基本信息
- 原书名：Fundamentals of Computational Swarm Intelligence
- 原出版社： Wiley
- 作者： Andries P. Engelbrecht
- 译者： 谭营
- 丛书名： 世界著名计算机教材精选
- 出版社：清华大学出版社
- ISBN：9787302208969
- 上架时间：2009-10-22
- 出版日期：2009 年10月
- 开本：16开
- 页码：425
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 人工智能 > 智能机器人
内容简介
书籍
计算机书籍
本书全面系统地介绍了计算群体智能中的粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)的基本概念、基本模型、理论分析及其应用。在简要介绍基本优化理论和总结各类优化问题之后，重点介绍了社会网络结构如何在个体间交换信息以及个体聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。在概述了进化计算后，重点论述了粒子群优化和蚁群优化的基本模型及其各种变体，给出了分析粒子群优化模型的一种通用方法，证明了基于蚂蚁行为实现的蚁群优化算法并将其用于解决实际问题。.
本书可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为智能信息处理、群体智能与工程等相关专业的科技工程人员的参考用书。...
计算机书籍
本书全面系统地介绍了计算群体智能中的粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)的基本概念、基本模型、理论分析及其应用。在简要介绍基本优化理论和总结各类优化问题之后，重点介绍了社会网络结构如何在个体间交换信息以及个体聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。在概述了进化计算后，重点论述了粒子群优化和蚁群优化的基本模型及其各种变体，给出了分析粒子群优化模型的一种通用方法，证明了基于蚂蚁行为实现的蚁群优化算法并将其用于解决实际问题。.
本书可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为智能信息处理、群体智能与工程等相关专业的科技工程人员的参考用书。...
目录
第1章 引言.
第一部分 优化理论
第2章 优化问题和方法
2．1 优化问题的基本要素
2．2 优化问题分类
2．3 最优性条件
2．4 优化算法的类别
2．5 收敛的一般条件
2．6 小结
第3章 无约束优化
3．1 问题的定义
3．2 优化算法
3．3 标准问题示例
3．4 小结
第4章 约束优化
4．1 定义
4．2 约束处理方法
4．3 标准问题实例
4．4 小结
第5章 多解问题
第一部分 优化理论
第2章 优化问题和方法
2．1 优化问题的基本要素
2．2 优化问题分类
2．3 最优性条件
2．4 优化算法的类别
2．5 收敛的一般条件
2．6 小结
第3章 无约束优化
3．1 问题的定义
3．2 优化算法
3．3 标准问题示例
3．4 小结
第4章 约束优化
4．1 定义
4．2 约束处理方法
4．3 标准问题实例
4．4 小结
第5章 多解问题
