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數理科學和化學 概率論與數理統計 計算數學
 
 
 
 
雲進化計算
 作  者: 羅自強
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2019.12
 進貨日期: 2020/3/24
 ISBN: 9787121380372
 開  本: 16 開    
 定  價: 660
 售  價: 528
  會 員 價: 484
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內容簡介:

化問題指在某些約束條件下,求解某些可選擇的變量,使所選定的目標函數達到。進化計算是受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發而形成的優化方法。雲模型和進化計算思想的有效結合拓寬了雲模型的應用領域,也為進化計算的研究進行了新的探索和嘗試。雲模型在知識表示中具有不確定性中帶有確定性、穩定中又有變化的特點,體現了自然界物種進化的基本原理。本書簡單介紹了5種進化計算方法,綜述了多種新穎的雲進化算法,以及應用雲模型對遺傳算法、進化規劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優化算法等進行改進的方法,詳細闡述了雲模型、基於貪心思想和雲模型的進化算法,以及雲進化策略方法。本書適合智能計算、人工智能等專業領域的理工科大學教師和研究生閱讀,也可供相關領域研究人員及工程技術人員參考。


作者簡介:

羅自強,湖北鹹寧人,漢族,工學博士,碩士生導師,黨員。2007年9月畢業於南京解放軍理工大學,專業是計算機應用技術。2009年9月至今,在海南師範大學信息科學技術學院從事教學和科研工作。主持或參與國家自然科學基金項目2項,海南省自然科學基金項目6項,出版專著1部,主編教材2部,發表論文30多篇,獲得省級科研獎勵2項。


圖書目錄:

第一章緒論1
1.1進化計算簡介1
1.1.1遺傳算法3
1.1.2進化策略7
1.1.3進化規劃10
1.1.4遺傳編程12
1.1.5差分進化算法15
1.2雲進化計算綜述19
1.2.1雲進化算法19
1.2.2雲遺傳算法23
1.2.3雲進化規劃27
1.2.4雲進化策略28
1.2.5雲蟻群算法29
1.2.6雲粒子群算法32
1.2.7雲量子進化算法37
1.2.8雲差分進化算法39
1.2.9雲人工蜂群算法41
1.2.10雲人工魚群算法44
1.2.11雲模擬退火算法47
1.2.12雲蛙跳算法48
1.2.13雲果蠅優化算法49
1.3本章小結50
第2章雲模型51
2.1引言51
2.2正態雲模型51
2.2.1雲和雲的數字特徵51
2.2.2正向雲發生器55
2.2.3正態雲的概率分析59
2.3逆向雲算法66
2.3.1一種新的逆向雲算法67
2.3.2逆向雲算法的統計分析71
2.4多維正態雲79
2.5廣義正態雲模型83
2.5.1廣義正態分布和廣義正態雲模型的定義83
2.5.2多重迭代廣義正態分布的數學分析84
2.6雲運算與詞計算89
2.6.1代數運算90
2.6.2雲的代數運算的統計算法92
2.6.3邏輯運算99
2.6.4語氣運算101
2.6.5雲變換102
2.6.6虛擬雲103
2.7基於雲模型的不確定性推理106
2.7.1單規則推理106
2.7.2多規則推理109
2.8本章小結110
第3章雲進化算法與組合優化111
3.1引言111
3.2組合優化112
3.3貪心算法114
3.4旅行商問題116
3.4.1旅行商問題簡介116
3.4.2“近鄰”的不確定表示119
3.4.3基於貪心思想和雲模型的進化算法119
3.4.4實例分析121
3.5背包問題124
3.5.1背包問題簡介124
3.5.2“性價比高”的不確定表示126
3.5.30-1KP的數學描述128
3.5.4基於貪心思想和雲模型的進化算法129
3.5.5實例分析130
3.6本章小結134
第4章雲進化策略與數值優化135
4.1引言135
4.2雲進化策略135
4.3雲進化策略的變異參數139
4.3.1雲分布和變異參數的概率統計分析139
4.3.2雲分布的離散度141
4.4雲進化策略的統計分析144
4.5Ackley’s函數求解148
4.6軟件可靠性分配實例分析150
4.7本章小結153
附錄AMATLAB源程序155
參考文獻165
顯示部分信息


章節試讀:

"前 言 優化問題在科學技術與工程領域中有著極為廣泛的應用。隨著問題複雜性的增加(如變量維數增多,函數不連續、不可微,或者無法用數學表達式描述),傳統的基於導數(或梯度)的方法就不再適用了。受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發,逐漸形成了一類智能優化計算方法——進化計算。 全書共分4章,章簡單介紹了進化計算的五大分支——遺傳算法、進化策略、進化規劃、遺傳編程、差分進化算法,綜合論述了很多學者提出的各種新穎的基於雲模型的進化算法,以及應用雲模型對遺傳算法、進化規劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優化算法等進行改進的成果;第2章介紹了正態雲模型、三種逆向雲算法,分析了多重迭代的正態分布和廣義正態雲模型,概要介紹了雲運算、雲變換、虛擬雲,以及基於雲模型的單規則推理和多規則推理;第3章依據貪心思想的選擇策略和雲模型的隨機性提出了兩種新穎的進化算法,並分別應用於求解旅行商問題和背包問題;第4章介紹了一種雲進化策略方法。後,在本書的附錄A部分提供了求解旅行商問題和背包問題的MATLAB源程序。 本書的撰寫參考了大量的國內外書籍和文獻,出版得到國家自然科學基金地區科學基金項目(No.61463012),海南師範大學學術著作出版項目(No.ZZ1910),以及海南省重大科技計劃項目(ZDKJ2017012)的資助,在此深表謝意。 歲月如梭,已至不惑,放棄了很多,但幸好有很多在餘生需要堅持和摯愛的,激勵我坦然而行。

 
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