出版時(shí)間:2007-4 出版社:高等教育出版社 作者:汪定偉 頁(yè)數(shù):309 字?jǐn)?shù):330000
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內(nèi)容概要
本教材主要介紹近年來(lái)產(chǎn)生發(fā)展的多種智能優(yōu)化算法。包括為人熟知的遺傳算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法和蟻群優(yōu)化算法;近年來(lái)已成為研究熱點(diǎn)的粒子群優(yōu)化算法;還有尚待普及的捕食搜索算法和動(dòng)態(tài)環(huán)境下的進(jìn)化計(jì)算。書(shū)中討論這些算法的產(chǎn)生和發(fā)展、算法的基本思想和理論、基本構(gòu)成、計(jì)算步驟和主要的變形以及數(shù)值例子和實(shí)際應(yīng)用。為了方便讀者學(xué)習(xí),各章之后還附有精選的習(xí)題、思考題及相關(guān)的參考文獻(xiàn)。 本教材是為“智能優(yōu)化方法”這門(mén)研究生課程編寫(xiě)的,可作為系統(tǒng)工程、管理工程、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、人工智能以及其他應(yīng)用優(yōu)化算法專(zhuān)業(yè)的研究生及高年級(jí)的本科生教材,也可供相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員和工程技術(shù)人員參考。
書(shū)籍目錄
第1章 智能優(yōu)化方法的產(chǎn)生與發(fā)展 1.1 最優(yōu)化的重要意義 1.2 傳統(tǒng)優(yōu)化方法的基本步驟及其局限性 1.3 智能優(yōu)化方法的產(chǎn)生與發(fā)展 1.4 怎樣學(xué)習(xí)研究智能優(yōu)化方法 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第2章 偽隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生 2.1 偽隨機(jī)數(shù)在智能優(yōu)化方法中的作用 2.2 產(chǎn)生0-1均勻分布偽隨機(jī)數(shù)的乘同余法 2.3 產(chǎn)生正態(tài)分布偽隨機(jī)數(shù)的方法 2.4 產(chǎn)生其他分布的偽隨機(jī)數(shù)的逆變法 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第3章 遺傳算法 3.1 導(dǎo)言 3.1.1 生物的進(jìn)化 3.1.2 生物的遺傳和變異 3.2 遺傳算法的基本原理 3.2.1 基本思想 3.2.2 構(gòu)成要素 3.2.3 算法流程 3.2.4 解空間與編碼空間的轉(zhuǎn)換 3.2.5 計(jì)算舉例 3.3 模板理論 3.3.1 模板的概念 3.3.2 模板理論 3.4 改進(jìn)與變形 3.4.1 編碼方法 3.4.2 遺傳運(yùn)算中的問(wèn)題 3.4.3 適值函數(shù)的標(biāo)定 3.4.4 選擇策略 3.4.5 停止準(zhǔn)則 3.4.6 高級(jí)基因操作 3.4.7 約束的處理 3.4.8 多目標(biāo)的處理 3.5 應(yīng)用實(shí)例 3.5.1 背包問(wèn)題 3.5.2 最小生成樹(shù)問(wèn)題 3.5.3 二次指派問(wèn)題 3.5.4 企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟中的伙伴挑 3.5.5 準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)計(jì)劃的半無(wú)限規(guī)劃模型 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第4章 禁忌搜索算法 4.1 導(dǎo)言 4.1.1 局部鄰域搜索 4.1.2 禁忌搜索算法的基本思想 4.2 算法的構(gòu)成要素 4.2.1 編碼方法 4.2.2 適值函數(shù)的構(gòu)造 4.2.3 初 4.2.4 移動(dòng)與鄰域移動(dòng) 4.2.5 禁忌表 4.2.6 選擇策略 4.2.7 渴望水平 4.2.8 停止準(zhǔn)則 4.3 算法流程與算例 4.3.1 基本步驟 4.3.2 流程圖 4.3.3 一個(gè)簡(jiǎn)單的例子 4.4 中期表與長(zhǎng)期表 4.4.1 中期表 4.4.2 長(zhǎng)期表 4.5 算法性能的改進(jìn) 4.5.1 并行禁忌搜索算法 4.5.2 主動(dòng)禁忌搜索算法 4.5.3 禁忌搜索算法與遺傳算法混合的搜索策略 4.5.4 其他改進(jìn)方法 4.6 禁忌搜索算法的應(yīng)用 4.6.1 應(yīng)用于實(shí)優(yōu)化問(wèn)題 4.6.2 應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題 4.6.3 電子超市網(wǎng)站鏈接設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 4.6.4 多盤(pán)剎車(chē)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第5章 模擬退火算法 5.1 導(dǎo)言 5.1.1 熱力學(xué)中的退火過(guò)程 5.1.2 退火與模擬退火 5.2 退火過(guò)程的數(shù)學(xué)描述和Boltzmann方程 5.3 模擬退火算法的構(gòu)造及流程 5.3.1 算法的計(jì)算步驟和流程圖 5.3.3 一個(gè)簡(jiǎn)單的算例 5.4 算法的收斂性分析 5.4.1 Markov過(guò)程 5.4.2 sA的收斂性分析 5.5 應(yīng)用案例 5.5.1 成組技術(shù)中加工中心的組成問(wèn)題 5.5.2 準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)計(jì)劃問(wèn)題 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第6章 蟻群算法 6.1 導(dǎo)言 6.1.1 蟻群覓食的特性 6.1.2 人工螞蟻與真實(shí)螞蟻的異同 6.1.3 蟻群算法的研究進(jìn)展 6.2 基本蟻群算法 6.2.1 基本蟻群算法的原理 6.2.2 基本蟻群算法的數(shù)學(xué)模型 6.2.3 基本蟻群算法的具體實(shí)現(xiàn) 6.2.4 基本蟻群算法的復(fù)雜度分析 6.2.5 參數(shù)選擇對(duì)蟻群算法性能的影響 6.3 改進(jìn)的蟻群算法 6.3.1 蟻群算法的收斂性研究 6.3.2 離散域蟻群算法的改進(jìn)研究 6.3.3 連續(xù)域蟻群算法的改進(jìn)研究 6.4 蟻群算法與其他仿生優(yōu)化算法的比較與融合 6.4.1 蟻群算法與其他仿生優(yōu)化算法的比較 6.4.2 蟻群算法與其他仿生優(yōu)化算法的融合 6.5 蟻群算法的典型應(yīng)用 6.5.1 車(chē)輛路徑問(wèn)題 6.5.2 車(chē)間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第7章 粒子群優(yōu)化算法 7.1 導(dǎo)言 7.2 基本原理 7.2.1 基本粒子群優(yōu)化算法 7.2.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法 7.2.3 算法構(gòu)成要素 7.2.4 計(jì)算舉例 7.3 PSO的改進(jìn)與變形 7.3.1 慣性權(quán)重 7.3.2 鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 7.3.3 學(xué)習(xí)因子 7.3.4 帶有收縮因子的粒子群優(yōu)化算法 7.3.5 離散版本的粒子群優(yōu)化算法 7.3.6 基于遺傳策略和梯度信息的幾種改進(jìn)算法 7.3.7 約束的處理 7.3.8 多目標(biāo)的處理 7.4 應(yīng)用實(shí)例 7.4.1 網(wǎng)絡(luò)廣告資源優(yōu)化 7.4.2 新產(chǎn)品組合投入問(wèn)題 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第8章 捕食搜索算法 8.1 導(dǎo)言 8.2 基本原理 8.2.1 捕食搜索算法的基本思想 8.2.2 算法的實(shí)現(xiàn) 8.2.3 捕食搜索算法的應(yīng)用條件 8.2.4 計(jì)算舉例 8.3 改進(jìn)與變形 8.3.1 TSP巡游路線(xiàn)之間的距離 8.3.2 算法步驟 8.3.3 限制的計(jì)算 8.3.4 參數(shù)的設(shè)置 8.4 應(yīng)用實(shí)例 8.4.1 電子商務(wù)中物流配送路徑優(yōu)化的問(wèn)題描述與模型 8.4.2 模型求解的捕食搜索算法 8.4.3 仿真結(jié)果與比較分析 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)第9章 動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法 9.1 導(dǎo)言 9.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境的特征 9.3 動(dòng)態(tài)測(cè)試問(wèn)題 9.3.1 動(dòng)態(tài)位匹配問(wèn)題 9.3.2 移動(dòng)拋物線(xiàn) 9.3.3 時(shí)變背包問(wèn)題 9.3.4 移動(dòng)峰函數(shù) 9.3.5 調(diào)度問(wèn)題 9.3.6 振蕩峰函數(shù) 9.4 性能評(píng)估方法 9.5 探測(cè)環(huán)境中的變化 9.6 原對(duì)偶遺傳算法 9.6.1 原對(duì)偶映射 9.6.2 相關(guān)研究綜述 9.6.3 PDGA算法的框架結(jié)構(gòu) 9.6.4 PDGA中相關(guān)參數(shù)的討論 9.6.5 PDGA與DGA 9.6.6 PDGA的應(yīng)用 問(wèn)題與思考 參考文獻(xiàn)結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)
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