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    • 作者: 邢立宁、陈英武、向尚著 | 邢立宁、陈英武、向尚编 | 邢立宁、陈英武、向尚译 | 邢立宁、陈英武、向尚绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2018-05-01
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    • 作者: 邢立宁、陈英武、向尚著| 邢立宁、陈英武、向尚编| 邢立宁、陈英武、向尚译| 邢立宁、陈英武、向尚绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2018-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-08-01
    • 字数:325千字
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302514695
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 邢立宁、陈英武、向尚
  • 著: 邢立宁、陈英武、向尚
  • 装帧: 精装
  • 印次: 1
  • 定价: 99
  • ISBN: 9787302514695
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2019-08-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2018-05-01
  • 页数: 0
  • 外部编号: 党庄A33179
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章绪论

    1.1背景及意义

    1.1.1背景

    1.1.2动机

    1.2智能优化方法

    1.3知识导向的智能优化算法

    1.3.1传统人工智能引导的智能优化算法

    1.3.2特定知识模型引导的智能优化算法

    1.3.3具有双层进化机制的文化算法

    1.4章节结构

    第2章学习型智能优化方法

    2.1学习型智能优化相关理论

    2.1.1知识

    2.1.2知识模型

    2.1.3遗传算法

    2.1.4蚁群算法

    2.1.5学习型智能优化的基本框架

    2.1.6学习型智能优化的运行机制

    2.2学习型智能优化中的知识

    2.2.1精英个体知识

    2.2.2构件知识

    2.2.3算子知识

    2.2.4参数知识

    2.3学习型智能优化算法的框架与流程

    2.3.1求解函数优化问题的学习型遗传算法框架与流程

    2.3.2求解非对称旅行商问题的学习型遗传算法框架与
    流程

    2.3.3求解双层CARP优化问题的学习型遗传算法框架与
    流程

    2.3.4求解双层CARP优化问题的学习型蚁群算法框架与
    流程

    2.3.5求解柔性作业车间调度问题的学习型蚁群算法框架与
    流程

    2.3.6求解柔性作业车间调度问题的学习型协同进化算法框架与
    流程

    2.3.7求解体系仿真优化问题的学习型遗传算法框架与
    流程

    2.3.8求解卫星地面站系统任务调度的学习型蚁群算法框架与
    流程

    2.3.9求解多星任务规划问题的学习型蚁群算法框架与
    流程

    2.4本章小结

    第3章求解函数优化问题的学习型遗传算法

    3.1问题描述及特点分析

    3.2求解过程

    3.2.1种群初始化

    3.2.2选择操作

    3.2.3交叉操作

    3.2.4变异操作

    3.2.5灾变操作

    3.2.6终止条件

    3.3实验结果及分析

    3.3.1参数设置

    3.3.2几种典型的函数优化方法

    3.3.3普通测试函数的实验结果

    3.3.4组合测试函数的实验结果

    3.4本章小结

    第4章求解非对称旅行商问题的学习型遗传算法

    4.1问题描述及特点分析

    4.1.1旅行商问题描述

    4.1.2旅行商问题的分类

    4.1.3旅行商问题的应用和价值

    4.1.4旅行商问题的计算复杂性

    4.2求解过程

    4.2.1种群初始化操作

    4.2.2选择操作

    4.2.3交叉操作

    4.2.4变异操作

    4.2.5种群替换操作

    4.2.6局部优化操作

    4.2.7终止条件

    4.3实验结果及分析

    4.4本章小结

    第5章求解双层CARP优化问题的学习型遗传算法和学习型蚁群
    算法

    5.1问题描述及特点分析

    5.1.1双层CARP优化问题的相关术语

    5.1.2双层CARP优化问题的数学模型

    5.1.3双层CARP优化问题的简单实例

    5.1.4双层CARP优化问题的特点

    5.2求解框架

    5.2.1双层CARP优化问题的求解框架

    5.2.2宏观配置优化方法

    5.2.3扩展启发式方法ERPS

    5.2.4扩展启发式方法ERUH

    5.3求解过程

    5.3.1学习型遗传算法求解过程

    5.3.2学习型蚁群算法求解过程

    5.4学习型遗传算法的实验结果及分析

    5.4.1实验设计和参数设置

    5.4.2LEGA1和LEGA2的比较实验

    5.4.3LEGA2和LEGA3的比较实验

    5.4.4ERPS和LEGA3的比较实验

    5.4.5ERUH和LEGA3的比较实验

    5.4.6不同方法的优化曲线

    5.5学习型蚁群算法的实验结果及分析

    5.5.1实验设计和参数设置

    5.5.2ERPS和LEACO的实验结果

    5.5.3ERUH和LEACO的实验结果

    5.5.4LEGA和LEACO的实验结果

    5.6本章小结

    第6章求解柔性作业车间调度问题的学习型蚁群算法和学习型协同
    进化算法

    6.1问题描述及特点分析

    6.1.1柔性作业车间调度问题的描述

    6.1.2柔性作业车间调度问题的分类

    6.1.3柔性作业车间调度问题的特点

    6.1.4柔性作业车间调度问题的求解过程

    6.2求解过程

    6.2.1学习型蚁群算法求解过程

    6.2.2学习型协同进化算法求解过程

    6.3学习型蚁群算法的实验结果及分析

    6.4学习型协同进化算法的实验结果及分析

    6.5本章小结

    第7章求解体系仿真优化问题的学习型遗传算法

    7.1问题描述

    7.1.1体系实例

    7.1.2数学模型

    7.2求解过程

    7.2.1分层优化方法

    7.2.2学习型遗传算法步骤

    7.3实验结果及分析

    7.4本章小结

    第8章求解卫星地面站系统任务调度的学习型蚁群算法

    8.1问题描述

    8.2求解过程

    8.2.1信息素的定义和初始化

    8.2.2可行解的构造

    8.2.3导向局部搜索方法

    8.2.4信息素的更新

    8.2.5终止准则

    8.3实验结果及分析

    8.4本章小结

    第9章求解多星任务规划问题的学习型蚁群算法

    9.1问题描述

    9.1.1多星任务规划的基本输入要素

    9.1.2多星任务规划的基本约束条件

    9.1.3多星任务规划的基本输出要素

    9.1.4多星任务规划的基本假设

    9.1.5多星任务规划问题分析

    9.2问题建模

    9.2.1数学符号

    9.2.2元任务

    9.2.3合成任务

    9.2.4收益函数构造

    9.2.5多星任务规划模型

    9.3求解过程

    9.3.1知识初始化

    9.3.2任务指派

    9.3.3任务合成

    9.3.4调度改进

    9.3.5知识学习

    9.3.6终止准则

    9.4实验结果及分析

    9.4.1测试实例的构造

    9.4.2实验结果及分析

    9.5本章小结

    第10章总结与展望

    10.1主要成果

    10.2研究展望

    参考文献

    索引

    附录A函数优化问题的一些普通测试函数

    附录B函数优化问题的一些组合测试函数

    附录C双层CARP优化问题的测试实例

    附录D双层CARP优化问题的最优下限估计方法

    D.1服务成本的最优下限估计

    D.2空车成本的最优下限估计

    D.3仓库构建成本的最优下限估计

    D.4车辆购置成本的最优下限估计

    附录E英汉排序与调度词汇

    售后保障

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