*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,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202408*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:群體智能演算法的理論基礎 ISBN:9787302671374 出版社:清華大學 著編譯者:黃翰 郝志峰 頁數:136 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1681205 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 群體智能演算法是一類源於自然現象與社會規律啟發的智能演算法,是當前人工智慧方法的重要組成部分。本書從群體智能演算法的基本特徵入手,介紹了常見的群體智能演算法及其理論基礎研究的三大內容:數學模型、收斂性與時間複雜度,詳細闡述了粒子群優化演算法、蟻群優化演算法、鴿群優化演算法、頭腦風暴演算法與煙花演算法的數學模型、收斂性分析與時間複雜度分析等研究結果。為了方便讀者開展演算法理論分析的實踐,部分章節提供了配套實用軟體工具的使用案例。 本書適合從事智能優化、進化計算、計算智能、智能優化、管理科學與應用數學領域研究的學者與研究生閱讀,也可以作為智能演算法應用工程師的輔助工具書。目錄 第1章 群體智能演算法簡介1 1 群體智能演算法的起源 1 2 群體智能演算法特點 1 3 常見的幾類群體智能演算法 1 3 1 粒子群優化演算法 1 3 2 蟻群優化演算法 1 3 3 頭腦風暴優化演算法 1 3 4 鴿群優化演算法 1 3 5 煙花演算法 1 4 群體智能演算法分析的數學模型 1 4 1 馬爾可夫過程 1 4 2 漂移分析模型 1 4 3 平均增益模型 1 5 群體智能演算法的收斂性分析 1 6 群體智能演算法的時間複雜度分析 1 7 本章小結 第2章 粒子群優化演算法的理論基礎 2 1 粒子群優化演算法簡介 2 1 1 粒子群優化演算法基本框架 2 1 2 粒子群優化演算法理論基礎的研究進展 2 2 粒子群優化演算法的平均增益模型 2 3 粒子群優化演算法的收斂性分析 2 4 粒子群優化演算法的時間複雜度分析 2 4 1 粒子群優化演算法的時間複雜度分析方法 2 4 2 粒子群優化演算法的時間複雜度分析案例 2 5 粒子群優化演算法時間複雜度估算的實驗方法 2 5 1 基於平均增益模型的PSO演算法時間複雜度估算方法 2 5 2 SPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析 2 5 3 CLPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析 2 5 4 ELPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析 2 6 本章小結 第3章 蟻群優化演算法的理論基礎 3 1 蟻群優化演算法簡介 3 1 1 蟻群優化演算法的基本框架 3 1 2 蟻群優化演算法理論基礎的研究進展 3 2 蟻群優化演算法的馬爾可夫過程模型 3 3 蟻群優化演算法的收斂性分析 3 4 蟻群優化演算法的時間複雜度分析 3 4 1 期望收斂時間 3 4 2 基於信息素比率的期望收斂時間界 3 4 3 蟻群優化演算法的時間複雜度分析案例 3 5 本章小結 第4章 頭腦風暴優化演算法的理論基礎 4 1 頭腦風暴優化演算法簡介 4 1 1 基本框架 4 1 2 理論基礎的研究進展 4 2 頭腦風暴優化演算法的平均增益模型 4 3 頭腦風暴優化演算法的時間複雜度分析 4 3 1 頭腦風暴優化演算法的時間複雜度分析忠路 4 3 2 不存在干擾操作的BSO演算法案例研究 4 3 3 存在干擾操作的BSO演算法案例研究 4 3 4 BSO演算法時間複雜度的驗證實驗 4 4 頭腦風暴優化演算法時間複雜度估算的實驗方法 4 4 1 實驗方法的基本原理 4 4 2 實驗方法的應用案例 4 5 本章小結 第5章 鴿群優化演算法的理論基礎 5 1 鴿群優化演算法簡介 5 1 1 鴿群優化演算法基本框架 5 1 2 鴿群優化演算法理論基礎的研究進展 5 2 鴿群優化演算法的隨機過程模型 5 3 鴿群優化演算法的收斂性分析 5 3 1 個體平均位置的收斂性分析 5 3 2 鴿群優化演算法的棋分析 5 3 3 鴿群優化演算法全局收斂的充分條件 5 4 鴿群優化演算法時間複雜度估算的實驗方法 5 5 本章小結 第6章 煙花演算法的理論基礎 6 1 煙花演算法簡介 6 2 煙花演算法的隨機過程模型 6 3 煙花演算法的全局收斂性分析 6 4 煙花演算法的時間複雜度分析 6 4 1 煙花演算法的期望首達時間 6 4 2 煙花演算法的時間複雜度分析方法 6 5 煙花演算法時間複雜度估算的實驗方法 6 6 本章小結 參考文獻 致謝 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。 |