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用于最優(yōu)化的計(jì)算智能

用于最優(yōu)化的計(jì)算智能

定 價(jià):¥18.00

作 者: (美)NirwanAnsari,(美)EdwinHou著;李軍,連肇祺譯
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 最優(yōu)化算法

ISBN: 9787302036357 出版時(shí)間: 1999-01-01 包裝:
開(kāi)本: 26cm 頁(yè)數(shù): 129頁(yè) 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)從討論組合優(yōu)化中的基本問(wèn)題::NP問(wèn)題入手,系統(tǒng)地講述了近年來(lái)所發(fā)展起來(lái)的智能最優(yōu)化的各種技術(shù)和方法,其中包括啟發(fā)式搜索、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火和隨機(jī)機(jī)、均場(chǎng)退火以及遺傳算法等;并在此基礎(chǔ)上,通過(guò)一些典型的應(yīng)用問(wèn)題,如旅行商問(wèn)題、模式識(shí)別中的點(diǎn)模式匹配問(wèn)題、通信和任務(wù)調(diào)度等問(wèn)題進(jìn)一步闡明以上一些基本方法怎樣用來(lái)解決這些原來(lái)具有NP性質(zhì)的困難問(wèn)題。本書(shū)是作者在美國(guó)新澤西州理工學(xué)院多年講授有關(guān)課程的基礎(chǔ)上寫成的。全書(shū)深入淺出,理論聯(lián)系實(shí)際。為幫助學(xué)生掌握基本概念,提高學(xué)習(xí)能動(dòng)性,各章編寫了習(xí)題。本書(shū)可作為通信、計(jì)算機(jī)、控制各專業(yè)的高年級(jí)學(xué)生和研究生學(xué)習(xí)有關(guān)課程的教材。它對(duì)于廣大科研工作者也是一本很有實(shí)際價(jià)值的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《用于最優(yōu)化的計(jì)算智能》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

前言
第1章 引言
1.1 計(jì)算復(fù)雜度
1. 1.1 算法分析
1.1.2 NP完全問(wèn)題
1.2 最優(yōu)化技術(shù)綜述
1. 2.1 啟發(fā)式搜索
1.2.2 霍普費(fèi)爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.2. 3 模擬退火與隨機(jī)機(jī)一
1.2. 4 均場(chǎng)退火
1.2. 5 遺傳算法
1.3 本書(shū)的結(jié)構(gòu)
1.4 習(xí)題
第2章 啟發(fā)式搜索方法
2.1 圖搜索算法
2.2 啟發(fā)函數(shù)
2.3 A*搜索算法
2.4 習(xí)題
第3章 霍普費(fèi)爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1 離散霍氏網(wǎng)
3.2 連續(xù)霍氏網(wǎng)
3.3 按內(nèi)容聯(lián)想的存儲(chǔ)器
3.4 組合最優(yōu)化
3.4. 1 旅行商問(wèn)題
3.4. 2 二分圖問(wèn)題
3.4. 3 N皇后問(wèn)題
3.5 習(xí)題
第4章 模擬退火和隨機(jī)機(jī)
4.1 統(tǒng)計(jì)力學(xué)和麥綽潑里斯算法
4.2 模擬退火
4.2.1 有限時(shí)間實(shí)現(xiàn)
4.2.2 一個(gè)例子:TSP
4.3 隨機(jī)機(jī)
4.3.1 波爾茲曼機(jī)
4.3.2 高斯機(jī)
4.3.3 柯西機(jī)
4. 4 習(xí)題
第5章 均場(chǎng)退火
5.1 均場(chǎng)近似
5.2 鞍點(diǎn)展開(kāi)
5.3 穩(wěn)定性
5.4 均場(chǎng)網(wǎng)的參數(shù)
5.5 二分圖不例
5. 6 習(xí)題
第6章 遺傳算法
6.1 簡(jiǎn)單遺傳操作
6.1.1 繁殖
6.1.2 交叉
6.1.3 突變
6.2 一個(gè)不例
6.3 為什么遺傳算法會(huì)奏效?
6.4 其它遺傳操作
6. 5 習(xí)題
第7章 旅行商問(wèn)題
7.1 為什么霍氏網(wǎng)經(jīng)常不能生成有效解答?
7.1.1 霍氏網(wǎng)的動(dòng)力學(xué)
7. 1.2 拉格朗目參數(shù)的另一種表達(dá)方式
7.1.3 霍普費(fèi)爾德的10城市問(wèn)題
7. 2 應(yīng)用啟發(fā)式搜索算法求解TSP
7. 3 應(yīng)用模擬退火算法求解TSP
7. 4 應(yīng)用遺傳算法求解TSP
7.5 本征值分析概述
7. 6 連接矩陣的人的推導(dǎo)
7. 7 習(xí)題
第8章 電信
8.1 衛(wèi)星廣播調(diào)度
8. 1.I SBS問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)
8.1.2 SBS問(wèn)題的均場(chǎng)公式
8. 1.3 算法的參數(shù)
8. 1.4 臨界溫度T
8.1.5 一個(gè)示例
8. 2 集成TDMA通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)吞吐量最大化
8. 2.1 多路復(fù)用方案與數(shù)據(jù)吞吐量
8. 2.2 數(shù)據(jù)吞吐量的最大化
8. 3 總結(jié)
8. 4 習(xí)題
第9章 點(diǎn)模式匹配
9. 1 問(wèn)題的表述
9.2 模擬退火框架
9.2.1 編碼方案
9. 2.2 能量函數(shù)
9.2.3 擾動(dòng)規(guī)則
9.2.4 接受規(guī)則
9.2.5 冷卻流程
9.2.6 停止準(zhǔn)則
9.3 進(jìn)化程序設(shè)計(jì)
9.3.1 解空間的表示
9.3.2 群體空間:規(guī)模、初始化及其利用
9. 3.3 適度函數(shù)
9.3.4 繁殖
9.3.5 遺傳算子
9.3.6 模擬結(jié)果
9. 4 總結(jié)
第10章 多處理器調(diào)度
10.1 模型與定義
10.2 均場(chǎng)退火
10.2.1 MSP霍普費(fèi)爾德能量函數(shù)
10.2.2 均場(chǎng)近似
10. 2. 3 MSP的均場(chǎng)公式
10. 2.4 數(shù)值解法和仿真
10.3 遺傳算法
10.3.1 符號(hào)串表示
10.3.2 起始群體
10.3.3 適度函數(shù)
10.3.4 遺傳操作
10.3.5 完整的算法
10.3.6 仿真結(jié)果
10.4 習(xí)題
第11章 作業(yè)調(diào)度
11.1 調(diào)度的分類
11.2 JSP的遺傳算法
11.2.1 JSP的編碼方式
11.2.2 調(diào)度的生成
11.2. 3 遺傳操作
11.3 仿真結(jié)果
11.4 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
各詞術(shù)語(yǔ)中英文對(duì)照來(lái)(以漢語(yǔ)拼音排序)

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