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很优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题。本书由浅入深地介绍了粒子群优化算法、差分进化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群优化算法、果蝇优化算法、人工免疫优化算法和量子衍生进化算
本书以作者在厦门大学完成的博士学位论文的部分研究成果，以及后续相关研究为主要取材，聚焦大数据分析的关键问题---属性约简，详细阐释了作者提出的计算大型决策系统的所有最小属性约简的独特方法。 此外，该
本书是专为小学高年级的学生设计的人工智能科普图书，旨在通过图形化的方式帮助学生建立起对算法基础知识的初步认识，培养算法思维和实践能力。全书共分为4个单元，每个单元都结合生动有趣的实践活动和跨学科主题，帮助学生在解决问题的过程中逐渐理解并掌握算法的基础知识、基本结构和设计思路，提升他们的信息素养和解决问题的能力，为他们在人工智能领域的深入学习和应用奠定坚实的基础。本书适合小学高年级的学生阅读。
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《强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。
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