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智能算法:原理与应用 版权信息
- ISBN：9787030756169
- 条形码：9787030756169 ; 978-7-03-075616-9
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能算法:原理与应用 内容简介
《智能算法：原理与应用》是一本算法理论与实践案例并重的教材，其基于学习者为中心的原则，以中国管理情景下的现实需求与应用案例为支撑，以解决现实问题为导向、以算法理论与实践综合能力培养为目标，是面向工业工程及其相关专业高校高年级本科生或研究生的创新型教材。本书分为三部分共十三章，包括模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、禁忌算法等演化算法，以及人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等神经网络与深度学习算法，以及这些算法在现实运营管理决策问题中的应用。本教材内容设计新颖丰富，教学环节注重学生参与和实践，在传授理论知识的同时，注重学生分析与解决问题能力的锻炼，有助于提升学生问题建模、算法实现与程序设计能力，有利于创新性应用型人才的培养。
智能算法:原理与应用 目录
第1章 绪论1
1.1 人工智能概述1
1.2 人工智能算法概述6
1.3 人工智能算法的应用9
1.4 本章小结10
第2章 运营管理中的典型决策问题11
2.1 需求预测问题11
2.2 生产优化问题15
2.3 运输优化问题19
2.4 其他典型决策问题22
2.5 本章小结24
第3章 禁忌搜索算法27
3.1 禁忌搜索算法的提出27
3.2 基本禁忌搜索算法28
3.3 禁忌搜索算法的改进32
3.4 应用案例33
3.5 本章小结36
第4章 模拟退火算法37
4.1 模拟退火算法的提出37
4.2 基本模拟退火算法38
4.3 模拟退火算法的改进42
4.4 应用案例43
4.5 本章小结46
第5章 遗传算法基础48
5.1 遗传算法的提出48
5.2 位串编码遗传算法50
5.3 本章小结57
第6章 遗传算法进阶59
6.1 实数编码遗传算法59
6.2 顺序编码遗传算法62
6.3 遗传算法的变体66
6.4 应用案例68
6.5 本章小结71
第7章 蚁群算法72
7.1 蚁群算法的提出72
7.2 基本蚁群算法74
7.3 改进的蚁群算法78
7.4 应用案例80
7.5 本章小结83
第8章 粒子群优化算法85
8.1 粒子群优化算法的提出85
8.2 基本粒子群优化算法86
8.3 标准粒子群优化算法88
8.4 离散粒子群优化算法90
8.5 应用案例92
8.6 本章小结96
第9章 人工神经网络基础98
9.1 人工神经网络的生物学基础98
9.2 从生物神经网络到人工神经网络99
9.3 人工神经网络的构成要素101
9.4 本章小结104
第10章 多层感知器105
10.1 多层感知器的提出105
10.2 多层感知器模型105
10.3 学习算法107
10.4 多层感知器的设计110
10.5 应用案例111
10.6 本章小结113
第11章 卷积神经网络114
11.1 卷积神经网络的提出114
11.2 卷积神经网络的基本原理115
11.3 卷积神经网络的训练119
11.4 典型卷积神经网络121
11.5 应用案例127
11.6 本章小结129
第12章 循环神经网络131
12.1 循环神经网络的提出131
12.2 基于门控的循环神经网络133
12.3 其他循环神经网络139
12.4 应用案例141
12.5 本章小结144
第13章 注意力模型145
13.1 注意力机制的提出145
13.2 注意力机制的变体148
13.3 自注意力模型与多头自注意力模型150
13.4 使用自注意力模型的深度学习算法152
13.5 应用案例157
13.6 本章小结160
参考文献161
附录168
A1 基于torchvision包的卷积神经网络实现168
A2 拓展阅读：魔笛Python实验平台169
展开全部
智能算法:原理与应用 作者简介
郭钊侠，香港理工大学博士，现任四川大学商学院教授、博士生导师、工业工程与管理系系主任。长期从事复杂系统建模与管理、大数据与人工智能算法交叉领域的研究。曾主持国家自然科学基金等科研项目20余项，出版学术专著3部，发表论文100余篇。代表性成果在One Earth、Nature Communications、Scientific Data、INFORMS Journal on Computing等期刊发表。曾获得四川省科学技术进步奖二等奖（排名第1）等奖项，受邀在多个国际会议担任大会副主席、主旨报告专家或特邀报告专家等。
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