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  • 蟻群智能優化方法及其應用
  • 點閱:3
  • 作者: 柯良軍著
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版年:2017[民106]
  • ISBN:9787302465737
  • 格式:EPUB 流式
  • 附註:簡體字版 封面英文題名: Ant colony intelligence optimization method and its applications 含附錄
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本書在簡要闡述智能優化方法相關理論的基礎上,介紹了蟻群智能優化方法的基本原理、算法基本要素等基本內容。同時,介紹了蟻群智能優化方法在旅行商問題、背包問題、定向問題、屬性約簡、衛星資源調度問題、旅游路線規劃問題以及多目標組合優化問題等復雜組合優化問題的應用示例,詳細闡述了蟻群智能優化方法在具體應用中的基本設計方法以及算法性能改善的有效途徑。
 
本書適合作為從事智能優化方法及其應用研究的相關科技工作者、專業技術人員的參考書,也可作為計算機學科、控制科學等專業研究生和高年級本科生學習蟻群智能優化方法的參考書。

作者介紹
 
柯良軍
 
自2008年起任教於西安交通大學系統工程研究所。研究領域為復雜系統建模與優化、模式識別,主要包括資源調度、物流、多目標優化、魯棒優化。主持國家自然科學基金等科研項目。研究成果在IEEE transaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research、Omega等國際權威期刊發表。

  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 项目资助
  • 前言 FOREWORD
  • 目录
  • 第1章 绪章
    • 1.1 引言
    • 1.2 复杂性理论的基础知识
    • 1.3 智能优化方法概述
    • 1.4 本书内容及组织
    • 参考文献
  • 第2章 蚁群优化方法概述
    • 2.1 蚁群算法的思想起源
    • 2.2 蚁群算法的基本框架
    • 2.3 基本蚁群算法及其典型改进算法
    • 2.4 蚁群算法研究现状
    • 2.5 小结
    • 参考文献
  • 第3章 旅行商问题
    • 3.1 引言
    • 3.2 算法描述
    • 3.3 算法随机模型与收敛性质分析
    • 3.4 参数设置和数值实验分析
    • 3.5 小结
    • 参考文献
  • 第4章 多维背包问题
    • 4.1 问题描述
    • 4.2 现有算法回顾
    • 4.3 算法描述
    • 4.4 信息素下界的选取
    • 4.5 实验分析
    • 4.6 小结
    • 参考文献
  • 第5章 定向问题
    • 5.1 问题描述
    • 5.2 算法描述
    • 5.3 差异量的性质
    • 5.4 平均差异量的计算
    • 5.5 实验分析
    • 5.6 小结
    • 参考文献
  • 第6章 团队定向问题
    • 6.1 问题描述
    • 6.2 现有算法回顾
    • 6.3 算法描述
    • 6.4 实验分析
    • 6.5 小结
    • 参考文献
  • 第7章 属性约简
    • 7.4 实验分析
    • 7.5 小结
    • 参考文献
    • 7.1 问题描述
    • 7.2 现有算法回顾
    • 7.3 算法描述
  • 第8章 卫星资源调度问题
    • 8.1 问题描述
    • 8.2 卫星测控资源调度模型
    • 8.3 卫星测控资源调度问题求解
    • 8.4 小结
    • 参考文献
  • 第9章 旅游路线规划问题
    • 9.1 引言
    • 9.2 问题描述
    • 9.3 旅游路线规划问题的数学模型
    • 9.4 相关算法
    • 9.5 蚁群算法及其分析
    • 9.6 小结
    • 参考文献
  • 第10章 多目标组合优化问题
    • 10.1 引言
    • 10.2 多目标优化的基本概念
    • 10.3 基于分解的多目标蚁群算法
    • 10.4 与MOEA/D-GA在MOKP上的比较
    • 10.5 与BicriterionAnt在MTSP上的比较
    • 10.6 小结
    • 参考文献
  • 附录
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