量子计算智能--聚文网

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内容简介

本书在总结自然计算领域主要理论研究和实际应用成果的基础上，着重对近年来量子计算智能领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和总结。全书从优化和学习两个方面展开，分为八章，主要内容包括进化计算、群体智能算法、量子进化计算、量子粒子群优化，以及基于量子智能优化的数据聚类、数据分类、网络学习和相关应用。
本书可为人工智能、计算机科学、信息科学、自动化技术等领域及其交叉领域中从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生的教材（其中前四章为基础理论，适合本科生使用，后四章为高阶算法，适合研究生使用）。

第1章进化计算
1.1 进化计算概述
1.1.1 基本原理
1.1.2 进化计算的一般框架
1.1.3 进化计算研究现状
1.1.4 进化计算典型算法
1.2 人工免疫系统
1.2.1 基本原理
1.2.2 人工免疫系统研究现状
本章参考文献
第2章群体智能算法
2.1 群体智能概述
2.2 蚁群优化算法
2.2.1 基本原理
2.2.2 蚁群算法理论研究现状
2.2.3 蚁群算法应用研究现状
2.3 粒子群优化算法
2.3.1 基本原理
2.3.2 粒子群算法的理论研究现状
2.3.3 粒子群算法的应用研究现状
本章参考文献
第3章量子进化计算
3.1 量子进化计算
3.1.1 基本概念
3.1.2 量子进化算法
3.2 量子克隆进化计算
3.2.1 基本概念
3.2.2 量子克隆进化算法
3.2.3 量子克隆进化算法的结构框架
3.2.4 量子克隆进化算法的收敛性
3.2.5 量子克隆进化算法仿真
3.2.6 量子克隆进化算法的并行实现
3.3 量子免疫克隆多目标优化算法
3.3.1 多目标优化
3.3.2 量子免疫克隆多目标优化算法
3.3.3 算法分析
3.3.4 实验结果及分析
3.4 结论与讨论
本章参考文献
第4章量子粒子群优化
4.1 量子粒子群算法基础
4.1.1 量子粒子群优化算法
4.1.2 量子粒子群优化算法的改进算法
4.2 基于协作学习的单目标量子粒子群优化
4.2.1 协作学习策略
4.2.2 基于协作学习策略的量子粒子群算法框架及实现
4.2.3 实验结果及分析
4.3 基于记忆策略的动态单目标量子粒子群优化
4.3.1 动态优化环境下的记忆策略
4.3.2 基于记忆策略的动态单目标量子粒子群算法框架实现
……

量子计算智能

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