智能优化算法及其应用

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1、[GeneralInformation]书名=智能优化算法及其应用作者=页数=230SS号=0出版日期=封面页书名页版权页前言页目录页第1章绪论1.1最优化问题及其分类1.1.1函数优化问题1.1.2组合优化问题1.2优化算法及其分类1.3邻域函数与局部搜索1.4计算复杂性与NP完全问题1.4.1计算复杂性的基本概念1.4.2P，NP，NP-C和NP-hard第2章模拟退火算法2.1模拟退火算法2.1.1物理退火过程和Metropolis准则2.1.2组合优化与物理退火的相似性2.1.3模拟退火算法的基本思想和步骤2.2模

2、拟退火算法的马氏链描述2.3模拟退火算法的收敛性2.3.1时齐算法的收敛性2.3.2非时齐算法的收敛性2.3.3SA算法渐进性能的逼近2.4模拟退火算法关键参数和操作的设计2.5模拟退火算法的改进2.6并行模拟退火算法2.7算法实现与应用2.7.1组合优化问题的求解2.7.2函数优化问题的求解第3章遗传算法3.1遗传算法的基本流程3.2模式定理和隐含并行性3.3遗传算法的马氏链描述及其收敛性3.3.1预备知识3.3.2标准遗传算法的马氏链描述3.3.3标准遗传算法的收敛性3.4一般可测状态空间上遗传算法的收敛性3.4.1问

3、题描述3.4.2算法及其马氏链描述3.4.3收敛性分析和收敛速度估计3.5算法关键参数与操作的设计3.6遗传算法的改进3.7免疫遗传算法3.7.1引言3.7.2免疫遗传算法及其收敛性3.7.3免疫算子的机理与构造3.7.4TSP问题的免疫遗传算法3.8并行遗传算法3.9算法实现与应用第4章禁忌搜索算法4.1禁忌搜索4.1.1引言4.1.2禁忌搜索示例4.1.3禁忌搜索算法流程4.2禁忌搜索的收敛性4.3禁忌搜索的关键参数和操作4.4并行禁忌搜索算法4.5禁忌搜索的实现与应用4.5.1基于禁忌搜索的组合优化4.5.2基于禁忌

4、搜索的函数优化第5章神经网络与神经网络优化算法5.1神经网络简介5.1.1神经网络发展回顾5.1.2神经网络的模型5.2基于Hopfield反馈网络的优化策略5.2.1基于Hopfield模型优化的一般流程5.2.2基于Hopfield模型优化的缺陷5.2.3基于Hopfield模型优化的改进研究5.3动态反馈神经网络的稳定性研究5.3.1动态反馈网络的稳定性分析5.3.1.1离散对称动态反馈网络的渐近稳定性分析5.3.1.2非对称动态反馈网络的全局渐近稳定性分析5.3.1.3时延动态反馈网络的全局渐近稳定性分析5.3.2

5、动态反馈神经网络的收敛域估计5.4基于混沌动态的优化研究概述5.4.1基于混沌神经网络的组合优化概述5.4.2基于混沌序列的函数优化研究概述5.4.3混沌优化的发展性研究5.5一类基于混沌神经网络的优化策略5.5.1ACNN模型的描述5.5.2ACNN模型的优化机制5.5.3计算机仿真研究与分析5.5.4模型参数对算法性能影响的几点结论第6章广义邻域搜索算法及其统一结构6.1广义邻域搜索算法6.2广义领域搜索算法的要素6.3广义邻域搜索算法的统一结构6.4优化算法的性能评价指标6.5广义邻域搜索算法研究进展6.5.1理论研

6、究概述6.5.2应用研究概述6.5.3发展性研究第7章混合优化策略7.1引言7.2基于统一结构设计混合优化策略的关键问题7.3一类GASA混合优化策略7.3.1GASA混合优化策略的构造出发点7.3.2GASA混合优化策略的流程和特点7.3.3GASA混合优化策略的马氏链描述7.3.4GASA混合优化策略的收敛性7.3.5GASA混合优化策略的效率定性分析第8章混合优化策略的应用8.1基于模拟退火-单纯形算法的函数优化8.1.1单纯形算法简介8.1.2SMSA混合优化策略8.1.3算法操作与参数设计8.1.4数值仿真与分析

7、8.2基于混合策略的控制器参数整定和模型参数估计研究8.2.1引言8.2.2模型参数估计和PID参数整定8.2.3混合策略的操作与参数设计8.2.4数值仿真与分析8.3基于混合策略的TSP优化研究8.3.1TSP的混合优化策略设计8.3.2基于典型算例的仿真研究8.3.3对TSP的进一步讨论8.4基于混合策略的加工调度研究8.4.1基于混合策略的Job-shop优化研究8.4.1.1引言8.4.1.2JSP的析取图描述和编码8.4.1.3JSP的混合优化策略设计8.4.1.4基于典型算例的仿真研究8.4.2基于混合策略的置

8、换Flow-shop优化研究8.4.2.1混合优化策略8.4.2.2算法操作与参数设计8.4.2.3数值仿真与分析8.4.3基于混合策略的一类批量可变流水线调度问题的优化研究8.4.3.1问题描述及其性质8.4.3.2混合优化策略的设计8.4.3.3仿真结果和分析8.5基于混合策略的神经网络权值学习研究