智能算法导论电子书

内容简介

前言PREFACE

第1章 遗传算法

1.1 遗传算法起源

1.2 遗传算法实现

1.3 基于遗传算法的组合优化

1.4 基于遗传算法的图像处理

1.5 基于遗传算法的社区检测

参考文献

第2章 免疫算法

2.1 生物免疫系统与人工免疫系统

2.2 免疫算法实现

2.3 基于免疫算法的聚类分析

2.4 基于免疫算法的限量弧路由问题

参考文献

第3章 Memetic算法

3.1 Memetic算法发展历程

3.2 Memetic算法实现

3.3 基于Memetic算法的社区检测

3.4 基于Memetic算法的限量弧路由问题

参考文献

第4章 粒子群算法

4.1 粒子群算法起源

4.2 粒子群算法实现

4.3 基于粒子群算法的图像处理

4.4 基于粒子群算法的优化问题

参考文献

第5章 蚁群算法

5.1 蚁群算法起源

5.2 蚁群算法实现

5.3 基于蚁群算法的路径规划

5.4 基于蚁群算法的社区检测

参考文献

第6章 狼群算法

6.1 狼群算法起源

6.2 狼群算法实现

6.3 基于狼群算法的函数求解

6.4 基于狼群算法的优化调度问题

参考文献

第7章 人工蜂群算法

7.1 人工蜂群算法起源

7.2 人工蜂群算法实现

7.3 基于人工蜂群算法的函数优化

7.4 基于人工蜂群算法的图像处理

参考文献

第8章 细菌觅食优化算法

8.1 细菌觅食优化算法起源

8.2 细菌觅食优化算法实现

8.3 基于细菌觅食算法的图像匹配

8.4 基于细菌觅食算法的聚类问题

参考文献

第9章 分布估计算法

9.1 分布估计算法起源

9.2 分布估计算法实现

9.3 基于分布估计算法的收敛性分析及多目标优化问题

9.4 基于分布估计算法的调度问题

参考文献

第10章 差分进化算法

10.1 差分进化算法与遗传算法

10.2 差分进化算法实现

10.3 基于差分进化算法的多目标优化问题

10.4 基于差分进化算法的调度问题

参考文献

第11章 模拟退火算法

11.1 模拟退火算法起源

11.2 模拟退火算法实现

11.3 基于模拟退火算法的超大规模集成电路研究

11.4 基于模拟退火算法的图像处理

11.5 基于模拟退火算法的组合优化

参考文献

第12章 贪心算法

12.1 从背包问题了解贪心算法

12.2 贪心算法实现

12.3 基于贪心算法的组合优化

参考文献

第13章 雨滴算法

13.1 自然降雨现象启发下的雨滴算法

13.2 雨滴算法理论基础

13.3 基于雨滴算法的多目标优化问题

参考文献

第14章 禁忌搜索算法

14.1 禁忌搜索算法起源

14.2 禁忌搜索算法实现

14.3 基于禁忌搜索的飞蜂窝网络频谱分配方法

参考文献

第15章 量子搜索与优化

15.1 量子计算原理

15.2 量子计算智能的几种模型

15.3 量子进化算法

参考文献

第16章 量子粒子群优化

16.1 量子行为粒子群算法

16.2 协同量子粒子群优化

16.3 基于多次坍塌-正交交叉的量子粒子群优化

参考文献

第17章 最小二乘法

17.1 最小二乘法数学基础

17.2 最小二乘法流程

17.3 最小二乘法在机器学习中的应用

参考文献

第18章 A*算法

18.1 最短路径搜索

18.2 A*算法实现

18.3 A*算法的优势与缺陷

参考文献

第19章 神经网络算法

19.1 神经网络算法起源

19.2 神经网络算法实现

19.3 基于神经网络算法的图像处理

19.4 基于神经网络算法的预测控制

参考文献

第20章 深度学习算法

20.1 深度学习算法与神经网络

20.2 深度学习算法实现

20.3 基于深度学习算法的计算机视觉

20.4 基于深度学习算法的语音识别

参考文献

第21章 强化学习

21.1 强化学习模型

21.2 逆向强化学习

21.3 基于多尺度FCN-CRF网络和强化学习的高分辨SAR图像语义分割

参考文献

第22章 混合智能算法

22.1 粒子群深度网络模型及学习算法

22.2 混沌模拟退火深度网络模型及学习算法

参考文献