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| 內容簡介： |
优化是宇宙万物的基本法则，也是人类改造世界的原则和目标。优化理论作为一门古老的学科，源远流长，目前已经发展到智能优化理论阶段。本书对智能优化算法的理论和应用进行系统介绍。第一部分是基础篇，主要讲述智能优化算法的人工智能基础和优化理论基础；第二部分是进化计算篇，重点讲述遗传算法和差分进化算法，简要介绍进化算法的其它重要分支；第三部分是群智能算法，重点介绍蚁群算法、微粒群算法和蜂群算法：第四部分简要介绍近几年新出现的代表性智能优化算法。
本书将经典性和前沿性、基础性和学术性、教学性和研究性辩证地统一起来，可供智能科学、计算机科学、自动化、通讯和电子信息等相关领域的研究人员和工程技术人员阅读，也可作为研究生及高年级本科生的教材或参考资料。
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| 目錄：
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第1章人工智能基础
1．1人工智能概述
1．1．1人工智能的定义和简史
1．1．2人工智能的学科和研究
1．1．3人工智能的应用领域
1．2知识表示
1．2．1状态空间表示法
1．2．2与／或图表示法
1．2．3逻辑表示法
1．2．4产生式表示法
1．2．5语义网络表示法
1．2．6框架表示法
1．3搜索求解问题的基本原理
1．3．1搜索求解问题的思想与要素
1．3．2搜索求解问题的步骤与策略
1．3．2．1基本搜索策略
1．3．2．2启发式搜索策略
1．3．3搜索问题的特征分析
1．4搜索求解问题的基本方法
1．4．1状态空间搜索法
1．4．2与／或图搜索法
参考文献
第2章优化理论基础
2．1优化理论的产生和发展
2．1．1优化的意义
2．1．2古典优化理论
2．1．3传统优化理论
2．1．4智能优化算法的产生
2．2优化问题和优化算法
2．2．1计算复杂性
……
第3章 经典进化计算——遗传算法
第4章 现代进化计算——差分进化算法
第5章 群智能——蚁群算法
第6章 群智能——微粒群优化算法
第7章 群智能——蜂群算法
第8章 新型智能优化算法介绍
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