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當前位置：首頁出版圖書科學技術計算機/網絡人工智能智能優(yōu)化的探索：開發(fā)權衡理論與方法

智能優(yōu)化的探索：開發(fā)權衡理論與方法

定　價：￥50.00

作　者：	陳杰，辛斌編著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網絡人工智能

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ISBN：	9787030369789	出版時間：	2013-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	199	字數(shù)：

內容簡介

　　智能優(yōu)化方法是解決復雜優(yōu)化問題，尤其是復雜系統(tǒng)中產生的各種困難優(yōu)化問題的有效方法。智能優(yōu)化方法采用啟發(fā)方式實現(xiàn)問題的優(yōu)化求解，具有不依賴于梯度、對優(yōu)化問題的性質幾乎沒有要求、適用范圍廣、適于處理問題的動態(tài)變化、易于并行實現(xiàn)等優(yōu)點。本書介紹了作者在這一研究領域中的最新研究成果，即對智能優(yōu)化方法的一個本質性的共性問題探索‐開發(fā)權衡進行的深入研究與分析；介紹了作者針對此問題研究而提出的“最優(yōu)壓縮定理”，并從黑箱優(yōu)化和灰箱優(yōu)化兩個角度介紹了如何結合具體問題的特點實現(xiàn)智能優(yōu)化方法的探索‐開發(fā)權衡，從而實現(xiàn)優(yōu)化問題的高效求解。本書可作為信息類以及運籌學等相關專業(yè)的科研工作者、工程技術人員、高等院校教師和研究生的參考書或教科書。

作者簡介

暫缺《智能優(yōu)化的探索：開發(fā)權衡理論與方法》作者簡介

圖書目錄

編者的話
前言
第1章緒論
1.1 智能優(yōu)化
1.2 智能優(yōu)化算法的基本原理
1.2.1 遺傳算法
1.2.2 差分進化算法
1.2.3 粒子群優(yōu)化算法
1.2.4 分布估計算法
1.2.5 禁忌搜索算法
1.3 研究現(xiàn)狀
1.3.1 智能優(yōu)化的算法改進研究
1.3.2 智能優(yōu)化算法的理論研究
1.3.3 智能優(yōu)化算法的應用研究
1.4 共性核心問題
1.4.1 探索與開發(fā)的權衡
1.4.2 計算代價與求解質量的權衡
1.5 本書的主要內容與安排
第2章搜索與優(yōu)化中的探索-開發(fā)權衡問題
2.1 探索與開發(fā)的定義與權衡方式
2.2 探索-開發(fā)權衡的多階段隨機壓縮模型
2.2.1 優(yōu)化難度刻畫與最優(yōu)壓縮定理
2.2.2 數(shù)值分析與比較
2.2.3 總結與討論
2.3 問題優(yōu)化難度分析
2.3.1 研究歷史與現(xiàn)狀
2.3.2 欺騙性
2.3.3 多模態(tài)性
2.3.4 多漏斗性
2.4 小結
第3章黑箱優(yōu)化中的探索-開發(fā)權衡方法
3.1 基于互補變異算子的適應性差分進化算法
3.1.1 標準差分進化算法
3.1.2 互補變異算子的分配策略
3.1.3 數(shù)值分析與比較
3.2 多樣性引導的聚散控制
3.2.1 集聚性與彌散性
3.2.2 基于種群分布熵的集聚彌散控制
3.2.3 基于分布熵的聚散控制算法
3.2.4 仿真實驗
3.3 智能優(yōu)化算法的機制協(xié)調
3.3.1 母體算法
3.3.2 差分進化與粒子群優(yōu)化的融合算法
3.3.3 融合策略的分類法
3.3.4 典型融合策略的實驗比較
3.4 小結
第4章動態(tài)武器目標分配的智能優(yōu)化
4.1 DWTA模型
4.1.1 目標函數(shù)
4.1.2 約束
4.1.3 優(yōu)化模型
4.1.4 DWTA的測試算例生成
4.2 DWTA快速決策的構造性啟發(fā)式算法
4.2.1 約束處理方法
4.2.2 處理流程
4.2.3 計算復雜性
4.3 DWTA的搜索算法一:禁忌搜索
4.3.1 虛擬排列編碼與可行解的生成
4.3.2 禁忌搜索算法的操作與步驟
4.3.3 算法參數(shù)設置
4.3.4 DWTA計算實驗
4.4 DWTA的搜索算法二:分布估計算法
4.4.1 二進制編碼型EDA
4.4.2 虛擬排列編碼型EDA
4.4.3 非融合型EDA算法的性能比較
4.4.4 基于虛擬排列編碼和構造性方法的融合型分布估計算法
4.5 DWTA算法的綜合比較
4.5.1 基本測試
4.5.2 算法可擴展性測試
4.6 小結
第5章移動智能體曲率約束路徑規(guī)劃的智能優(yōu)化
5.1 DTSPN模型
5.2 區(qū)域邊界雙層次采樣的模型變換方法
5.3 DTSPN的直接搜索算法一:采用完整編碼的遺傳算法
5.4 DTSPN的直接搜索算法二:采用完整編碼的差分進化算法
5.5 基于終端朝向松弛的部分編碼差分進化算法
5.6 基于終端朝向松弛的融合型差分進化算法
5.7 不同DTSPN求解算法的實驗比較
5.7.1 計算實驗一:典型DTSPN算例
5.7.2 計算實驗二:一般性對比測試
5.8 小結
參考文獻
附錄A 平移向量和旋轉矩陣的生成方法
附錄B 輪盤賭選擇的實現(xiàn)方式
附錄C Noon-Bean變換的Matlab代碼
附錄D 定理5.1、5.2、5.5、5.6的證明
附錄E 不同情形的邊緣路徑