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仿生智能計(jì)算

仿生智能計(jì)算

定 價(jià):¥50.00

作 者: 段海濱 等編著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787030295583 出版時(shí)間: 2011-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 286 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)、深入地介紹了仿生智能計(jì)算的起源、原理、模型、理論及其應(yīng)用,力圖概括國內(nèi)外的最新研究進(jìn)展。全書共分12章,主要包括仿生智能計(jì)算的思想起源、研究現(xiàn)狀及機(jī)制原理,仿生智能計(jì)算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ);蟻群算法、微粒群算法、人工蜂群算法、微分進(jìn)化算法、Memetic算法、文化算法、人工免疫算法、DNA計(jì)算的原理、模型、理論和典型應(yīng)用,以及仿生硬件、仿生智能計(jì)算研究前沿與展望。附錄給出了各章算法的程序源代碼和相關(guān)網(wǎng)站。全書突出基礎(chǔ),強(qiáng)調(diào)背景,著眼學(xué)術(shù)前沿與發(fā)展,取材新穎,覆蓋面廣,深入淺出,系統(tǒng)性強(qiáng),理論聯(lián)系實(shí)際,力求使讀者能較快掌握和應(yīng)用仿生智能計(jì)算方法。本書可為計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能、控制科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、管理科學(xué)等領(lǐng)域從事仿生智能計(jì)算研究的相關(guān)專業(yè)人員提供參考,同時(shí)也可作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生教材。

作者簡介

暫缺《仿生智能計(jì)算》作者簡介

圖書目錄


前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 最優(yōu)化、NP-hard問題及算法復(fù)雜度
1.2.1 最優(yōu)化問題
1.2.2 NP-hard問題
1.2.3 算法復(fù)雜度
1.3 仿生智能計(jì)算方法
1.4 仿生智能計(jì)算方法的共同點(diǎn)
1.5 本書體系結(jié)構(gòu)
1.6 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.1 引言
2.2 Markov鏈理論
2.2.1 定義及其等價(jià)性質(zhì)
2.2.2 齊次Markov鏈及狀態(tài)類
2.2.3 Markovr鏈的極限分布
2.3 鞅與鞅列
2.4 模式定理
2.4.1 模式
2.4.2 模式定理的證明
2.5 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 蟻群算法
3.1 引言
3.2 起源和進(jìn)展
3.2.1 蟻群行為描述
3.2.2 蟻群優(yōu)化的機(jī)制原理
3.2.3 研究進(jìn)展
3.3 系統(tǒng)學(xué)特征
3.4 數(shù)學(xué)模型
3.4.1 TSP
3.4.2 算法流程
3.5 理論分析
3.6 應(yīng)用實(shí)例
3.7 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 微粒群算法
4.1 引言
4.2 起源和進(jìn)展
4.3 基本原理
4.3.1 基本思想
4.3.2 算法流程
4.3.3 社會(huì)行為分析
4.4 數(shù)學(xué)模型
4.4.1 全局模型與局部模型
4.4.2 標(biāo)準(zhǔn)的算法模型
4.4.3 引入收縮因子的算法模型
4.4.4 鄰域結(jié)構(gòu)
4.5 理論分析
4.6 應(yīng)用實(shí)例
4.6.1 圖像匹配
4.6.2 控制參數(shù)整定
4.7 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 人工蜂群算法
5.1 引言
5.2 起源和進(jìn)展
5.3 基本原理
5.4 數(shù)學(xué)模型
5.5 理論分析
5.6 應(yīng)用實(shí)例
5.6.1 函數(shù)極值優(yōu)化
5.6.2 目標(biāo)識(shí)別
5.7 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 微分進(jìn)化算法
6.1 引言
6.2 起源和進(jìn)展
6.3 原理與模型
6.3.1 數(shù)學(xué)模型
6.3.2 參數(shù)設(shè)置
6.3.3 算法流程
6.3.4 算法擴(kuò)展模式
6.4 理論分析
6.4.1 Markov鏈模型
6.4.2 收斂性分析
6.5 應(yīng)用實(shí)例
6.5.1 TSP問題
6.5.2 無人機(jī)航路規(guī)劃
6.6 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 Memetic算法
7.1 引言
7.2 起源和進(jìn)展
7.3 基本原理
7.3.1 meme理論
7.3.2 算法流程
7.3.3 結(jié)構(gòu)分析
7.3.4 主要特點(diǎn)
7.4 理論分析
7.4.1 局部搜索上限問題討論
7.4.2 收斂性分析
7.5 應(yīng)用實(shí)例
7.5.1 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃
7.5.2 高維函數(shù)優(yōu)化
7.6 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 文化算法
8.1 引言
8.2 起源與進(jìn)展
8.3 基本原理
8.4 數(shù)學(xué)模型
8.4.1 種群空間
8.4.2 信度空間
8.4.3 接受函數(shù)
8.4.4 影響函數(shù)
8.5 應(yīng)用實(shí)例
8.6 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 人工免疫算法
9.1 引言
9.2 起源和進(jìn)展
9.3 生物免疫系統(tǒng)
9.3.1 基本概念
9.3.2 組成和功能
9.3.3 基本原理
9.3.4 計(jì)算能力
9.4 原理與模型
9.4.1 算法原理
9.4.2 主要算子
9.4.3 算法流程
9.5 理論分析
……
第10章 DNA計(jì)算
第11章 仿生硬件
第12章 研究前沿與展望
附錄

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