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  • 正版新书]蜂群算法原理及其应用王海泉徐晓滨郭丽9787518083
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    • 作者: 王海泉徐晓滨郭丽著 | 王海泉徐晓滨郭丽编 | 王海泉徐晓滨郭丽译 | 王海泉徐晓滨郭丽绘
    • 出版社: 中国纺织出版社
    • 出版时间:2021-03-01
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    • 作者: 王海泉徐晓滨郭丽著| 王海泉徐晓滨郭丽编| 王海泉徐晓滨郭丽译| 王海泉徐晓滨郭丽绘
    • 出版社:中国纺织出版社
    • 出版时间:2021-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:250000
    • 页数:148
    • 开本:16开
    • ISBN:9787518083237
    • 版权提供:中国纺织出版社
    • 作者:王海泉徐晓滨郭丽
    • 著:王海泉徐晓滨郭丽
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:68
    • ISBN:9787518083237
    • 出版社:中国纺织出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-03-01
    • 页数:148
    • 外部编号:京白库83415
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章  绪论
      11  很优化方法
      12  群体智能算法
        121  概述
        122  典型算法简介
      13  人工蜂群算法的研究与应用概述
      14  本章小结
        参考文献
    第2章  人工蜂群算法及其改进
      21  人工蜂群算法原理
      22  人工蜂群算法的改进
        221  并行ABC 算法
        222  全维搜索ABC 算法及其并行化
        2  随机多维人工蜂群算法
        224  改进多维搜索ABC 算法
        改进人工蜂群算法的能验
      24  本章小结
        参考文献
    第3章  人工蜂群算法在物流调度中的应用
      31  物流调度问题概述

      32  基于并行化蜂群算法的单ETV 调度策略
        321  调度问题描述
        322  优化算法的编码策略
        3  验
      33  基于改进人工蜂群算法的双ETV 调度策略
        331  机场货运站双ETV 调度模型
        332  基于改进人工蜂群算法的双ETV 调度
      34  基于差分进化ABC 算法的机器人路径规划
        341  Bezier 曲线
        342  改进ABC 算法及其路径规划应用
        343  验
      35  本章小结
        参考文献
    第4章  人工蜂群算法在控制中的应用
      41  基于蜂群算法的直流电机P 控制器的优化
        411  直流电机建模
        412  P 控制原理
        413  基于人工蜂群算法的P 控制器优化设计
      42  基于ABC 算法的分数阶P 控制器优化
        421  分数阶P 控制器原理
        422  分数阶P 控制器优化设计
      43  基于蜂群算法的LR 控制器优化设计
        431  环形二级倒立摆
        432  系统控能观分析
        433  LR 控制器的设计
        434  LR 控制器的优化
      44  本章小结
        参考文献

    第5章  人工蜂群算法在数据挖掘中的应用
      51  数据分类及相关算法
        511  数据分类
        512  典型数据分类策略
      52  基于ABC 算法的SVM 分类器优化
        521  SVM 分类原理
        522  基于ABC 算法的特征选择和SVM 同步优化算法
        5  实验验
      53  基于ABC 算法的ELM 分类器优化
        531  ELM 原理
        532  多目标ABC 算法优化ELM 模型
        533  实验
      54  集成学习算法及其蜂群算法优化
        541  概述
        542  GBDT 算法原理
        543  XGBoost 算法原理
        544  LightGBM 算法原理
        545  集成学习算法的能优化
        546  实验验
      55  聚类及其优化策略
        551  聚类算法概述
        552  K-means 算法概述
        553  IABC 算法优化K-means 聚类
        554  实验数据
        555  对比实验结果
      56  本章小结
        参考文献


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