計(jì)算智能方法

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	宋睿卓、魏慶來(lái)、李擎
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302637752	出版時(shí)間：	2023-11-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本項(xiàng)目在現(xiàn)有教材的基礎(chǔ)上，引入在人工智能廣泛采用的動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法，滿足廣大學(xué)生的需要。另外本項(xiàng)目將現(xiàn)有算法進(jìn)行分類(lèi)，學(xué)習(xí)內(nèi)容逐章加深，并增加問(wèn)題與思考部分，引導(dǎo)學(xué)生深入領(lǐng)悟算法的本質(zhì)，這是本項(xiàng)目的一個(gè)顯著創(chuàng)新點(diǎn)。其次，本項(xiàng)目將在申請(qǐng)人大量閱讀現(xiàn)有**文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)**穎的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，給出最前沿的理論方法。最后，人工智能的蓬勃發(fā)展，也迫切需要全面**的智能計(jì)算方法，作為高年級(jí)本科生教材，亦可供相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員和工程技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　宋睿卓，北京科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橹悄芸刂?、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃、博弈理論、基于數(shù)據(jù)控制、最優(yōu)控制等。

圖書(shū)目錄

章緒論
1．1智能計(jì)算概述
1．2進(jìn)化計(jì)算
1．3群智能計(jì)算
1．4神經(jīng)計(jì)算
1．5機(jī)器學(xué)習(xí)
第2章進(jìn)化計(jì)算中的遺傳算法
2．1遺傳算法概述
2．1．1遺傳算法
2．1．2基本原理圖
2．1．3模式定理
2．1．4積木塊假設(shè)
2．1．5研究進(jìn)展
2．2遺傳算法的流程
2．2．1科學(xué)定義
2．2．2執(zhí)行過(guò)程
2．2．3基本本質(zhì)
2．2．4染色體編碼
2．2．5群體初始化
2．2．6適應(yīng)度值評(píng)價(jià)
2．2．7選擇算子
2．2．8交叉算子
2．2．9變異算子
2．2．10流程圖和偽代碼
2．3遺傳算法的改進(jìn)
2．3．1算子選擇
2．3．2參數(shù)設(shè)置
2．3．3混合遺傳算法
2．3．4并行遺傳算法
2．4遺傳算法的編碼規(guī)則
2．4．1二進(jìn)制編碼法
2．4．2浮點(diǎn)編碼法
2．4．3符號(hào)編碼法
2．5遺傳算法的應(yīng)用
2．6遺傳算法的相關(guān)應(yīng)用與MATLAB算例
2．6．1遺傳算法實(shí)例1
2．6．2遺傳算法實(shí)例2
2．7遺傳算法總結(jié)
第3章群智能計(jì)算
3．1粒子群優(yōu)化算法
3．1．1粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介
3．1．2粒子群優(yōu)化算法的基本流程
3．1．3粒子群算法分類(lèi)
3．1．4粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)研究
3．1．5粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置
3．1．6粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法的比較
……
第4章神經(jīng)計(jì)算
第5章機(jī)器學(xué)習(xí)