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云进化计算
云模型和进化计算思想的有效结合;进化计算研究的新探索与新尝试。
字数: 188000
装帧: 平装
出版社: 电子工业出版社
作者: 罗自强 著
出版日期: 2019-12-01
商品条码: 9787121380372
版次: 1
开本: 16开
页数: 176
出版年份: 2019
定价:
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
最优化问题指在某些约束条件下,求解某些可选择的变量,使所选定的目标函数达到最优。进化计算是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息传递规律的启发而形成的优化方法。云模型和进化计算思想的有效结合拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试。云模型在知识表示中具有不确定性中带有确定性、稳定中又有变化的特点,体现了自然界物种进化的基本原理。本书简单介绍了5种进化计算方法,综述了多种新颖的云进化算法,以及应用云模型对遗传算法、进化规划、进化策略、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法、差分进化算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、模拟退火算法、蛙跳算法、果蝇优化算法等进行改进的方法,详细阐述了云模型、基于贪心思想和云模型的进化算法,以及云进化策略方法。本书适合智能计算、人工智能等专业领域的理工科大学教师和研究生阅读,也可供相关领域研究人员及工程技术人员参考。
作者简介
罗自强,湖北咸宁人,汉族,工学博士,硕士生导师,中共党员。2007年9月毕业于南京解放军理工大学,专业是计算机应用技术。2009年9月至今,在海南师范大学信息科学技术学院从事教学和科研工作。主持或参与国家自然科学基金项目2项,海南省自然科学基金项目6项,出版专著1部,主编教材2部,发表论文30多篇,获得省级科研奖励2项。
目录
第1章绪论1
1.1进化计算简介1
1.1.1遗传算法3
1.1.2进化策略7
1.1.3进化规划10
1.1.4遗传编程12
1.1.5差分进化算法15
1.2云进化计算综述19
1.2.1云进化算法19
1.2.2云遗传算法23
1.2.3云进化规划27
1.2.4云进化策略28
1.2.5云蚁群算法29
1.2.6云粒子群算法32
1.2.7云量子进化算法37
1.2.8云差分进化算法39
1.2.9云人工蜂群算法41
1.2.10云人工鱼群算法44
1.2.11云模拟退火算法47
1.2.12云蛙跳算法48
1.2.13云果蝇优化算法49
1.3本章小结50
第2章云模型51
2.1引言51
2.2正态云模型51
2.2.1云和云的数字特征51
2.2.2正向云发生器55
2.2.3正态云的概率分析59
2.3逆向云算法66
2.3.1一种新的逆向云算法67
2.3.2逆向云算法的统计分析71
2.4多维正态云79
2.5广义正态云模型83
2.5.1广义正态分布和广义正态云模型的定义83
2.5.2多重迭代广义正态分布的数学分析84
2.6云运算与词计算89
2.6.1代数运算90
2.6.2云的代数运算的统计算法92
2.6.3逻辑运算99
2.6.4语气运算101
2.6.5云变换102
2.6.6虚拟云103
2.7基于云模型的不确定性推理106
2.7.1单规则推理106
2.7.2多规则推理109
2.8本章小结110
第3章云进化算法与组合优化111
3.1引言111
3.2组合优化112
3.3贪心算法114
3.4旅行商问题116
3.4.1旅行商问题简介116
3.4.2“近邻”的不确定表示119
3.4.3基于贪心思想和云模型的进化算法119
3.4.4实例分析121
3.5背包问题124
3.5.1背包问题简介124
3.5.2“性价比最高”的不确定表示126
3.5.30-1KP的数学描述128
3.5.4基于贪心思想和云模型的进化算法129
3.5.5实例分析130
3.6本章小结134
第4章云进化策略与数值优化135
4.1引言135
4.2云进化策略135
4.3云进化策略的变异参数139
4.3.1云分布和变异参数的概率统计分析139
4.3.2云分布的离散度141
4.4云进化策略的统计分析144
4.5Ackley’s函数求解148
4.6软件可靠性分配实例分析150
4.7本章小结153
附录AMATLAB源程序155
参考文献165
摘要
"前 言 优化问题在科学技术与工程领域中有着极为广泛的应用。随着问题复杂性的增加(如变量维数增多,函数不连续、不可微,或者无法用数学表达式描述),传统的基于导数(或梯度)的方法就不再适用了。受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息传递规律的启发,逐渐形成了一类智能优化计算方法——进化计算。 全书共分4章,第1章简单介绍了进化计算的五大分支——遗传算法、进化策略、进化规划、遗传编程、差分进化算法,综合论述了很多学者提出的各种新颖的基于云模型的进化算法,以及应用云模型对遗传算法、进化规划、进化策略、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法、差分进化算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、模拟退火算法、蛙跳算法、果蝇优化算法等进行改进的成果;第2章介绍了正态云模型、三种逆向云算法,分析了多重迭代的正态分布和广义正态云模型,概要介绍了云运算、云变换、虚拟云,以及基于云模型的单规则推理和多规则推理;第3章依据贪心思想的选择策略和云模型的随机性提出了两种新颖的进化算法,并分别应用于求解旅行商问题和背包问题;第4章介绍了一种云进化策略方法。最后,在本书的附录A部分提供了求解旅行商问题和背包问题的MATLAB源程序。 本书的撰写参考了大量的国内外书籍和文献,出版得到国家自然科学基金地区科学基金项目(No.61463012),海南师范大学学术著作出版项目(No.ZZ1910),以及海南省重大科技计划项目(ZDKJ2017012)的资助,在此深表谢意。 岁月如梭,已至不惑,放弃了很多,但幸好有很多在余生需要坚持和挚爱的,激励我坦然而行。 鉴于作者才疏学浅,时间仓促,书中难免存在疏漏和不妥之处,敬请读者指正。E-mail:luo_letian@163.com。 作 者 2018年12月26日 于海口海南师范大学怡园"
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