进化优化算法基于仿生和种群的计算机智能方法遗传算法遗传规划蚁群优化粒子群优化差分进化基于生

基本信息

书名:应用数学译丛·进化优化算法:基于仿生和种群的计算机智能方法

定价：118元

作者:[美] 丹·西蒙（Dan Simon） 著，陈曦 译

出版社：清华大学出版社

出版日期：2018-12-01

ISBN：9787302516057

字数：618000

页码：618

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

内容提要

进化算法是一种人工智能.自然界中观察到的诸如自然选择、物种迁移、鸟群、人类文化、和蚁群等优化过程启发我们开发出进化算法.
　　本书讨论进化优化算法的理论、历史、数学和编程.主要括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及其他多种算法.
　　以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化算法，同时重视算法的实施.
　　仔细讨论了较新的进化算法,括反向学习、人工鱼群、细菌觅食以及其他多种算法.
　　每章都配有练习题，教师可以在线获得习题答案.
　　借助简单的例子帮助读者直观理解理论.
　　从作者的网页上可以得到主要的源代码.
　　介绍分析进化算法的数学技巧，括马尔可夫建模和动态系统建模.
　　本书适合作为高年级本科生和研究生的教材, 对工程和计算机科学领域的研究人员也大有裨益.

作者介绍

本书以一种直观但理论上严谨的方式介绍进化优化算法的理论、历史、数学和编程，同时重视算法的实施.主要括遗传算法、遗传规划、蚁群优化、粒子群优化、差分进化、基于生物地理学优化以及其他多种算法.

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