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复杂性人工生命研究方法导论 版权信息
- ISBN：7118048682
- 条形码：9787118048681 ; 978-7-118-04868-1
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
复杂性人工生命研究方法导论 内容简介
本书从人工生命的研究方法这个全新视角对复杂系统理论展开观察，试图为复杂系统理论的研究提供更加丰富的研究内容和手段。
复杂性人工生命研究方法导论 目录
第1章 绪论
1.1 复杂系统理论的诞生
1.1.1 系统论的三个阶段
1.1.2 复杂系统和复杂性
1.2 人工生命
1.2.1 人工生命的诞生
1.2.2 人工生命的研究内容
1.3 复杂系统的人工生命研究方法
1.3.1 具有生命特征的复杂系统
1.3.2 复杂系统的人工生命研究框架
参考文献
第2章 自动机网络
2.1 元胞自动机
2.1.1 元胞自动机的发展史
2.1.2 元胞自动机的定义
2.1.3 元胞自动机的结构与特征
2.1.4 元胞自动机的分类
2.1.5 元胞自动机研究与相关理论
2.1.6 几种典型的元胞自动机
2.1.7 元胞自动机的应用
2.2 布尔网络
2.2.1 布尔网络的相关概念与特征
2.2.2 布尔网络的实现
2.2.3 布尔网络的应用
2.3 L-系统
2.3.1 L-系统的概念与特征
2.3.2 L-系统的描述结构
2.3.3 L-系统的应用
2.3.4 L-系统与分形
2.4 无尺度网络
2.4.1无尺度网络的由来与定义
2.4.2无尺度网络的形成
2.4.3无尺度网络的特性与优缺点
2.4.4无尺度网络的应用
2.4.5无尺度网络的发展前景
思考题
第3章 进化计算
3.1 遗传算法简介
3.2 遗传算法的基本原理
3.3 遗传算法的基本理论
3.3.1 模式与模式理论
3.3.2 积木块
3.3.3 Walsh模式变换
3.3.4 欺骗问题
3.3.5 隐并行性
3.3.6 收敛性
3.4 遗传算法的实施
3.4.1 编码
3.4.2 适应度函数
3.4.3 遗传操作
3.5 遗传算法的改进
3.5.1 分层遗传算法（HGA）
3.5.2 CHC算法
3.5.3 混合遗传算法
3.5.4 并行遗传算法（PGA）
3.6 遗传算法的应用
3.7 其他进化计算
3.7.1 进化策略
3.7.2 进化规划
3.7.3 遗传规划
思考题
参考文献
第4课 蚂蚁算法
4.1 蚂蚁算法的理论基础
4.1.1 蚂蚁觅食的生态现象
4.1.2 人工蚁群与真实蚁群的联系
4.1.3 蚂蚁算法的基本原理
……
第5章 粒子群优化算法
第6章 人工免疫系统
第7章 复杂适应系统
附 西北工业大学资源与环境信息化工程研究所简介
1.1 复杂系统理论的诞生
1.1.1 系统论的三个阶段
1.1.2 复杂系统和复杂性
1.2 人工生命
1.2.1 人工生命的诞生
1.2.2 人工生命的研究内容
1.3 复杂系统的人工生命研究方法
1.3.1 具有生命特征的复杂系统
1.3.2 复杂系统的人工生命研究框架
参考文献
第2章 自动机网络
2.1 元胞自动机
2.1.1 元胞自动机的发展史
2.1.2 元胞自动机的定义
2.1.3 元胞自动机的结构与特征
2.1.4 元胞自动机的分类
2.1.5 元胞自动机研究与相关理论
2.1.6 几种典型的元胞自动机
2.1.7 元胞自动机的应用
2.2 布尔网络
2.2.1 布尔网络的相关概念与特征
2.2.2 布尔网络的实现
2.2.3 布尔网络的应用
2.3 L-系统
2.3.1 L-系统的概念与特征
2.3.2 L-系统的描述结构
2.3.3 L-系统的应用
2.3.4 L-系统与分形
2.4 无尺度网络
2.4.1无尺度网络的由来与定义
2.4.2无尺度网络的形成
2.4.3无尺度网络的特性与优缺点
2.4.4无尺度网络的应用
2.4.5无尺度网络的发展前景
思考题
第3章 进化计算
3.1 遗传算法简介
3.2 遗传算法的基本原理
3.3 遗传算法的基本理论
3.3.1 模式与模式理论
3.3.2 积木块
3.3.3 Walsh模式变换
3.3.4 欺骗问题
3.3.5 隐并行性
3.3.6 收敛性
3.4 遗传算法的实施
3.4.1 编码
3.4.2 适应度函数
3.4.3 遗传操作
3.5 遗传算法的改进
3.5.1 分层遗传算法（HGA）
3.5.2 CHC算法
3.5.3 混合遗传算法
3.5.4 并行遗传算法（PGA）
3.6 遗传算法的应用
3.7 其他进化计算
3.7.1 进化策略
3.7.2 进化规划
3.7.3 遗传规划
思考题
参考文献
第4课 蚂蚁算法
4.1 蚂蚁算法的理论基础
4.1.1 蚂蚁觅食的生态现象
4.1.2 人工蚁群与真实蚁群的联系
4.1.3 蚂蚁算法的基本原理
……
第5章 粒子群优化算法
第6章 人工免疫系统
第7章 复杂适应系统
附 西北工业大学资源与环境信息化工程研究所简介
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