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內(nèi)容簡介

　　隨著科學技術的進步，在現(xiàn)實中遇到的問題變得越來越復雜，如何有效地解決是經(jīng)常面臨的一個問題。因此，國內(nèi)外眾多研究者在不斷地研究和探索，而智能優(yōu)化算法已成為重要的研究方向?！吨悄軆?yōu)化算法及其應用》介紹了經(jīng)典、受歡迎的9種智能優(yōu)化算法的基本原理、算法流程、算法的不足與改進及網(wǎng)絡安全領域的應用，并給出了仿真測試實例，包括遺傳算法、差分進化算法、蟻群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼優(yōu)化算法、鯨魚優(yōu)化算法、模擬退火算法和頭腦風暴優(yōu)化算法?！吨悄軆?yōu)化算法及其應用》適合作為計算機、信息、通信、控制、網(wǎng)絡安全等相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可供從事智能優(yōu)化算法研究和應用的科研人員參考。

作者簡介

暫缺《智能優(yōu)化算法及其應用》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 概述
1．2 進化類算法
1．3 群智能算法
1．4 仿物理學優(yōu)化算法
1．5 仿人智能優(yōu)化算法
參考文獻
第2章遺傳算法
2．1 引言
2．2 遺傳算法理論
2．2．1 遺傳算法的生物學基礎
2．2．2 遺傳算法理論基礎
2．2．3 遺傳算法的基本概念
2．2．4 遺傳算法的特點
2．3 遺傳算法流程及關鍵參數(shù)設置
2．3．1 標準遺傳算法
2．3．2 遺傳算法基本流程
2．3．3 遺傳算法關鍵參數(shù)設置
2．4 遺傳算法的改進
2．4．1 遺傳算法存在的問題
2．4．2 遺傳算法的改進方法
2．5 網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例
參考文獻
第3章差分進化算法
3．1 引言
3．2 差分進化算法理論
3．2．1 差分進化算法的原理
3．2．2 差分進化算法的特點
3．2．3 基本的差分進化算法
3．2．4 差分進化算法的其他形式
3．3 差分進化算法流程及關鍵參數(shù)設置
3．3．1 差分進化算法流程
3．3．2 差分進化算法關鍵參數(shù)設置
3．4 差分進化算法的改進
3．4．1 差分進化算法存在的問題
3．4．2 差分進化算法的改進策略
3．5 網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例
參考文獻
第4章蟻群算法
4．1 引言
4．2 蟻群算法理論
4．2．1 蟻群的抽象
4．2．2 真實蟻群的覓食過程
4．2．3 人工蟻群的優(yōu)化過程
4．2．4 真實螞蟻與人工螞蟻的異同
4．2．5 蟻群算法的特點
4．3 基本蟻群算法流程及關鍵參數(shù)設置
4．3．1 基本蟻群算法流程
4．3．2 蟻群算法關鍵參數(shù)設置
4．4 蟻群算法的改進
4．4．1 蟻群算法存在的問題
4．4．2 蟻群算法的改進算法
4．5 網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例
參考文獻
……
第5章粒子群算法
第6章人工蜂群算法
第7章灰狼優(yōu)化算法
第8章鯨魚優(yōu)化算法
第9章模擬退火算法
第10章頭腦風暴優(yōu)化算法