编辑推荐
《元启发式优化算法:理论阐释与应用》内容取材新颖，面向应用，通过翔实的仿真数据，介绍了各个算法的参数控制和运算过程，为读者利用该算法解决实际问题提供有益启示。《元启发式优化算法:理论阐释与应用》可作为管理科学、控制科学、计算机科学等专业高年级本科生、研究生、教师和其他专业技术人员的参考书。
作者简介
徐俊杰，男，1980年生，工学博士，安庆师范学院经济与管理学院副教授，硕士生导师，中国物流学会特约研究员。研究领域包括智能优化算法、物流系统优化、电子商务与信息化等，近年来主持或参与近10项科研项目，发表学术论文40余篇。
目录
前言
第1章绪论
1.1引言
1.2国内外研究概况
1.3本书的研究内容
第2章元启发式算法的相关概念
2.1最优化问题及其分类
2.2局部最优与全局最优
2.3计算复杂性
2.4启发式算法
2.5元启发式算法的优化模式
2.6优化算法的评价
第3章蚁群优化
3.1生物背景
3.2蚁群优化模型
3.3基本算法：蚂蚁系统
3.4其他算法
3.5处理连续问题
3.6收敛性分析
3.7应用概述
3.8小结
第4章粒子群优化
4.1生物背景
4.2粒子群优化模型
4.3基本算法
4.4两种参数配置方式
4.5受关注的若干改进
4.6处理离散问题
4.7应用概述
4.8小结
第5章微正则退火算法及其应用
5.1微正则退火算法
5.2TSP实例仿真
5.3三种改进策略
5.4基于微正则退火的频率分配方法
5.5小结
第6章增强型参考位置的粒子群优化模型
6.1模型描述
6.2测试函数
6.3确定性的参数配置
6.4具有随机扰动的参数配置
6.5小结
第7章共享适应值的小生境粒子群优化
7.1小生境在遗传算法中的应用
7.1.1排挤小生境模型
7.2小生境在粒子群优化中应用
7.3ShPSO模型
7.4实验结果分析
7.5小结
第8章基于两阶段策略的粒子群优化
8.1两阶段策略设计
8.2实验设计
8.3实验结果
8.4小结
附录1TSP实例的节点坐标
附录2核心源程序
参考文献
电子版地址：
https://weidian.com/item.html?itemID=2231266060
微信：K517855150
最新评论