《∈智能优化理论》吴正言 | PDF下载|ePub下载
∈智能优化理论 版权信息
- 出版社：机械工业出版社
- 出版时间：2024-01-01
- ISBN：9787111744917
- 条形码：9787111744917 ; 978-7-111-74491-7
∈智能优化理论 本书特色
通过阐述这些算法的基本原理，构建这些算法的数学模型和计算步骤，为进一步的实践应用奠定算法的理论基础。
∈智能优化理论 内容简介
本书分为6篇：第1篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算法；第5篇仿自然优化算法，内容包括模拟退火算法、混沌优化算法、量子遗传算法、水波优化算法、自然云与气象云搜索优化算法；第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论，内容包括智能优化方法的统一框架、智能优化方法的收敛性分析、搜索空间的探索�部�发权衡。通过阐述这些算法的基本原理，构建这些算法的数学模型和计算步骤，为进一步的实践应用奠定算法的理论基础。
本书可作为高等院校理工科各专业的教材，也可供从事优化算法的技术人员参考。
∈智能优化理论 目录
目录
前言
第1篇智能优化的理论基础
第1章优化理论概述2
1��1优化问题的基本概念2
1��2优化问题的分类4
1��3求解方法的运用原则与搜索优化算法的
一般流程10
复习思考题14
第2章智能优化方法概述15
2��1智能优化的概念15
2��2智能优化方法的实质――人工复杂
适应性系统16
2��3智能优化方法的分类19
复习思考题20第2篇进 化 算 法
第3章遗传算法22
3��1遗传算法寻优的基本思路22
3��2遗传算法的理论基础24
3��3遗传算法的实现及改进算法32
3��4差分进化算法42
复习思考题47
第4章DNA算法48
4��1概述48
4��2DNA的结构49
4��3DNA计算的原理50
4��4DNA计算与遗传算法的集成51
4��5DNA遗传算法与常规遗传算法的
比较57
复习思考题57
第5章Memetic算法和文化算法58
5��1Memetic算法58
5��2文化算法62
复习思考题69第3篇仿人智能优化算法
第6章神经网络算法71
6��1从机器学习到神经网络71
6��2神经网络训练86
6��3神经网络的设计方法93
6��4欠拟合、过拟合与正则化101
6��5优化算法106
6��6神经网络的应用优势和存在的主要
问题124
复习思考题124
第7章模糊逻辑算法125
7��1模糊集合及其运算125
7��2模糊关系129
7��3模糊逻辑与近似推理131
7��4基于规则库的模糊推理135
7��5模糊逻辑系统的应用优势与存在的
主要问题141
复习思考题142
第8章思维进化算法143
8��1思维进化算法的提出143
8��2思维进化算法的基本思想143
8��3思维进化算法的描述144
8��4思维进化算法的改进148
复习思考题149第4篇群智能优化算法
第9章蚁群优化算法152
9��1蚁群觅食策略的优化原理152
9��2蚁群优化算法介绍155
9��3蚁群优化算法应用举例162
复习思考题163
第10章粒子群优化算法164
10��1粒子群优化算法的基本原理164
10��2基本粒子群优化算法165
10��3改进的粒子群优化算法166
10��4离散粒子群优化算法169
10��5粒子群优化算法应用举例171
10��6粒子群优化算法的应用优势与存在的
主要问题173
复习思考题174
第11章混合蛙跳算法175
11��1混合蛙跳算法的提出175
11��2混合蛙跳算法的基本原理175
11��3基本混合蛙跳算法的描述176
11��4混合蛙跳算法的实现步骤178
11��5混合蛙跳算法的实现流程180
11��6协同进化混合蛙跳算法180
复习思考题184
第12章猴群算法185
12��1猴群算法的提出185
12��2猴群算法的原理185
12��3猴群算法的数学描述186
12��4猴群算法的实现步骤及流程188
12��5猴群算法的优缺点分析189
12��6基于高斯变异的自适应猴群算法189
复习思考题190
第13章自由搜索算法191
13��1自由搜索算法的提出191
13��2自由搜索算法的优化原理191
13��3自由搜索算法的数学描述192
13��4自由搜索算法的实现步骤及流程194
13��5动态拉伸目标函数的自由搜索
算法195
复习思考题197第5篇仿自然优化算法
第14章模拟退火算法200
14��1模拟退火算法的提出200
14��2固体退火过程的统计力学原理200
14��3模拟退火算法的数学描述202
14��4模拟退火算法的实现要素204
14��5多目标模拟退火算法206
14��6模拟退火算法的应用之一：求解
旅行商问题207
复习思考题208
第15章混沌优化算法209
15��1混沌优化算法的提出209
15��2混沌学与Logistic映射209
15��3混沌优化算法的实现步骤211
15��4变尺度混沌优化算法的实现步骤212
复习思考题213
第16章量子遗传算法214
16��1量子计算214
16��2量子进化算法221
16��3量子遗传算法计算222
16��4改进的量子遗传算法226
复习思考题230
第17章水波优化算法231
17��1水波优化算法的提出231
17��2水波现象与水波理论231
17��3水波优化算法的基本原理232
17��4水波优化算法的数学描述233
17��5水波优化算法的实现步骤及流程234
17��6自适应协同学习水波优化算法235
复习思考题238
第18章自然云与气象云搜索优化
算法239
18��1自然云搜索优化算法239
18��2气象云模型优化算法243
复习思考题248第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论
第19章智能优化方法的统一框架250
复习思考题253
第20章智能优化方法的收敛性
分析255
20��1收敛性与全局收敛性的定义255
20��2全局收敛性定理256
20��3关于收敛性的讨论258
复习思考题259
第21章搜索空间的探索-开发权衡260
21��1探索与开发的定义与权衡方式260
21��2“探索-开发”权衡的多阶段随机压缩
模型261
复习思考题269
参考文献270
前言
第1篇智能优化的理论基础
第1章优化理论概述2
1��1优化问题的基本概念2
1��2优化问题的分类4
1��3求解方法的运用原则与搜索优化算法的
一般流程10
复习思考题14
第2章智能优化方法概述15
2��1智能优化的概念15
2��2智能优化方法的实质――人工复杂
适应性系统16
2��3智能优化方法的分类19
复习思考题20第2篇进 化 算 法
第3章遗传算法22
3��1遗传算法寻优的基本思路22
3��2遗传算法的理论基础24
3��3遗传算法的实现及改进算法32
3��4差分进化算法42
复习思考题47
第4章DNA算法48
4��1概述48
4��2DNA的结构49
4��3DNA计算的原理50
4��4DNA计算与遗传算法的集成51
4��5DNA遗传算法与常规遗传算法的
比较57
复习思考题57
第5章Memetic算法和文化算法58
5��1Memetic算法58
5��2文化算法62
复习思考题69第3篇仿人智能优化算法
第6章神经网络算法71
6��1从机器学习到神经网络71
6��2神经网络训练86
6��3神经网络的设计方法93
6��4欠拟合、过拟合与正则化101
6��5优化算法106
6��6神经网络的应用优势和存在的主要
问题124
复习思考题124
第7章模糊逻辑算法125
7��1模糊集合及其运算125
7��2模糊关系129
7��3模糊逻辑与近似推理131
7��4基于规则库的模糊推理135
7��5模糊逻辑系统的应用优势与存在的
主要问题141
复习思考题142
第8章思维进化算法143
8��1思维进化算法的提出143
8��2思维进化算法的基本思想143
8��3思维进化算法的描述144
8��4思维进化算法的改进148
复习思考题149第4篇群智能优化算法
第9章蚁群优化算法152
9��1蚁群觅食策略的优化原理152
9��2蚁群优化算法介绍155
9��3蚁群优化算法应用举例162
复习思考题163
第10章粒子群优化算法164
10��1粒子群优化算法的基本原理164
10��2基本粒子群优化算法165
10��3改进的粒子群优化算法166
10��4离散粒子群优化算法169
10��5粒子群优化算法应用举例171
10��6粒子群优化算法的应用优势与存在的
主要问题173
复习思考题174
第11章混合蛙跳算法175
11��1混合蛙跳算法的提出175
11��2混合蛙跳算法的基本原理175
11��3基本混合蛙跳算法的描述176
11��4混合蛙跳算法的实现步骤178
11��5混合蛙跳算法的实现流程180
11��6协同进化混合蛙跳算法180
复习思考题184
第12章猴群算法185
12��1猴群算法的提出185
12��2猴群算法的原理185
12��3猴群算法的数学描述186
12��4猴群算法的实现步骤及流程188
12��5猴群算法的优缺点分析189
12��6基于高斯变异的自适应猴群算法189
复习思考题190
第13章自由搜索算法191
13��1自由搜索算法的提出191
13��2自由搜索算法的优化原理191
13��3自由搜索算法的数学描述192
13��4自由搜索算法的实现步骤及流程194
13��5动态拉伸目标函数的自由搜索
算法195
复习思考题197第5篇仿自然优化算法
第14章模拟退火算法200
14��1模拟退火算法的提出200
14��2固体退火过程的统计力学原理200
14��3模拟退火算法的数学描述202
14��4模拟退火算法的实现要素204
14��5多目标模拟退火算法206
14��6模拟退火算法的应用之一：求解
旅行商问题207
复习思考题208
第15章混沌优化算法209
15��1混沌优化算法的提出209
15��2混沌学与Logistic映射209
15��3混沌优化算法的实现步骤211
15��4变尺度混沌优化算法的实现步骤212
复习思考题213
第16章量子遗传算法214
16��1量子计算214
16��2量子进化算法221
16��3量子遗传算法计算222
16��4改进的量子遗传算法226
复习思考题230
第17章水波优化算法231
17��1水波优化算法的提出231
17��2水波现象与水波理论231
17��3水波优化算法的基本原理232
17��4水波优化算法的数学描述233
17��5水波优化算法的实现步骤及流程234
17��6自适应协同学习水波优化算法235
复习思考题238
第18章自然云与气象云搜索优化
算法239
18��1自然云搜索优化算法239
18��2气象云模型优化算法243
复习思考题248第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论
第19章智能优化方法的统一框架250
复习思考题253
第20章智能优化方法的收敛性
分析255
20��1收敛性与全局收敛性的定义255
20��2全局收敛性定理256
20��3关于收敛性的讨论258
复习思考题259
第21章搜索空间的探索-开发权衡260
21��1探索与开发的定义与权衡方式260
21��2“探索-开发”权衡的多阶段随机压缩
模型261
复习思考题269
参考文献270
