智能計(jì)算協(xié)同優(yōu)化算法及應(yīng)用

定　價(jià)：￥108.00

作　者：	劉升著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	工業(yè)信息化技術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787121386572	出版時(shí)間：	2020-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	200	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)主要研究將文化進(jìn)化的思想融入現(xiàn)代計(jì)算智能的理論與實(shí)踐中，探討如何發(fā)掘文化進(jìn)化和自然進(jìn)化機(jī)制在現(xiàn)代計(jì)算智能的理論與實(shí)踐中的和諧統(tǒng)一，協(xié)同進(jìn)化以形成新的計(jì)算方法，并將這些協(xié)同進(jìn)化計(jì)算方法應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化和組合優(yōu)化等具體問(wèn)題中，主要包括基于進(jìn)化規(guī)劃的文化算法設(shè)計(jì)，文化粒子群優(yōu)化算法，文化蟻群優(yōu)化算法，文化免疫量子進(jìn)化算法，以及算法的應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

　　劉升，男，博士，上海工程技術(shù)大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向包括計(jì)算機(jī)應(yīng)用、人工智能和智能計(jì)算等， 1996年于華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)獲工學(xué)碩士學(xué)位，2008年于華東理工大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)獲工學(xué)博士學(xué)位，已主持完成一項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、一項(xiàng)上海市教委科研創(chuàng)新重點(diǎn)課題；并以第二負(fù)責(zé)人完成一項(xiàng)上海市自然科學(xué)基金項(xiàng)目。目前正主持一項(xiàng)上海自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，以第二負(fù)責(zé)人在研一項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目和一項(xiàng)國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目，在國(guó)際和國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)核心期刊上正式發(fā)表論文五十余篇，獲批國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)，計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)10余項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

第1章緒論 / 1
1．1 智能計(jì)算方法概述 / 1
1．2 文化進(jìn)化和自然進(jìn)化的協(xié)同 / 14
第2章理論背景知識(shí) / 19
2．1 優(yōu)化研究基礎(chǔ) / 19
2．1．1 函數(shù)優(yōu)化 / 20
2．1．2 組合優(yōu)化 / 22
2．2 進(jìn)化算法 / 24
2．2．1 遺傳算法 / 25
2．2．2 進(jìn)化策略 / 27
2．2．3 進(jìn)化規(guī)劃 / 28
2．2．4 遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃和進(jìn)化策略之間的異同點(diǎn) / 28
2．3 群體智能 / 30
2．3．1 粒子群優(yōu)化算法 / 30
2．3．2 蟻群優(yōu)化算法 / 34
2．4 量子進(jìn)化算法 / 38
2．4．1 量子計(jì)算概念的產(chǎn)生和發(fā)展 / 39
2．4．2 量子計(jì)算的物理原理 / 40
2．4．3 量子計(jì)算與經(jīng)典計(jì)算相比的重要特點(diǎn) / 43
2．4．4 量子進(jìn)化算法的數(shù)學(xué)描述 / 46
2．5 文化算法 / 51
第3章基于進(jìn)化規(guī)劃的文化算法設(shè)計(jì) / 55
3．1 引言 / 55
3．2 算法的分析和設(shè)計(jì) / 57
3．2．1 群體空間上的進(jìn)化 / 58
3．2．2 信仰空間上的進(jìn)化 / 59
3．2．3 接受函數(shù) / 64
3．2．4 影響函數(shù) / 64
3．3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 / 65
3．4 算法的改進(jìn) / 67
3．5 本章總結(jié) / 69
第4章文化粒子群優(yōu)化算法 / 71
4．1 引言 / 72
4．2 差分進(jìn)化算法 / 73
4．3 文化差分粒子群優(yōu)化算法 / 78
4．3．1 群體空間的進(jìn)化：差分粒子群優(yōu)化算法 / 79
4．3．2 信仰空間的設(shè)計(jì)和作用 / 82
4．3．3 接受函數(shù) / 86
4．3．4 影響函數(shù) / 86
4．3．5 數(shù)值實(shí)驗(yàn) / 87
4．3．6 結(jié)果分析 / 91
4．4 群體空間進(jìn)化算法的改進(jìn) / 92
4．4．1 自適應(yīng)變異的差分粒子群優(yōu)化算法 / 92
4．4．2 自適應(yīng)柯西變異粒子群優(yōu)化算法 / 98
4．5 本章總結(jié) / 104
第5章文化蟻群優(yōu)化算法 / 105
5．1 引言 / 106
5．2 TSP問(wèn)題描述 / 108
5．3 群體空間上的進(jìn)化：蟻群系統(tǒng) / 109
5．4 信仰空間的設(shè)計(jì)和作用 / 111
5．4．1 信仰空間上的進(jìn)化 / 111
5．4．2 接受函數(shù) / 112
5．4．3 影響函數(shù) / 112
5．5 實(shí)驗(yàn)研究 / 114
5．5．1 算法的參數(shù)研究 / 115
5．5．2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究 / 117
5．6 本章總結(jié) / 121
第6章文化免疫量子進(jìn)化算法 / 122
6．1 引言 / 123
6．2 背包問(wèn)題描述 / 126
6．3 文化免疫量子進(jìn)化算法 / 127
6．3．1 免疫的基本概念 / 128
6．3．2 文化和量子協(xié)同進(jìn)化計(jì)算模型 / 130
6．3．3 群體空間上的進(jìn)化：改進(jìn)的免疫量子進(jìn)化算法 / 134
6．3．4 信仰空間的設(shè)計(jì)和作用 / 137
6．4 實(shí)驗(yàn)研究 / 139
6．5 算法的收斂性分析 / 144
6．6 本章總結(jié) / 147
第7章總結(jié)與展望 / 148
7．1 工作的主要?jiǎng)?chuàng)新性成果 / 149
7．2 工作展望 / 153
附錄部分測(cè)試函數(shù) / 156
參考文獻(xiàn) / 163