计算智能

✍ Scribed by 张军、詹志辉

• Publisher: 清华大学出版社
• Year: 2009
• Tongue: Chinese
• Leaves: 227
• Category: Library

✦ Synopsis

《计算智能》对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。《计算智能》通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。《计算智能》不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过程进行说明，同时提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。《计算智能》适合作为相关专业本科生和研究生的选修课教材，特别适合作为入门教材以满足算法初学者了解和学习计算智能算法的入门需求，同时还能够作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书。

✦ Table of Contents

封面
扉页
内容简介
版权页
前言
目录
第1章　绪　论
1.1　最优化问题
1.2　计算复杂性及NP理论
1.3　智能优化计算方法:计算智能算法
1.4　本章习题
本章参考文献
第2章　神经网络
2.1　神经网络简介
2.2　神经网络的典型结构
2.3　神经网络的学习算法
2.4　BP神经网络
2.5　进化神经网络
2.6　神经网络的应用
2.7　本章习题
本章参考文献
第3章　模糊逻辑
3.1　模糊逻辑简介
3.2　模糊集合与模糊逻辑
3.3　模糊逻辑推理
3.4　模糊计算的流程
3.5　模糊逻辑的应用
3.6　本章习题
本章参考文献
第4章　遗传算法
4.1　遗传算法简介
4.2　遗传算法的流程
4.3　遗传算法的改进
4.4　遗传算法的应用
4.5　本章习题
本章参考文献
第5章　蚁群优化算法
5.1　蚁群优化算法简介
5.2　蚁群优化算法的基本流程
5.3　蚁群优化算法的改进版本
5.4　蚁群优化算法的相关应用
5.5　蚁群优化算法的参数设置
5.6　本章习题
本章参考文献
第6章　粒子群优化算法
6.1　粒子群优化算法简介
6.2　粒子群优化算法的基本流程
6.3　粒子群优化算法的改进研究
6.4　粒子群优化算法的相关应用
6.5　粒子群优化算法的参数设置
6.6　本章习题
本章参考文献
第7章　免疫算法
7.1　免疫算法简介
7.2　免疫算法的基本流程
7.3　常用免疫算法
7.4　免疫算法的相关应用
7.5　本章习题
本章参考文献
第8章　分布估计算法
8.1　分布估计算法简介
8.2　分布估计算法的基本流程
8.3　分布估计算法的改进及理论研究
8.4　分布估计算法的应用
8.5　本章习题
本章参考文献
第9章　Memetic算法
9.1　Memetic算法的基本思想
9.2　Memetic算法的基本框架
9.3　静态Memetic算法
9.4　动态Memetic算法
9.5　Memetic算法的理论与应用研究展望
9.6　本章习题
本章参考文献
第10章　模拟退火与禁忌搜索
10.1　模拟退火算法
10.2　禁忌搜索算法
10.3　本章习题
本章参考文献
正文结束
附录A　索引
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