智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势,因而得到了国内外学者的广泛关注,并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法 遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员,通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间,通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势,因而得到了国内外学者的广泛关注,并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员,通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间,通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
朱旭振编著的《基于链路预测的推荐系统--原理模型与算法/十三五科学技术专著丛书》从复杂网络角度出发,研究基于相似性链路预测的协作推荐算法。本书主要面向广大的推荐算法研究者,希望能通过本书的介绍,帮助更
算法详解系列图书共有4卷,本书是第2卷—图算法和数据结构。本书共有6章,主要介绍了3个主题,分别是图的搜索和应用、最短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题,这
《智能就是算法吗?》 提供了对算法与智能的机理分析,不仅可让读者了解什么是算法、什么是智能,同时也揭示了人工智能领域的新发展。全书共包括原书前言、11章正文内容及附录部分,每章内容层层递进。在原书前言部分,作者以博客网站Steemit的运作方式引出了对本书的介绍和人工智能现状及其关注热点,同时介绍了本书的写作背景与资讯。在正文部分,第1章主要介绍了用于智能的自然元系统迁移算法;第2~7章分别讨论了人工智能涉及的多个领域,包括认知与识别、推理、问题求解、写作和组织思想的模板、情绪智能;第8~10章专门讨论人工智能特定领域,包括人工智能病理学、人工意识、Wedmind的体系结构;第11章则单独介绍了自然、人类和人工系统中的直觉概念。在附录部分,作者补充介绍了自己编写第1章的其余要素,以便读者能够更好地了解本书的内
本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识,主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路,从解决问题的目标来组织教学内容,注重理论与实践的并用。