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如何求解問題:現(xiàn)代啟發(fā)式方法

如何求解問題:現(xiàn)代啟發(fā)式方法

定 價:¥35.00

作 者: (美)Zbigniew Michalewicz,(美)David B.Fogel著;曹宏慶[等]譯
出版社: 中國水利水電出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787508413839 出版時間: 2003-02-01 包裝: 平裝
開本: 26cm 頁數(shù): 360 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  通過一系列貫穿于章節(jié)間的有趣難題,本書深入淺出地闡述了如何利用計算機(jī)來求解問題的一些現(xiàn)代啟發(fā)式方法。全書包括兩部分,共分15章。第1章指出了造成問題求解困難的主要原因。第2章簡要介紹了一些基本概念。第3章和第4章綜述了傳統(tǒng)的優(yōu)化算法,包括窮舉搜索法、局部搜索法、貪婪法、分而治之法、動態(tài)規(guī)劃法和分枝定界法等。第5章闡明了兩種現(xiàn)代搜索算法,即模擬退火法和禁忌搜索法。以上各章構(gòu)成了本書的第—部分。書中第二部分主要闡述求解問題的演化方法。第6章和第7章介紹了設(shè)計一般演化算法的細(xì)節(jié)問題。第8章至第10章分別對于TSP問題、約束處理問題以及如何調(diào)整算法等問題詳細(xì)綜述了如何采用演化方法來求解這些問題所作的大量努力。第11章討論了隨時間變化的環(huán)境和噪聲問題。第12章和第13章分別提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的有關(guān)內(nèi)容。第14章對混合系統(tǒng)和擴(kuò)展演化算法作了簡短的一般性討論。最后第15章總結(jié)了全書的內(nèi)容并給出了在實際求解問題時部分有價值的提示。本書是一本學(xué)習(xí)如何通過現(xiàn)代啟發(fā)式方法利用計算機(jī)來求解問題的教材,讀者對象是高等學(xué)校理工科和經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)的廣大師生。同時本書豐富的文獻(xiàn)綜述對于從事計算機(jī)特定領(lǐng)域(如算法設(shè)計、演化計算、工程優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)等)研究的科技人員也具有很大的參考價值。

作者簡介

暫缺《如何求解問題:現(xiàn)代啟發(fā)式方法》作者簡介

圖書目錄

I 我的三個小孩的年齡有多大?                  
 1 為何有些問題難以求解?                  
 1. 1  搜索空間的大小                  
 1. 2  給問題建模                  
 1. 3  隨時間而變化                  
 1. 4  約束                  
 1. 5  證明問題                  
 1. 6  你輝煌成就的機(jī)會                  
 1. 7  小結(jié)                  
 lI  一個模型有多重要?                  
 2  基本概念                  
 2. 1  表示方式                  
 2. 2  目標(biāo)                  
 2. 3  評估函數(shù)                  
 2. 4  定義一個搜索問題                  
 2. 5  鄰域和局部最優(yōu)解                  
 2. 6  爬山法                  
 2. 7  你會落入這種圈套嗎?                  
 2. 8  小結(jié)                  
                   
 III 連鎖店里的價格是多少?                  
 3  傳統(tǒng)方法--第一部分                  
 3. 1  窮舉搜索                  
 3. 1. 1  枚舉SAT問題                  
 3. 1. 2  枚舉TSP問題                  
 3. 1. 3  枚舉NLP問題                  
 3. 2  局部搜索                  
 3. 2. 1  局部搜索和SAT問題                  
 3. 2. 2  局部搜索和TSP問題                  
 3. 2. 3  局部搜索和NLP問題                  
 3. 3  線性規(guī)劃:單純形法                  
 3. 4  小結(jié)                  
                   
 IV  這些數(shù)是什么?                  
 4  傳統(tǒng)方法--第二部分                  
 4. 1  貪婪算法                  
 4. 1. 1  貪婪算法和SAT問題                  
 4. 1. 2  貪婪算法和TSP問題                  
 4. 1. 3  貪婪算法和NLP問題                  
 4. 2  分而治之法                  
 4. 3  動態(tài)規(guī)劃法                  
 4. 4  分枝定界法                  
 4. 5  A*算法                  
 4. 6  小結(jié)                  
                   
 V  熊是什么顏色?                  
 5  跳離局部最優(yōu)                  
 5. 1  模擬退火                  
 5. 2  禁忌搜索                  
 5. 3  小結(jié)                  
                   
 VI  你的直覺如何?                  
 6  演化方法                  
 6. 1  求解SAT的演化方法                  
 6. 2  求解TSP的演化方法                  
 6. 3  求解NLP的演化方法                  
 6. 4  小結(jié)                  
                   
 VII  這些東西中有一個與眾不同                  
 7  演化算法的設(shè)計                  
 7. 1  表示方式                  
 7. 1. 1  固定長的符號向量                  
 7. 1. 2  排列                  
 7. 1. 3  有窮狀態(tài)機(jī)                  
 7. 1. 4  符號表達(dá)式                  
 7. 2  評估函數(shù)                  
 7. 3  變化算子                  
 7. 3. 1  固定長的符號向量                  
 7. 3. 2  排列                  
 7. 3. 3  有窮狀態(tài)機(jī)                  
 7. 3, 4  符號表達(dá)式                  
 7. 4  選擇                  
 7. 5  初始化                  
 7. 6  小結(jié)                  
                   
 VIII  最短路徑是什么?                  
 8  旅行商問題                  
 8. 1  尋找好的變化算子                  
 8. 2  結(jié)合局部搜索方法                  
 8. 3  其他可能性                  
 8. 3. 1  邊組裝雜交                  
 8. 3. 2  反序-雜交算子                  
 8. 4  小結(jié)                  
                   
 IX  斑馬屬誰?                  
 9  約束處理技術(shù)                  
 9. 1  概述                  
 9. 1. 1  evalf的設(shè)計                  
 9. 1. 2  evalu的設(shè)計                  
 9. 1. 3  evalf和evalu之間的關(guān)系                  
 9. 1. 4  拒絕不可行解                  
 9. 1. 5  修補(bǔ)不可行個體                  
 9. 1. 6  用修補(bǔ)后個體替換原個體                  
 9. 1. 7  懲罰不可行個體                  
 9. 1. 8  通過使用專門的表示方式和變化算于保持一個可行的種群                  
 9. 1. 9  使用譯碼器                  
 9. 1. 10  個體與約束的分離                  
 9. 1. 11  探索搜索空間的可行部分與不可行部分的邊界                  
 9. 1. 12  尋找可行解                  
 9. 2  數(shù)值優(yōu)化                  
 9. 2. 1  基于保持解的可行性的方法                  
 9. 2. 2  基于罰函數(shù)的方法                  
 9. 2. 3  基于搜索可行解的方法                  
 9. 2. 4  基于譯碼器的方法                  
 9. 2. 5  混合方法                  
 9. 3  小結(jié)                  
                   
 X  你能調(diào)整問題嗎?                  
 10  針對問題調(diào)整算法                  
 10. 1  演化算法中的參數(shù)控制                  
 10. 2  用一個NLP說明問題                  
 10. 3  控制技術(shù)的分類                  
 10. 4  參數(shù)控制方法                  
 10. 4. 1  表示方式                  
 10. 4. 2  評估函數(shù)                  
 10. 4. 3  變異算子和變異率                  
 10. 4. 4  雜交算子和雜交率                  
 10. 4. 5  父體的選擇                  
 10. 4. 6  種群                  
 10. 5  參數(shù)控制的組合形式                  
 10. 6  小結(jié)                  
                   
 XI  你能兩步制勝嗎?                  
 11  隨時間變化的環(huán)境和噪聲                  
 11. 1  動態(tài)變化的世界                  
 11. 2  現(xiàn)實世界是有噪聲的                  
 11. 3  小結(jié)                  
                   
 XlI  元旦是星期幾?                  
 12  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 12. 1  閾神經(jīng)元與線性劃分函數(shù)                  
 12. 2  前饋多層感知器的反傳                  
 12. 3  訓(xùn)練與測試                  
 12. 4  遞歸網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展結(jié)構(gòu)                  
 12. 4. 1  標(biāo)準(zhǔn)遞歸網(wǎng)紹                  
 12. 4. 2  Hopfield網(wǎng)絡(luò)                  
 12. 4. 3  Boltzmann機(jī)                  
 12. 4. 4  多交互程序的網(wǎng)絡(luò)                  
 12. 5  采用競爭網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類                  
 12. 6  應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解TSP                  
 12. 7  演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 12. 8  小結(jié)                  
                   
 XIIl  這根繩子有多長?                  
 13  模糊系統(tǒng)                  
 13. 1  模糊集                  
 13. 2  模糊集和概率測度                  
 13. 3  模糊集的運(yùn)算                  
 13. 4  模糊關(guān)系                  
 13. 5  設(shè)計模糊控制器                  
 13. 6  模糊聚類                  
 13. 7  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 13. 8  模糊TSP                  
 13. 9  演化模糊系統(tǒng)                  
 13. 10  小結(jié)                  
                   
 XIV  你喜歡簡單的解決辦法嗎?                  
 14  混合系統(tǒng)                  
 15  總結(jié)                  
 附錄A  概率與統(tǒng)計                  
 A. 1  概率的基本概念                  
 A. 2  隨機(jī)變量                  
 A. 2. 1  離散型隨機(jī)變量                  
 A. 2. 2  連續(xù)型隨機(jī)變量                  
 A. 3  隨機(jī)變量的描述性統(tǒng)計量                  
 A. 4  極限定理與極限不等式                  
 A. 5  隨機(jī)變量的相加                  
 A. 6  在計算機(jī)中產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)                  
 A. 7  估計                  
 A. 8  統(tǒng)計的假設(shè)檢驗                  
 A. 9  線性回歸                  
 A. 10  小結(jié)                  
 附錄B  問題與項目                  
 B. 1  嘗試一些實際問題                  
 B. 2  報道采用啟發(fā)式方法的計算實驗                  
 參考文獻(xiàn)                  

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