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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
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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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原文赏析:

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其它内容:

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:4分

  • 人物塑造:8分

  • 主题深度:4分

  • 文字风格:8分

  • 语言运用:4分

  • 文笔流畅:9分

  • 思想传递:9分

  • 知识深度:6分

  • 知识广度:4分

  • 实用性:6分

  • 章节划分:9分

  • 结构布局:7分

  • 新颖与独特:5分

  • 情感共鸣:4分

  • 引人入胜:5分

  • 现实相关:6分

  • 沉浸感:4分

  • 事实准确性:8分

  • 文化贡献:3分


网站评分

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下载评价

  • 网友 隗***杉:

    挺好的,还好看!支持!快下载吧!

  • 网友 相***儿:

    你要的这里都能找到哦!!!

  • 网友 石***烟:

    还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的

  • 网友 石***致:

    挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。

  • 网友 饶***丽:

    下载方式特简单,一直点就好了。

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    还不错啊,挺好

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    品相完美

  • 网友 马***偲:

    好 很好 非常好 无比的好 史上最好的

  • 网友 林***艳:

    很好,能找到很多平常找不到的书。

  • 网友 濮***彤:

    好棒啊!图书很全

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    够人性化!

  • 网友 方***旋:

    真的很好,里面很多小说都能搜到,但就是收费的太多了

  • 网友 辛***玮:

    页面不错 整体风格喜欢

  • 网友 利***巧:

    差评。这个是收费的

  • 网友 宫***凡:

    一般般,只能说收费的比免费的强不少。

  • 网友 孙***夏:

    中评,比上不足比下有余


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