智能算法原理與實現(群智能優化算法)
李士勇 李研 王越紅 林永茂
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2025-04-01
- 定價: $774
- 售價: 7.9 折 $611
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 512
- ISBN: 7302684332
- ISBN-13: 9787302684336
-
相關分類:
Machine Learning
立即出貨 (庫存 < 4)
買這商品的人也買了...
-
Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, 3/e (Hardcover) (書況舊書側有些黴斑,不介意在下單)$1,500$1,470 -
$351機器學習實戰 -
$294C# 並發編程經典實例 -
$414Java 多線程編程核心技術 (Java Multi-thread Programming) -
$588數值與非數值分析VC++類庫(附光盤) -
$414實戰 Java 高並發程序設計 -
王者歸來:Python 在大數據科學計算上的最佳實作$860$731 -
$177Java 多線程編程實戰指南 (設計模式篇) -
Python GUI 程式設計:PyQt5 實戰$690$538 -
$453Java 高並發編程詳解:多線程與架構設計 -
網站擷取|使用 Python, 2/e (Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web, 2/e)$580$458 -
$594實戰 Python 網絡爬蟲 -
用 Python 實作強化學習|使用 TensorFlow 與 OpenAI Gym (Hands-On Reinforcement Learning with Python)$520$410 -
$453深入理解神經網絡 : 從邏輯回歸到 CNN -
$606ANSYS Workbench 熱力學分析實例演練 (2020版) -
$555ADAMS 2020 虛擬樣機技術從入門到精通 -
數值分析, 10/e (Numerical Analysis, 10/e)$1,128$1,071 -
$657優化理論與實用算法 -
$412控制之美 (捲2) - 最優化控制 MPC 與卡爾曼濾波器 -
$474控制之美 (捲1) - 控制理論從傳遞函數到狀態空間, 2/e -
$402優化理論與算法基礎 -
非線性最優化算法與實踐(微課視頻版)$414$393 -
$374機器學習與數據科學中的優化算法 -
Python 路徑規劃與決策算法$714$678 -
偏微分方程$299$284
相關主題
商品描述
本書是“人工智能科學與技術叢書”之一,全面系統地介紹106種群智能優化算法,內容包括模擬自然界中生物和動物的覓食行為、求偶行為、交配行為、遷徙策略、狩獵策略等過程中蘊含的優化機制和群體智能行為。這些生物和動物有分佈在廣袤土地上的螞蟻、蜜蜂、螢火蟲、蝴蝶、蜻蜓、飛蛾、蜘蛛、天牛、瓢蟲、蚯蚓等多種昆蟲,有浩瀚海洋中的磷蝦、蝠鱝、被囊群、水母、藤壺、口孵魚、河豚、樽海鞘、海豚、鯨魚等,有茂密森林和草原中的猴群、斑鬣狗、狼、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、野馬、獅子、大象、大猩猩、黑猩猩等,有翺翔在空中的鳥類——鴿子、海鷗、烏燕鷗、大雁、雄鷹等,有北冰洋的企鵝、北極熊等,還有侵入人體極其微小的細菌、病毒等。 本書取材廣泛、內容新穎,具有多學科交叉性,內容由淺入深,啟迪創新思維,可供智能科學、人工智能、自動化、計算機科學、信息科學、系統科學、管理科學等相關領域的高校師生、研究人員及工程技術人員學習參考。
作者簡介
李士勇,哈爾濱工業大學二級教授、博士生導師,哈爾濱工業大學教學名師。黑龍江省優秀專家。國家模糊控制生產力促進中心專家組專家、JOURNAL OF MEASUREMENT SCIENCE AND INSTRUMENTATION編委。近四十年來一直從事自動控制、模糊數學、模糊控制、智能控制、智能優化、智能制導、覆雜適應系統的理論及其在工業過程與國防高技術領域中應用方面的教學、科研和研究生指導工作。獲2項國家級科研和教學成果獎、7項省部級獎。發表近200篇學術論文。作為第一作者出版15部教材和專著。在智能控制方面百萬字的代表作《模糊控制·神經控制和智能控制論》榮獲1999年“全國優秀科技圖書獎”暨“科技進步獎(科技著作)”,已被6000餘篇論文引用,曾躋身於十大領域中國科技論文引用頻次最高的前50部專著與譯著排行榜。美國IEEE FELLOW、田納西大學J.C.HUNG(洪箴)教授曾指出:“李士勇教授在模糊控制、神經網(絡)控制及智能控制方面有深入的理論研究和特殊的學術造詣及貢獻。”在智能優化方面已出版的著作有《蟻群算法及其應用》《量子計算與量子優化算法》《智能優化算法原理與應用》《智能優化算法與湧現計算》。
目錄大綱
第1章 蚊群優化算法
第2章 蚊獅優化算法
第3章 粒子群優化算法
第4章 人工蜂群算法
第5章 蜜蜂交配優化算法
第6章 適應度依賴優化算法
第7章 螢火蟲群優化算法
第8章 螢火蟲算法
第9章 果蠅優化算法
第10章 蝴蝶算法
第11章 蝴蝶交配優化算法
第12章 蝴蝶優化算法
第13章 帝王蝶優化算法
第14章 蜻蜓算法
第15章 蜉蝣優化算法
第16章 蚱蜢優化算法
第17章 飛蛾撲火優化算法
第18章 蛾群算法
第19章 群居蜘蛛優化算法
第20章 黑寡婦優化算法
