軍事最優(yōu)化新方法

內(nèi)容概要

本書共有13章。第1章概述了軍事最優(yōu)化問題的計算復(fù)雜性及上述新方法。此后，每兩章介紹一種新方法及其軍事應(yīng)用，即在第2、4、6、8、10及第12章中，分別介紹了這6種新方法的研究發(fā)展過程、基本概念、方法和理論。在第3、5、7、9、11及第13章中，分別介紹了上述新方法在解決軍事最優(yōu)化問題中的應(yīng)用。    本書是在軍事科學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)大力支持創(chuàng)新的科研環(huán)境里完成的。

作者簡介

曾憲釗，廣東梅縣人，1968年畢業(yè)于哈爾濱軍事工程學(xué)院計算機(jī)系。1981年在中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所獲得碩士學(xué)位。導(dǎo)師為中國科學(xué)院院士高慶獅?，F(xiàn)為中國人民解放軍軍事科學(xué)院軍事運(yùn)籌分析研究所研究員，博士生導(dǎo)師，中國系統(tǒng)仿真學(xué)會理事，中國系統(tǒng)仿真學(xué)報編委。現(xiàn)從事軍事運(yùn)籌學(xué)、作戰(zhàn)仿真、作戰(zhàn)實驗、人工智能的理論和應(yīng)用研究。1992至1993年，作為國家公派高級訪問學(xué)者赴美國從事人工智能研究。享受國家政府特殊津貼，獲得軍隊科技進(jìn)步二等獎、全軍軍事科研成果一等獎、軍事科學(xué)院軍事科研成果一等獎及其他獎多項。在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物和會議上發(fā)表論文50余篇。

書籍目錄

第一章　引言  1.1　最優(yōu)化問題    1.1.1  最優(yōu)化問題的定義、數(shù)學(xué)模型和解的分類    1.1.2　最優(yōu)化問題的分類  1.2　計算復(fù)雜性    1.2.1  計算復(fù)雜性的基本概念    1.2.2　P，NP，NP—C和NP—hard問題    1.2.3  軍事最優(yōu)化問題的計算復(fù)雜性  1.3　啟發(fā)式優(yōu)化算法  1.4　從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法到計算智能  1.5　模擬退火算法  1.6　蟻群算法  1.7　多階段分析博弈評估算法  1.8　探索性分析方法  參考文獻(xiàn)第二章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義  2.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的歷史  2.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念    2.3.1  神經(jīng)元模型    2.3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)    2.3.3  學(xué)習(xí)算法    2.3.3.1  無導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法    2.3.3.2　有導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法  2.4　霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.4.1  霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)    2.4.2  離散霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.4.3　連續(xù)霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.5　誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.5.1  誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)    2.5.2　BP學(xué)習(xí)算法    2.5.2.1  正向操作    2.5.2.2　逆向操作    2.5.3　運(yùn)行誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.6　概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.6.1  概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.6.2　適應(yīng)性結(jié)構(gòu)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.7　神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)  2.8　流體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.9　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用  2.10　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)今后的研究方向  參考文獻(xiàn)第三章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于空戰(zhàn)智能仿真及戰(zhàn)例定量研究  3.1　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空戰(zhàn)機(jī)動選擇    3.1.1  用于空戰(zhàn)機(jī)動選擇的BPN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)    3.1.2　產(chǎn)生訓(xùn)練案例的方法    3.1.3　用產(chǎn)生式規(guī)則生成案例    3.1.4　對BPN進(jìn)行機(jī)動選擇的解釋    3.1.5　學(xué)習(xí)算法　……第四章　遺傳算法第五章　遺傳算法用于空戰(zhàn)智能仿真第六章　模擬退火算法第七章　模擬退火算法用于通信網(wǎng)絡(luò)管理第八章　蟻群算法第九章　蟻群算法用于管理通信網(wǎng)絡(luò)第十章　多階段分析博弈評估算法第十一章　多階段分析博弈評估算法用于空戰(zhàn)戰(zhàn)役兵力計劃第十二章　探索性分析方法　第十三章　探索性分析方法用于海戰(zhàn)效能評估附件：空戰(zhàn)智能仿真系統(tǒng)簡介

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