《計算智慧型》

《計算智慧型》

計算智慧型是以生物進化的觀點認識和模擬智慧型。按照這一觀點,智慧型是在生物的遺傳、變異、生長以及外部環境的自然選擇中產生的。在用進廢退、優勝劣汰的過程中,適應度高的(頭腦)結構被保存下來,智慧型水平也隨之提高。因此說計算智慧型就是基於結構演化的智慧型。

基本信息

內容簡介

《計算智慧型》全書共4個部分,分別介紹了計算智慧型的4個典型
圖書封面圖書封面
代表:演化計算、群體智慧型算法、人工神經網路和Fuzzy計算,第1部分介紹了遺傳算法、遺傳程式設計、演化策略和演化規劃4種主要的演化計算技術;第2部分介紹了粒子群最佳化和蟻群最佳化兩種具有代表性的群體智慧型算法;第3部分介紹了人工神經網路的基本概念和學習算法;第4部分介紹了Fuzzy計算的基本理論及套用。

目錄

前言
第一部分 演化計算
第1章 演化計算導引
1.1 演化計算
1.2 演化算法的基本結構
1.3 演化算法的設計
1.4 演化算法的特點
1.5 演化算法的性能評估
第2章 遺傳算法
2.1 遺傳算法的基本結構
2.2 一個例子
2.3 遺傳算法的實現技術
2.4 遺傳算法的理論基礎
習題
第3章 遺傳算法在最佳化中的套用
3.1 無約束最佳化

前言

隨著國民經濟的快速發展,科學和技術研究中提出的計算問題越來越多,越來越複雜,計算機及其套用軟體的迅猛發展為這些計算問題的解決創造了良好的條件,而培養一大批以數學和計算機為主要工具,研究各類問題在計算機上求解的數學方法及計算機套用軟體的專業人才也越來越迫切。
1998年前後,教育部著手對大學數學專業進行調整,將計算數學及其套用軟體、信息科學、運籌與控制專業合併,成立了“信息與計算科學專業,該專業成立之初,在培養目標、指導思想、課程設定、教學規範等方面存在不少爭議,教材建設也眾說紛紜,科學出版社的編輯曾多次找我,就該專業的教材建設問題與我有過多次的討論,2005年11月在大連理工大學召開的第九屆全國高校計算數學年會上,還專門討論了教材編寫工作,並成立了編委會,在會上,編委會就教材編寫的定位和特色等問題進行了討論並達成了共識,按照教育部數學與統計學教學指導委員會起草的“信息與計算科學專業教學規範”的要求,決定邀請部分高校教學經驗豐富的教師編寫一套教材,定名為“科學計算及其軟體教學叢書”,該叢書涵蓋信息與計算科學專業的大部分核心課程,偏重計算數學及套用軟體,叢書主要面向研究與教學型、教學型大學信息與計算科學專業的本科生和研究生,為此,科學出版社曾調研了國內不同層次的上百所學校,聽取了廣大教師的意見和建議,這套叢書將於今年秋季問世,第一批包括《小波分析》、《數值逼近》等十餘本教材,選材上強調科學性、系統性,內容力求深入淺出,簡明扼要。
叢書的編委和各位作者為叢書的出版做了大量的工作,在此表示衷心的感謝,我們誠摯地希望這套叢書能為信息與計算科學專業教學的發展起到積極的推動作用,也相信叢書在各方面的支持與幫助下會越出越好。

精彩書摘

為了判斷演化算法的優劣,需要對算法的性能進行評估,演化算法的性能評估通常採用與其他演化算法或傳統算法進行實驗比較的方式,在進行實驗比較之前,總是選定某種算法性能度量標準,而度量標準的選擇依賴於設計演化算法的目的
1.5.1設計演化算法的目的。
設計一個演化算法的目的可以是為了求解一個套用問題,也可以是為了進行學術研究,不同的目的導致了不同的算法設計方式。
套用問題可以劃分為如下兩類:
(1)設計型問題;
(2)重複型問題,
對於設計型問題來說,求解問題的時間可以延續數月,甚至數年,所以,衡量求解設計型問題的演化算法好壞的一個重要標準是算法求解的質量,而不是算法求解的速度,可以多次重複地運行一個算法,然後選擇算法所得到的最好解,設計型問題的一個例子是交通網路的最佳化。
與設計型問題不同,重複型問題要求算法能夠在較短的時間內求出一個較好的解,例如,一個運輸公司每天清晨需要給出該公司當天的運輸計畫,運輸計畫包括每位司機的收貨、送貨清單和運輸路線,若考慮最佳化準則和約束條件,運輸計畫安排問題可能是非常複雜的,根據任務的類型和要求,運輸計畫需要在幾個星期或幾天,甚至幾個小時之前準備妥當,在任何情形下,公司在每天清晨都必須將運輸計畫分發到每一位司機的手中,所以,一個求解該問題的演化算法應該能夠重複地對不同的問題實例(即每天不同的數據和要求)快速地求出一個較好的解,重複型問題對求解問題的演化算法的速度要求高於對解的質量要求,解必須是好的。

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