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產(chǎn)品免疫概念設(shè)計理論及應(yīng)用

定　價：￥38.00

作　者：	陳光柱著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	一般工業(yè)技術(shù)

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ISBN：	9787030250209	出版時間：	2009-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	160	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《產(chǎn)品免疫概念設(shè)計理論及應(yīng)用》在全面總結(jié)國內(nèi)外產(chǎn)品概念設(shè)計和人工免疫系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，介紹了免疫決策的理論體系：免疫Agent、多目標(biāo)免疫應(yīng)答激活算法、補體激活算法、克隆激活算法、基于免疫網(wǎng)絡(luò)的Q-學(xué)習(xí)算法。在此基礎(chǔ)上，以產(chǎn)品概念設(shè)計為工程背景，提出了基于免疫決策理論的方案設(shè)計、方案評價、評價指標(biāo)協(xié)商等概念設(shè)計方法，構(gòu)建了基于免疫Agent的群體決策支持系統(tǒng)，并基于提出的理論和方法開發(fā)了帶式輸送機傳動方案協(xié)同開發(fā)系統(tǒng)?！懂a(chǎn)品免疫概念設(shè)計理論及應(yīng)用》對提升產(chǎn)品設(shè)計人員的產(chǎn)品創(chuàng)新開發(fā)能力具有重要的參考價值，也可供計算機科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能和自動化技術(shù)等領(lǐng)域從事人工免疫系統(tǒng)優(yōu)化與決策研究的相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員參考。

作者簡介

暫缺《產(chǎn)品免疫概念設(shè)計理論及應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 引言
1.2 概念設(shè)計
1.2.1 概念設(shè)計概述
1.2.2 概念設(shè)計發(fā)展
1.2.3 概念設(shè)計中的決策分析
1.2.4 概念設(shè)計存在的問題
1.3 智能決策
1.3.1 決策
1.3.2 智能決策的概念
1.3.3 智能優(yōu)化與決策的關(guān)系
1.3.4 智能決策研究現(xiàn)狀
1.3.5 智能決策存在的問題
1.4 免疫決策
1.4.1 免疫決策思想的提出
1.4.2 免疫決策的研究現(xiàn)狀
1.5 帶式輸送機傳動方案設(shè)計概述
1.6 本書的結(jié)構(gòu)
1.7 本章小結(jié)
參考文獻
第2章免疫系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 生物免疫系統(tǒng)
2.2.1 生物免疫的概念
2.2.2 生物免疫系統(tǒng)的組成
2.2.3 免疫機制
2.2.4 生物免疫系統(tǒng)的特征
2.3 補體系統(tǒng)
2.4 人工免疫系統(tǒng)
2.4.1 免疫算法
2.4.2 免疫網(wǎng)絡(luò)模型
2.5 本章小結(jié)
參考文獻
第3章免疫Agent
3.1 引言
3.2 免疫Agent概述
3.2.1 免疫Agent的生物來源
3.2.2 免疫Agent的定義及特征
3.2.3 免疫Agent的種類及工作流程
3.3 多免疫Agent系統(tǒng)
3.3.1 體系結(jié)構(gòu)
3.3.2 形式化描述
3.3.3 免疫Agent之間的協(xié)作模式
3.3.4 應(yīng)答Agent的動力學(xué)形式化模型
3.3.5 多免疫Agent系統(tǒng)的特點
3.4 本章小結(jié)
參考文獻
第4章基于多目標(biāo)免疫應(yīng)答激活算法的方案設(shè)計
4.1 引言
4.2 免疫應(yīng)答原理
4.3 補體激活原理
4.3.1 經(jīng)典激活途徑
4.3.2 旁路激活途徑
4.4 多目標(biāo)免疫應(yīng)答激活算法
4.4.1 基本定義
4.4.2 鄰居排擠算法
4.4.3 操作算子的構(gòu)造
4.4.4 多目標(biāo)免疫應(yīng)答激活算法流程
4.4.5 算法的收斂性分析
4.4.6 實驗測試
4.5 產(chǎn)品方案設(shè)計模糊信息建模
4.5.1 模糊理論
4.5.2 方案設(shè)計模糊信息描述
4.6 帶式輸送機的傳動方案設(shè)計
4.6.1 傳動方案建模
4.6.2 帶式輸送機傳動方案的求解
4.7 本章小結(jié)
參考文獻
第5章基于克隆激活算法的方案評價
5.1 引言
5.2 基本定義
5.3 補體激活算法
5.3.1 補體激活算法流程
5.3.2 補體激活算法的實驗
5.4 克隆激活算法
5.4.1 克隆激活算法流程
5.4.2 克隆激活算法的收斂性分析
5.4.3 實驗測試
5.5 基于克隆激活算法的多目標(biāo)群決策方法
5.5.1 多目標(biāo)決策問題
5.5.2 多目標(biāo)決策的權(quán)重處理
5.5.3 多目標(biāo)決策方法
5.5.4 多目標(biāo)群決策方法
5.6 本章小結(jié)
參考文獻
第6章基于免疫學(xué)習(xí)算法的評價指標(biāo)協(xié)商
6.1 引言
6.2 沖突消解方法
6.3 多方多議題協(xié)商體系
6.3.1 協(xié)商模型
6.3.2 協(xié)商協(xié)議
6.4 強化學(xué)習(xí)
6.4.1 強化學(xué)習(xí)概述
6.4.2 Q-學(xué)習(xí)算法
6.4.3 多Agent強化學(xué)習(xí)
6.5 基于免疫網(wǎng)絡(luò)的Q-學(xué)習(xí)算法
6.6 帶式輸送機傳動方案的評價指標(biāo)協(xié)商
6.6.1 評價指標(biāo)體系的建立
6.6.2 帶式輸送機傳動方案評價指標(biāo)協(xié)商實驗
6.7 本章小結(jié)
參考文獻
第7章基于免疫Agent的群體決策支持系統(tǒng)
7.1 群體決策支持系統(tǒng)
7.1.1 群體決策支持系統(tǒng)概述
7.1.2 群體決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
7.2 基于免疫Agent的群體決策支持系統(tǒng)
7.2.1 體系結(jié)構(gòu)
7.2.2 決策過程
7.2.3 知識表示
7.3 帶式輸送機傳動方案群體決策支持系統(tǒng)
7.3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7.3.2 各Agent的實現(xiàn)
7.3.3 數(shù)據(jù)層
7.3.4 帶式輸送機傳動方案協(xié)同開發(fā)系統(tǒng)
7.4 本章小結(jié)
參考文獻
附錄A 測試問題
附錄B 基本術(shù)語