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  • 智能进化算法概述及应用 张强 著 张强 编 文教 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 张强著
    • 出版社: 哈尔滨工业大学出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 张强著
    • 出版社:哈尔滨工业大学出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-09-01
    • 字数:218千字
    • 页数:154
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787560376431
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:哈尔滨工业大学出版社

    智能进化算法概述及应用

    作  者:张强 著 张强 编
    定  价:32
    出 版 社:哈尔滨工业大学出版社
    出版日期:2018年09月01日
    页  数:154
    装  帧:平装
    ISBN:9787560376431
    主编推荐

    内容简介

    很优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题。本书由浅入深地介绍了粒子群优化算法、差分进化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群优化算法、果蝇优化算法、人工免疫优化算法和量子衍生进化算法及其相关应用,力求帮助读者能较容易地应用智能进化算汪解决相应的问题。

    作者简介

    精彩内容

    目录
       第1章概述

    1.1很优化问题模型

    1.2群体智能优化算法

    1.3智能进化算法研究及应用

    本章小结

    第2章粒子群优化算法

    2.1粒子群优化算法原理

    2.2粒子群优化算法求解旅行商问题

    2.3粒子群优化算法在克里金三维地质建模中的应用

    本章小结

    第3章差分进化算法

    3.1差分进化算法原理

    3.2函数极值优化及参数设置

    3.3基于差分进化优化支持向量机参数

    本章小结

    第4章混洗蛙跳算法

    4.1混洗蛙跳算法原理

    4.2混洗蛙跳算法求解0-1背包问题

    4.3自适应分组混沌云模型蛙跳算法

    4.4基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

    本章小结

    第5章人工蜂群优化算法

    5.1人工蜂群优化算法原理

    5.2自适应混合文化蜂群算法原理

    5.3基于人工蜂群优化算法的K-Means聚类

    本章小结

    第6章果蝇优化算法

    6.1基本果蝇优化算法

    6.2动态分组多策略果蝇优化算法原理

    6.3基于果蝇优化算法的极限学习机训练

    6.4基于果蝇优化算法的过程神经网络训练

    本章小结

    第7章人工免疫优化算法

    7.1人工免疫优化算法原理

    7.2基于人工免疫优化算法的物流配送中心选址

    7.3基于人工免疫优化算法求解旅行商问题

    本章小结

    第8章量子衍生进化算法

    8.1改进的量子遗传算法

    8.2基于量子位Bloch坐标的量子进化算法

    本章小结

    参考文献

    售后保障

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