算法在電商物流配送問題中的應用 4 3 3 模擬退火演算法在登機口分配問題中的應用 4 3 4 模擬退火演算法在多核多用戶任務卸載調度問題中的應用 4 3 5 模擬退火演算法在同時取送貨車輛路徑問題中的應用 4 5 本章小結 4 6 習題 第5章 禁忌搜索演算法 5 1 禁忌搜索演算法思想及特點 5 1 1 演算法思想 5 1 2 演算法特點 5 2 禁忌搜索演算法設計原則 5 3 禁忌搜索演算法的應用 5 3 1 禁忌搜索演算法在旅行商問題中的應用 5 3 2 禁忌搜索演算法在雙層級醫療設施選址問題中的應用 5 3 3 禁忌搜索演算法在機場外航服務人員班型生成問題中的應用 5 4 本章小結 5 5 習題 第6章 大鄰域搜索演算法 6 1 鄰域搜索及超大規模鄰域搜索定義 6 1 1 鄰域搜索定義 6 1 2 超大規模鄰域搜索定義 6 2 大鄰域搜索演算法介紹 6 3 自適應大鄰域搜索演算法介紹 6 3 1 演算法思想 6 3 2 演算法設計原則 6 3 3 演算法特點 6 4 大鄰域搜索演算法的應用 6 4 1 大鄰域搜索演算法在路徑問題中的應用 6 4 2 大鄰域搜索演算法在調度問題中的應用 6 5 本章小結 6 6 習題 第7章 變鄰域搜索演算法 7 1 變鄰域搜索演算法原理 7 1 1 變鄰域深度搜索演算法原理 7 1 2 簡化變鄰域搜索演算法原理 7 1 3 基本變鄰域搜索演算法原理 7 1 4 偏態變鄰域搜索演算法原理 7 1 5 變鄰域分解搜索演算法原理 7 1 6 并行變鄰域搜索演算法原理 7 2 變鄰域搜索演算法的改進策略 7 3 變鄰域搜索演算法的應用 7 3 1 變鄰域搜索演算法在組合優化問題中的應用 7 3 2 變鄰域搜索演算法在連續優化問題中的應用 7 3 3 變鄰域搜索演算法在物流配送系統集成優化問題中的應用 7 3 4 變鄰域搜索演算法在開放式帶時間窗車輛路徑問題中的應用 7 4 本章小結 7 5 習題 第8章 迭代局部搜索演算法 8 1 迭代局部搜索演算法原理 8 2 迭代局部搜索演算法設計原則 8 2 1 初始解設計原則 8 2 2 擾動機制設計原則 8 2 3 解接受準則設計原則 8 2 4 局部搜索設計原則 8 2 5 全局優化設計原則 8 3 迭代局部搜索演算法的應用 8 3 1 迭代局部搜索演算法在旅行商問題中的應用 8 3 2 迭代局部搜索演算法在其他問題中的應用 8 4 本章小結 8 5 習題 第9章 粒子群演算法 9 1 粒子群演算法起源 9 2 粒子群演算法原理 9 2 1 原始粒子群演算法原理 9 2 2 標準粒子群演算法原理 9 3 粒子群演算法參數分析 9 3 1 慣性權重分析 9 3 2 學習因子分析 9 3 3 其他參數分析 9 4 粒子群演算法的應用 9 4 1 粒子群演算法在模糊系統設計問題中的應用 9 4 2 粒子群演算法在滿載需求可拆分車輛路徑問題中的應用 9 5 本章小結 9 6 習題 第10章 人工免疫演算法 10 1 人工免疫演算法介紹 10 1 1 生物免疫系統 10 1 2 生物免疫基本原理 10 1 3 人工免疫系統及免疫演算法 10 1 4 人工免疫演算法與遺傳演算法的比較 10 2 免疫遺傳演算法介紹 10 3 免疫規劃演算法介紹 10 4 免疫策略演算法介紹 10 5 免疫優化演算法在物流中心選址問題中的應用 10 6 本章小結 10 7 習題 第11章 人工神經網路 11 1 人工神經網路起源 11 2 人工神經網路概念 11 2 1 人工神經 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
