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本书在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。
内容简介
书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化问题、离散优化问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。
本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程，提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力，促进学习型智能优化算法的发展与完善。
作者简介
作者邢立宁，国防科技大学研究员，博士生导师。担任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会主任，湖南省系统工程与管理学会副理事长。
章节目录
版权信息
内容简介
《排序与调度丛书》编辑委员会
丛书序言
前言
第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 智能优化方法
1.3 知识导向的智能优化算法
1.4 章节结构
第2章 学习型智能优化方法
2.1 学习型智能优化相关理论
2.2 学习型智能优化中的知识
2.3 学习型智能优化算法的框架与流程
2.4 本章小结
第3章 求解函数优化问题的学习型遗传算法
3.1 问题描述及特点分析
3.2 求解过程
3.3 实验结果及分析
3.4 本章小结
第4章 求解非对称旅行商问题的学习型遗传算法
4.1 问题描述及特点分析
4.2 求解过程
4.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 求解双层CARP优化问题的学习型遗传算法和学习型蚁群算法
5.1 问题描述及特点分析
5.2 求解框架
5.3 求解过程
5.4 学习型遗传算法的实验结果及分析
5.5 学习型蚁群算法的实验结果及分析
5.6 本章小结
第6章 求解柔性作业车间调度问题的学习型蚁群算法和学习型协同进化算法
6.1 问题描述及特点分析
6.2 求解过程
6.3 学习型蚁群算法的实验结果及分析
6.4 学习型协同进化算法的实验结果及分析
6.5 本章小结
第7章 求解体系仿真优化问题的学习型遗传算法
7.1 问题描述
7.2 求解过程
7.3 实验结果及分析
7.4 本章小结
第8章 求解卫星地面站系统任务调度的学习型蚁群算法
8.1 问题描述
8.2 求解过程
8.3 实验结果及分析
8.4 本章小结
第9章 求解多星任务规划问题的学习型蚁群算法
9.1 问题描述
9.2 问题建模
9.3 求解过程
9.4 实验结果及分析
9.5 本章小结
第10章 总结与展望
10.1 主要成果
10.2 研究展望
索引
附录A 函数优化问题的一些普通测试函数
附录B 函数优化问题的一些组合测试函数
附录C 双层CARP优化问题的测试实例
附录D 双层CARP优化问题的最优下限估计方法
D.1 服务成本的最优下限估计
D.2 空车成本的最优下限估计
D.3 仓库构建成本的最优下限估计
D.4 车辆购置成本的最优下限估计
附录E 英汉排序与调度词汇
学习型智能优化算法及其应用是2019年由清华大学出版社出版,作者向尚。
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