計算智能（第一冊）

前言

根據教育部1998年頒布的普通高等學校專業(yè)目錄，“信息與計算科學”專業(yè)被列為數學類下的一個新專業(yè)(它覆蓋原有的計算數學及其應用軟件、信息科學與運籌控制等專業(yè))．這一新專業(yè)的設置很好地適應了新世紀以信息技術為核心的全球經濟發(fā)展格局下的數學人才培養(yǎng)與專業(yè)發(fā)展的需要．然而，作為一個新專業(yè)，對其專業(yè)內涵、專業(yè)規(guī)范、教學內容與課程體系等有一個自然的認識與探索過程．教育部數學與統(tǒng)計學教學指導委員會數學類專業(yè)教學指導分委員會(下稱教指委)經過過去兩年艱苦細致的工作，對這些問題現(xiàn)在已有了比較明確的指導意見，發(fā)表了《關于信息與計算科學專業(yè)辦學現(xiàn)狀與專業(yè)建設相關問題的調查報告》及《信息與計算科學專業(yè)教學規(guī)范》(討論稿)(見《大學數學》第19卷1期(2003)．為此，全國高等學校教學研究中心在承擔全國教育科學“十五”國家級規(guī)劃課題——“21世紀中國高等教育人才培養(yǎng)體系的創(chuàng)新與實踐”研究工作的基礎上，根據教指委所頒布的新的教學規(guī)范，組織國內各高校的專家教授，進行其子項目課題“21世紀中國高等學校信息與計算科學專業(yè)教學內容與課程體系的創(chuàng)新與實踐”的研究與探索．為推動本專業(yè)的教材建設，該項目課題小組與高等教育出版社聯(lián)合成立了“信息與計算科學專業(yè)系列教材編委會”，邀請有多年教學和科研經驗的教師編寫系列教材，由高等教育出版社獨家出版，并冠以教育科學“十五”國家規(guī)劃課題研究成果．按照新的《信息與計算科學專業(yè)教學規(guī)范》(討論稿)，信息與計算科學專業(yè)是以信息技術和計算技術的數學基礎為研究對象的理科類專業(yè)．其目標是培養(yǎng)學生具有良好的數學基礎和數學思維能力，掌握信息與計算科學基礎理論、方法與技能，受到科學研究的訓練，能解決信息技術和科學與工程計算中的實際問題的高級專門人才．畢業(yè)生能在科技、教育、信息產業(yè)、經濟與金融等部門從事研究、教學、應用開發(fā)和管理工作，能繼續(xù)攻讀研究生學位．根據這一專業(yè)目標定位和落實“強基礎、寬口徑、重實際、有側重、創(chuàng)特色”的辦學指導思想，我們認為，本專業(yè)在數學基礎、計算機基礎、專業(yè)基礎方面應該得到加強，各學校在這三個基礎方面可大體一致，但專業(yè)課(含選修課)允許各校自主選擇、體現(xiàn)各自特點．考慮到已有大量比較成熟的數學基礎與計算機基礎課程教材，本次教材編寫主要側重于專業(yè)基礎課與專業(yè)課(含選修課)方面．

內容概要

　　計算智能是以模型（計算模型、數學模型）為基礎、以分布并行計算為特征的模擬人的智能求解問題的理淪與方法?！队嬎阒悄堋废到y(tǒng)地講述了計算智能的基本理論與基本方法。全書分三部分：第一部分從模擬智能生成過程的觀點講述模擬進化計算理論；第二部分從模擬智能結構的觀點講述人工神經網絡理論；第三部分從模擬智能行為的觀點講述模糊邏輯與模糊推理。全書突出基礎（特別是數學基礎），強調背景（特別是生物與工程背景），著眼研究與發(fā)展。 《計算智能》可供信息與計算科學專業(yè)、數學與應用數學專業(yè)的本科生作為專業(yè)課或選修課教材使用，也可作為運籌與控制、信息科學、計算機科學、系統(tǒng)科學等專業(yè)的研究生教材，亦可供從事計算智能研究與應用的教師與研究人員參考。

書籍目錄

第1章 概論§1．1 模擬進化計算技術1．1．1 什么是模擬進化計算技術?1．1．2 模擬進化計算技術所處理的基本問題§1．2 模擬進化計算的生物學基礎1．2．1 遺傳變異理論1．2．2 進化論1．2．3 遺傳與進化的系統(tǒng)觀1．2．4 免疫學原理§1．3 模擬進化計算的一般框架§1．4 典型例子1．4．1 遺傳算法(GA)1．4．2 免疫算法(IA)1．4．3 演化策略(Es)§1．5 模擬進化計算的本質優(yōu)點與適用領域習題一第2章 模擬進化算法的基本要素與數學描述§2．1 模擬進化算法的形式化模型§2．2 編碼格式§2．3 適應度度量§2．4 選擇算子2．4．1 比例型2．4．2 排序型2．4．3 非單調型§2．5 繁殖算子2．5．1 變異算子2．5．2 交叉算子§2．6 進化參數習題二第3章 模擬進化計算的典型執(zhí)行策略§3．1 杰出者記錄與"父子混合"選擇策略§3．2 適應值共享策略§3．3 并行實現(xiàn)策略3．3．1 基于群體分組的并行策略3．3．2 基于空間分解的并行策略§3．4 混合策略§3．5 自適應策略習題三6D第4章 遺傳算法的搜索機理§4．1 種群增長方程§4．2 交叉算子的搜索可達域§4．3 變異算子的搜索可達域§4．4 選擇算子的搜索能力與搜索速度§4．5 遺傳算法的搜索機制習題四第5章 遺傳算法的收斂性理論§5．1 種群序列的收斂性定義及性質§5．2 遺傳算法的馬氏鏈分析5．2．1 馬氏鏈的定義及相關性質5．2．2 標準遺傳算法的馬氏鏈分析5．2．3 杰出者選擇遺傳算法的概率收斂性§5．3 遺傳算法的公理化分析5．3．1 進化算子的特征數5．3．2 抽象模擬進化算法的概率收斂性定理5．3．3 應用舉例§5．4 遺傳算法的鞅分析5．4．1 條件期望與鞅5．4．2 遺傳算法的幾乎必然收斂性習題五第6章 模擬進化計算的新近發(fā)展§6．1 蟻群算法§6．2 粒子群優(yōu)化§6．3 差分演化算法§6．4 人口遷移算法§6．5 基于思維進化的機器學習習題六第7章 評注與展望§7．1 有關理論基礎研究§7．2 有關算法設計§7．3 有關模擬進化計算的應用參考文獻

章節(jié)摘錄

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