現代智能優化混閤算法及其應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

梁旭，黃明，寜濤 等 著

圖書標籤:

• 智能優化算法
• 混閤算法
• 優化算法
• 人工智能
• 機器學習
• 群智能
• 進化計算
• 元啓發式算法
• 工程優化
• 算法應用

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121234446

版次：2

商品編碼：11517029

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：252

正文語種：中文

內容簡介

　　智能優化混閤算法是一種以某類優化算法為基礎，融閤其他智能算法或理論的混閤算法，可用於求解各種工程問題優化解。
　　《現代智能優化混閤算法及其應用（第2版）》係統討論瞭現今應用較為廣泛的幾種智能優化混閤算法，主要內容來源於作者多年的研究成果，使讀者比較全麵地瞭解智能優化混閤算法的相關知識及應用。《現代智能優化混閤算法及其應用（第2版）》理論聯係實際，集知識性、專業性、操作性、技能性為一體，對智能優化混閤算法的原理、步驟、應用等進行瞭全麵且詳細的介紹。

作者簡介

1997年~至今：大連交通大學軟件學院，副教授，碩士生導師，副院長。遼寜省計算機學會 理事。主持多項省、市基金項目，長期從事ERP、企業信息化的研究，詳見附件2。

目錄

第1章 緒論
1.1 智能優化算法簡介
1.1.1 遺傳算法簡介
1.1.2 蟻群算法簡介
1.1.3 退火算法簡介
1.1.4 雲遺傳算法簡介
1.2 混閤優化算法簡介
1.2.1 混閤優化算法概述
1.2.2 混閤優化算法現狀
1.3 本章小結

第2章 混閤遺傳算法
2.1 基本遺傳算法
2.1.1 基本遺傳算法及流程圖
2.1.2 基本遺傳算法的特點
2.2 改進的遺傳算法
2.2.1 雙閾值控製的遺傳算法
2.2.2 改進的僞並行遺傳算法
2.2.3 改進的小生境遺傳算法
2.2.4 改進的自適應遺傳算法
2.2.5 基於免疫原理的新優化遺傳算法
2.2.6 模式理論及模式導嚮的遺傳算法
2.2.7 改進的雙倍體遺傳算法
2.2.8 改進的並行遺傳算法
2.3 遺傳算法與其他優化算法的融閤
2.3.1 病毒進化遺傳算法
2.3.2 改進的DNA免疫遺傳算法
2.4 本章小結

第3章 混閤蟻群算法
3.1 基本蟻群算法
3.1.1 基本蟻群算法及流程圖
3.1.2 基本蟻群算法的特點
3.2 改進的蟻群算法
3.2.1 一種改進的非均勻窗口蟻群算法
3.2.2 基於變異和動態信息素更新的蟻群優化算法
3.3 蟻群、遺傳算法的融閤――動態蟻群遺傳算法
3.4 本章小結

第4章 混閤退火算法
4.1 基本退火算法
4.1.1 基本退火算法及流程圖
4.1.2 基本退火算法的特點
4.2 退火算法與其他優化算法的融閤
4.2.1 改進的遺傳退火算法
4.2.2 基於學習機製的退火並行遺傳算法
4.3 本章小結

第5章 其他典型混閤優化算法
5.1 禁忌-並行混閤遺傳算法
5.1.1 禁忌-並行遺傳算法的關鍵技術
5.1.2 混閤算法流程
5.2 周期性病毒進化遺傳算法
5.2.1 新的周期性病毒進化遺傳算法的基本思想
5.2.2 改進的周期性病毒進化遺傳算法流程
5.2.3 改進的周期性病毒進化遺傳算法的優點
5.3 改進的決策樹學習算法
5.4 改進的廣義粒子群優化算法
5.4.1 基本粒子群優化算法介紹
5.4.2 基本粒子群優化機理分析
5.4.3 廣義粒子群優化算法模型
5.4.4 GPSO的具體流程
5.5 一種基於粒子群優化的反嚮傳播神經網絡算法
5.6 一種基於混沌優化的模糊聚類方法
5.6.1 聚類的定義
5.6.2 基於混沌優化的模糊聚類
5.7 本章小結

第6章 雲遺傳算法及其應用
6.1 基本雲遺傳算法
6.1.1 雲模型發生器
6.1.2 基本雲遺傳算法及流程圖
6.2 改進的雲遺傳算法
6.2.1 雲自適應遺傳算法
6.2.2 雲自適應量子遺傳算法
6.3 本章小結

第7章 混閤優化算法的典型應用
7.1 TSP問題
7.1.1 旅行商問題模型
7.1.2 采用動態蟻群遺傳算法求解TSP問題
7.2 0-1背包問題
7.2.1 0-1背包問題模型
7.2.2 使用改進的遺傳退火算法求解0-1背包問題
7.3 車間調度問題
7.3.1 車間調度問題的描述
7.3.2 雙閾值控製的遺傳算法求解車間調度問題
7.4 車輛路徑問題
7.4.1 車輛路徑問題描述
7.4.2 自適應遺傳算法求解車輛路徑問題
7.5 裝箱問題
7.5.1 裝箱問題描述
7.5.2 使用基於學習機製的退火並行遺傳算法求解裝箱問題
7.6 圖著色問題
7.6.1 圖著色問題描述
7.6.2 周期性病毒進化遺傳算法求解圖著色問題
7.7 本章小結

第8章 總結及展望
8.1 主要工作總結及創新
8.2 未來發展方嚮
8.3 本章小結
參考文獻

前言/序言

好的，這是一份針對一本名為《現代智能優化混閤算法及其應用（第2版）》的書籍，但內容完全不涉及該主題的圖書簡介。 --- 圖書名稱：深入淺齣：數據結構與算法設計實踐指南 作者： 張偉 著 齣版社： 科技視野齣版社 齣版日期： 2024年5月 --- 圖書簡介 本書旨在為計算機科學、軟件工程以及相關領域的初學者和中級開發者提供一套係統、實用的數據結構與算法設計實踐指南。在信息技術飛速發展的今天，理解和掌握數據結構與算法是構建高效、可靠軟件係統的基石。本書摒棄瞭傳統教材中過於抽象和冗長的理論闡述，轉而采用一種“理論結閤實踐，深入淺齣”的講解方式，力求讓讀者在實際操作中領悟算法的精髓。 全書共分為十章，結構嚴謹，邏輯清晰。從基礎的數據組織形式齣發，逐步深入到復雜的應用場景。 第一部分：基礎構建——理解數據與邏輯（第1-3章） 第一章：數據結構基礎與抽象數據類型 本章首先迴顧瞭數據結構的基本概念，重點介紹瞭抽象數據類型（ADT）的定義與重要性。我們詳細探討瞭綫性錶（如數組和鏈錶）在不同場景下的優劣，並以Java和Python語言為例，展示瞭如何用麵嚮對象的方式實現這些ADT。讀者將學習到如何在內存布局和訪問效率之間做齣權衡。 第二章：棧與隊列的深入解析 棧和隊列作為最基礎的兩種結構，在本章中得到瞭詳盡的剖析。我們不僅講解瞭它們的後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）特性，還重點闡述瞭它們在錶達式求值、函數調用棧管理以及任務調度中的實際應用。特彆地，本章引入瞭循環隊列和雙端隊列的概念，並分析瞭在並發環境下的基本同步機製對這些結構操作的影響。 第三章：樹形結構：遍曆、平衡與應用 樹是處理層次化數據的核心工具。本章從二叉樹的定義齣發，詳細介紹瞭前序、中序和後序遍曆算法的遞歸與非遞歸實現。隨後，我們聚焦於搜索效率的關鍵——二叉搜索樹（BST）。為瞭解決標準BST在極端情況下的性能退化問題，本章引入瞭平衡二叉樹的理念，並重點講解瞭AVL樹和紅黑樹的鏇轉與再平衡操作，為後續的數據庫索引和文件係統結構打下堅實基礎。 第二部分：高效搜索與排序（第4-6章） 第四章：搜索算法的效率優化 搜索是數據處理中的常見任務。本章係統地介紹瞭綫性搜索和二分查找。在深入分析二分查找的原理後，我們探討瞭其適用條件及邊界處理的技巧。此外，本章還涵蓋瞭哈希錶的構造原理，包括哈希函數的選擇、衝突解決策略（開放定址法與鏈地址法），並詳細分析瞭查找時間復雜度的期望值與最壞情況。 第五章：經典排序算法的性能比較 排序算法是算法學習的核心環節。本章按時間復雜度由低到高，依次介紹瞭插入排序、選擇排序和冒泡排序等$O(n^2)$級彆的算法，並剖析瞭它們在不同數據集上的錶現差異。隨後，我們重點講解瞭高效的比較排序算法——歸並排序和快速排序，特彆是快速排序中的樞軸（Pivot）選擇策略及其對整體性能的關鍵影響。 第六章：非比較排序與特定場景優化 本章關注於利用數據特性來突破$O(n log n)$的理論下限。我們詳細介紹瞭計數排序、桶排序和基數排序的實現細節和適用範圍，並對比瞭它們在處理整數數據時的巨大優勢。同時，本章提供瞭一個決策框架，幫助讀者根據輸入數據的分布特性，選擇最優的排序方案。 第三部分：圖論與高級主題（第7-10章） 第七章：圖的錶示與基礎遍曆 圖結構是建模復雜關係網絡的利器。本章首先介紹瞭圖的鄰接矩陣和鄰接錶兩種主要錶示方法，並分析瞭它們在空間占用和遍曆效率上的權衡。隨後，我們深入講解瞭圖的兩種核心遍曆算法：廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並討論瞭它們在迷宮求解、社交網絡分析等領域的應用。 第八章：最短路徑算法的權衡 最短路徑問題是圖算法中最富挑戰性的部分之一。本章係統講解瞭單源最短路徑問題，從無權圖中的BFS到有權非負圖中的迪傑斯特拉（Dijkstra）算法。對於包含負權邊的圖，我們詳細解析瞭貝爾曼-福特（Bellman-Ford）算法，並著重強調瞭如何利用該算法檢測負權環。最後，我們簡要介紹瞭解決所有頂點對之間最短路徑的弗洛伊德-沃沙爾（Floyd-Warshall）算法。 第九章：最小生成樹與拓撲排序 本章探討瞭圖論中兩個至關重要的應用：最小生成樹（MST）和拓撲排序。我們詳盡闡述瞭構建MST的兩種經典貪心算法——普裏姆（Prim）算法和剋魯斯卡爾（Kruskal）算法，並對比瞭它們在不同圖密度下的性能錶現。此外，拓撲排序被用於解決項目依賴關係和任務調度問題，本章提供瞭基於DFS和Kahn算法的實現方案。 第十章：算法復雜度分析與實踐中的性能調優 本章迴歸理論的嚴謹性，係統講解瞭時間復雜度和空間復雜度的數學錶示法，包括大$O$、大$Omega$和$Theta$符號的精確含義。我們通過具體案例演示瞭如何對遞歸關係式進行求解，以確定算法的漸近復雜度。最後，本章提供瞭大量代碼層麵的性能調優技巧，如內存局部性、緩存友好性設計，以及如何利用現代CPU架構特性來提升代碼執行效率。 本書特色： 代碼驅動： 每種數據結構和算法均配有清晰的、可直接運行的C++和Python參考實現。 案例豐富： 結閤實際工程問題，如內存池管理、並發隊列設計、高性能日誌係統等，展示算法的應用價值。 注重思維： 強調算法設計背後的思維模式，而非僅僅是公式的堆砌。 本書適閤於有一定編程基礎，希望係統提升算法素養的工程師、學生以及希望鞏固核心計算思維的專業人士閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠自信地在復雜的軟件係統中設計和實現高效的數據處理方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵色彩搭配得非常和諧，既有科技感又不失穩重。紙張質量也相當不錯，觸感平滑，印刷清晰，即便是長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。尤其是章節的排版布局，邏輯性很強，重點內容都有突齣顯示，使得初次接觸這個領域的讀者也能快速抓住核心概念。書中插圖和圖錶的繪製非常專業，每一個算法的流程圖都清晰易懂，極大地降低瞭理解復雜算法的門檻。翻閱全書時，能感受到編輯團隊在細節上的用心，例如術語的解釋、公式的標注都非常規範，這對於需要深入研究和引用這些內容的讀者來說，無疑是一個巨大的加分項。整體而言，這本書的物理呈現達到瞭專業教材應有的水準，讓人非常願意拿起並細細品讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容的深度上，給我留下瞭極其深刻的印象。作者顯然對優化算法領域有著非常紮實和全麵的理解，他不僅僅停留在對現有算法的羅列和介紹，而是深入剖析瞭每種算法背後的數學原理和設計思想。特彆是對於幾種前沿混閤策略的討論，作者展現齣瞭極高的洞察力，他巧妙地將幾種看似獨立的算法進行瞭有機結閤，構建齣更具魯棒性和高效性的新框架。對於每個算法的推導過程，講解得細緻入微，每一個數學步驟的銜接都過渡自然，沒有齣現那種生硬的跳躍，這對於那些想從“會用”提升到“精通”的讀者來說，簡直是如獲至寶。書中對這些算法在特定工程問題上的適用性和局限性的分析也極其到位，提供瞭非常寶貴的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

本書的案例分析部分可以說是點睛之筆，真正體現瞭理論指導實踐的價值。作者沒有選擇那些已經被研究得過於透徹的“老生常談”的案例，而是選取瞭一些當前工業界和科研領域麵臨的，具有挑戰性的實際問題，比如大規模資源調度、復雜網絡路由優化等等。在這些案例的展示中，作者不僅展示瞭如何選擇閤適的混閤算法，更詳細地闡述瞭參數設置、收斂性檢驗以及結果驗證的全過程。這種“手把手”的教學方式，讓讀者能夠清晰地看到理論是如何轉化為解決實際問題的生産力的。我感覺自己不再隻是一個旁觀者，而是已經通過書中的指引，掌握瞭處理類似問題的工具和思維框架。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，仿佛進行瞭一次知識的“探險”。作者的敘述風格非常吸引人，他沒有采用那種枯燥的學術論文腔調，而是用一種近乎對話的方式，引導著讀者逐步深入到問題的核心。尤其是一些復雜概念的闡述，作者總能找到絕妙的比喻或類比，使得那些抽象的優化過程變得生動起來，讓復雜的數學模型仿佛就在眼前“活”瞭起來。這種教學上的技巧性使得閱讀體驗非常流暢，即便是麵對一些晦澀難懂的理論，也感覺障礙重重。這種深入淺齣的講解方式，極大地激發瞭我進一步探索底層機製的興趣，而不是僅僅停留在錶麵的應用層麵。對於自學人士來說，這種互動式的引導作用是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

從整體結構和邏輯脈絡來看，這本書的組織架構堪稱教科書級彆的典範。它不是一堆零散知識點的堆砌，而是一個嚴密構建的知識體係。開篇的理論基礎奠定瞭堅實的地基，中間部分逐步引入和深化核心算法，最後以應用和展望收尾，層次分明，遞進自然。每一章的內容都緊密承接上一章，並且為下一章的深入做好鋪墊，使得整個閱讀過程一氣嗬成，沒有感到絲毫的知識斷裂感。這種精心編排的結構，不僅方便瞭係統學習，也使得迴顧和查閱特定知識點時，能夠迅速定位到相關的上下文，極大地提高瞭學習效率和知識的整閤能力。這本書無疑是這個領域內，一本結構完整、體係完善的重量級著作。

評分☆☆☆☆☆

專業圖書

評分☆☆☆☆☆

哎喲，不錯噢，快遞也很快，東西也不錯

評分☆☆☆☆☆

專業的書本，還要點時間消化。正版

評分☆☆☆☆☆

..................................

評分☆☆☆☆☆

感覺還行，但是不知自己能不能用的起來。

評分☆☆☆☆☆

書很好！很適用！推薦！

評分☆☆☆☆☆

這本書不錯！很有啓發性

評分☆☆☆☆☆

特價買的，很實惠，挺好

評分☆☆☆☆☆

書感覺一般般。。太簡略