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现代优化计算方法 【正版图书】书籍详细信息
- ISBN：9787302036104
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：1999-08
- 页数：298
- 价格：6.08
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章，第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材，也可供相关专业研究人员参考。
书籍目录：
目录
序言
第章 -概论
.组合化问题
.2计算复杂性的概念
.3邻域概念
.4启发式算法
.5NP，NPC和NPhard概念
.6小结
练习题
参考文献
第2章 -禁忌搜索算法
2.局部搜索
2.2禁忌搜索
2.3技术问题
2.4应用实例
练习题
参考文献
第3章 -模拟退火算法
3.模拟退火算法及模型
3.2马尔可夫链
3.3时齐算法的收敛性
3.4非时齐算法收敛性简介
3.5实现的技术问题
3.6应用案例――下料问题
练习题
参考文献
第4章 -遗传算法
4.遗传算法
4.2模板理论
4.3马尔可夫链收敛分析
4.4实现的技术问题
4.5遗传模拟退火算法
4.6应用案例――生产批量问题
练习题
参考文献
第5章 -人工神经网络
5.人工神经网络的基本概念
5.2单层前向神经网络
5.3多层前向神经网络
5.4竞争学经网络
5.5反馈型神经网络
练习题
参考文献
第6章 -拉格朗日松弛算法
6.基于规划论的松弛方法
6.2拉格朗日松弛方法的理论
6.3拉格朗日松弛的进一步讨论
6.4拉格朗日松弛算法
6.5拉格朗日松弛在能力约束单机排序问题中
的应用
练习题
参考文献
索引及英文
”
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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编辑推荐
本书系统地介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗日松驰等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。本书共6章，第章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
书籍介绍
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章，第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材，也可供相关专业研究人员参考。
书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：9分
主题深度：9分
文字风格：9分
语言运用：4分
文笔流畅：3分
思想传递：9分
知识深度：9分
知识广度：8分
实用性：7分
章节划分：6分
结构布局：3分
新颖与独特：8分
情感共鸣：6分
引人入胜：9分
现实相关：4分
沉浸感：8分
事实准确性：5分
文化贡献：7分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：4分
使用便利性：8分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：8分
是否包含广告：7分
加载速度：5分
安全性：4分
稳定性：8分
搜索功能：6分
下载便捷性：8分
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- 购买多(214+)
- 三星好评(466+)
- 书籍完整(427+)
- 无盗版(333+)
- 图文清晰(540+)
- 内容完整(534+)
- 书籍多(538+)
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