科技 类型
可以朗读 语音朗读
159千字 字数
2019-07-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

本书在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。

内容简介

书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化问题、离散优化问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。

本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程，提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力，促进学习型智能优化算法的发展与完善。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 《排序与调度丛书》编辑委员会
  • 丛书序言
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 背景及意义
  • 1.2 智能优化方法
  • 1.3 知识导向的智能优化算法
  • 1.4 章节结构
  • 第2章 学习型智能优化方法
  • 2.1 学习型智能优化相关理论
  • 2.2 学习型智能优化中的知识
  • 2.3 学习型智能优化算法的框架与流程
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 求解函数优化问题的学习型遗传算法
  • 3.1 问题描述及特点分析
  • 3.2 求解过程
  • 3.3 实验结果及分析
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 求解非对称旅行商问题的学习型遗传算法
  • 4.1 问题描述及特点分析
  • 4.2 求解过程
  • 4.3 实验结果及分析
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 求解双层CARP优化问题的学习型遗传算法和学习型蚁群算法
  • 5.1 问题描述及特点分析
  • 5.2 求解框架
  • 5.3 求解过程
  • 5.4 学习型遗传算法的实验结果及分析
  • 5.5 学习型蚁群算法的实验结果及分析
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 求解柔性作业车间调度问题的学习型蚁群算法和学习型协同进化算法
  • 6.1 问题描述及特点分析
  • 6.2 求解过程
  • 6.3 学习型蚁群算法的实验结果及分析
  • 6.4 学习型协同进化算法的实验结果及分析
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 求解体系仿真优化问题的学习型遗传算法
  • 7.1 问题描述
  • 7.2 求解过程
  • 7.3 实验结果及分析
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 求解卫星地面站系统任务调度的学习型蚁群算法
  • 8.1 问题描述
  • 8.2 求解过程
  • 8.3 实验结果及分析
  • 8.4 本章小结
  • 第9章 求解多星任务规划问题的学习型蚁群算法
  • 9.1 问题描述
  • 9.2 问题建模
  • 9.3 求解过程
  • 9.4 实验结果及分析
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 总结与展望
  • 10.1 主要成果
  • 10.2 研究展望
  • 索引
  • 附录A 函数优化问题的一些普通测试函数
  • 附录B 函数优化问题的一些组合测试函数
  • 附录C 双层CARP优化问题的测试实例
  • 附录D 双层CARP优化问题的最优下限估计方法
  • D.1 服务成本的最优下限估计
  • D.2 空车成本的最优下限估计
  • D.3 仓库构建成本的最优下限估计
  • D.4 车辆购置成本的最优下限估计
  • 附录E 英汉排序与调度词汇
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。