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内容简介:
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章,第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法,后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。
书籍目录:
目录
序言
第章 -概论
.组合化问题
.2计算复杂性的概念
.3邻域概念
.4启发式算法
.5NP,NPC和NPhard概念
.6小结
练习题
参考文献
第2章 -禁忌搜索算法
2.局部搜索
2.2禁忌搜索
2.3技术问题
2.4应用实例
练习题
参考文献
第3章 -模拟退火算法
3.模拟退火算法及模型
3.2马尔可夫链
3.3时齐算法的收敛性
3.4非时齐算法收敛性简介
3.5实现的技术问题
3.6应用案例――下料问题
练习题
参考文献
第4章 -遗传算法
4.遗传算法
4.2模板理论
4.3马尔可夫链收敛分析
4.4实现的技术问题
4.5遗传模拟退火算法
4.6应用案例――生产批量问题
练习题
参考文献
第5章 -人工神经网络
5.人工神经网络的基本概念
5.2单层前向神经网络
5.3多层前向神经网络
5.4竞争学经网络
5.5反馈型神经网络
练习题
参考文献
第6章 -拉格朗日松弛算法
6.基于规划论的松弛方法
6.2拉格朗日松弛方法的理论
6.3拉格朗日松弛的进一步讨论
***拉格朗日松弛算法
6.5拉格朗日松弛在能力约束单机排序问题中
的应用
练习题
参考文献
索引及英文
”
作者介绍:
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出版社信息:
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编辑推荐
本书系统地介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗日松驰等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。本书共6章,第章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
书籍介绍
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章,第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法,后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:5分
使用便利性:3分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:9分
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安全性:3分
稳定性:6分
搜索功能:6分
下载便捷性:9分
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:8分
主题深度:3分
文字风格:8分
语言运用:9分
文笔流畅:4分
思想传递:6分
知识深度:3分
知识广度:4分
实用性:3分
章节划分:6分
结构布局:9分
新颖与独特:5分
情感共鸣:5分
引人入胜:8分
现实相关:5分
沉浸感:9分
事实准确性:9分
文化贡献:3分