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  • 醉染图书空天资源智能任务规划方法9787302622581
  • 正版全新
    • 作者: 王原 等著 | 王原 等编 | 王原 等译 | 王原 等绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-12-01
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    • 作者: 王原 等著| 王原 等编| 王原 等译| 王原 等绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:214000
    • 页数:368
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302622581
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:王原 等
    • 著:王原 等
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.00
    • ISBN:9787302622581
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-12-01
    • 页数:368
    • 外部编号:1202794363
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章绪论1

    1.1研究背景及意义1

    1.1.1研究背景1

    1.1.2研究意义4

    1.2国内外研究现状5

    1.2.1空天资源任务规划问题5

    1.2.2天基资源任务规划问题12

    1..空基资源任务规划问题18

    1.2.4智能优化方法21

    1.2.5现状分析及总结27

    1.3本书主要工作28

    1.3.1研究路径设计28

    1.3.2研究思路分析30

    1.3.3主要创新点31

    1.4本章小结32

    第2章空天资源任务规划问题33

    2.1问题描述33

    2.1.1需求描述33

    2.1.2问题界定34

    2.1.3资源界定36

    2.1.4协同方式界定37

    2.1.5任务界定39

    2.2求解框架40

    2.2.1空天资源-任务匹配阶段41

    2.2.2空天任务协同分配阶段42

    2..天基任务规划阶段42

    2.2.4空基任务规划阶段42

    .问题分析44

    ..1空天资源-任务匹配问题44

    ..2空天任务协同分配问题46

    ..天基资源任务规划问题48

    ..4空基资源任务规划问题50

    2.4本章小结52

    第3章优化算法基本常识53

    3.1深度网络简介53

    3.2蚁群算法简介55

    3.模拟火算法简介57

    3.4本章小结59

    第4章基于深度学习的资源-任务智能化匹配技术60

    4.1基于作业车间调度的问题描述60

    4.1.1空天资源-任务匹配问题的图模型61

    4.1.2空天资源-任务匹配问题的向量表示63

    4.2基于图神经网络的问题特征提取64

    4.2.1空天资源-任务匹配问题的图神经网络模型64

    4.2.2空天资源-任务匹配问题的图神经网络训练64

    4.3基于双重深度网络的问题求解66

    4.3.1双重深度网络基本定义67

    4.3.2基于双重深度网络的空天资源-任务匹配问题求解67

    4.3.3双重深度网络模型的训练68

    4.4实验及分析70

    4.4.1实验设计70

    4.4.2算法效能分析70

    4.4.3计算时间代价分析72

    4.4.4训练时间代价分析73

    4.4.5大规模问题泛化实验73

    4.5本章小结77

    第5章面向空天资源的任务智能化分配技术78

    5.1问题建模78

    5.2求解方法81

    5.2.1算法框架81

    5.2.2改进蚁群算法83

    5..多目标模拟退火算法86

    5.2.4邻域搜索算子设计87

    5.3实验及分析88

    5.3.1实验设计88

    5.3.2算法基本表现分析91

    5.3.3算法超体积表现分析93

    5.4本章小结95

    第6章基于蚁群优化的天基资源任务智能规划技术97

    6.1问题建模97

    6.2求解方法100

    6.2.1算法框架100

    6.2.2多蚁群算法101

    6..邻域搜索算子设计105

    6.3实验及分析106

    6.3.1实验设计106

    6.3.2MAS-LS算法参数调优实验结果107

    6.3.3蚁群算法求解效能对比实验108

    6.3.4客户选择规则测试109

    6.3.5对比实验结果分析109

    6.4本章小结114

    第7章基于演化计算的空基资源任务智能规划技术115

    7.1空基资源任务规划模型115

    7.1.1基本设16

    7.1.2机速度更新模型117

    7.1.3速度更新规则系统120

    7.2基于演化计算的机集群控制模型优化方法121

    7.2.1编码操作122

    7.2.2交叉操作122

    7..变异操作1

    7.2.4环境选择1

    7.2.5种群多样控制1

    7.2.6评价指标125

    7.3实验及分析127

    7.3.1实验设计127

    7.3.2算法能试验分析128

    7.3.3控制模型能试验分析132

    7.3.4路径规划结果133

    7.4本章小结134

    第8章总结与展望136

    8.1研究工作总结136

    8.2未来工作展望138

    参考文献140

    附录A算法代码及实验结果150

    A.1双重深度学习网络的训练150

    A.2MOSA-ACO算法表现分析151

    A.2.1算法基本表现分析汇总151

    A.2.2算法超体积分析表现分析汇总156

    A.3天基资源任务规划问题实验结果158

    A.4机集群控制模型和路径规划结果163

    A.4.1控制模型能试验分析结果163

    A.4.2路径规划详细结果164

    附录B缩写词列表167

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