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面向复杂优化问题求解的智能优化方法

辛斌陈杰

扉页
绪论
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1．1 最优化问题的研究意义
1．2 优化问题的基本概念与数学模型
1．3 优化问题的分类与求解方法运用原则
1．3．1 解的分类
1．3．2 目标的分类
1．3．3 约束的分类
1．3．4 优化问题的分类谱系
1．3．5 问题规模与计算复杂性
1．4 智能优化的概念
1．5 智能优化方法的分类
1．6 智能优化研究的发展历史
问题与思考
参考文献
典型智能优化方法
2．1 伪随机数的生成
2．1．1 均匀分布的伪随机数
2．1．2 任意概率分布的伪随机数
2．2 混沌迭代与混沌搜索算法
2．3 模拟退火算法
2．3．1 模拟退火算法的原理
2．3．2 模拟退火算法的基本结构
2．3．3 多目标模拟退火算法
2．4 禁忌搜索算法
2．4．1 禁忌搜索算法的基本思想
2．4．2 禁忌搜索算法流程
2．5 遗传算法
2．5．1 遗传算法的基本概念和思想
2．6 差分进化算法
2．6．1 传统差分进化算法
2．6．2 差分进化算法的先进变体
2．7 分布估计算法
2．7．1 分布估计算法的思想与算法流程
2．7．2 离散型分布估计算法
2．7．3 连续型分布估计算法
2．7．4 动态环境下的分布估计算法
2．7．5 多目标分布估计算法
2．7．6 分布估计算法的应用
2．8 蚁群优化算法
2．8．1 蚁群算法的思想起源
2．8．2 基本蚁群算法原理
2．8．3 改进蚁群算法
2．9 粒子群优化算法
2．9．1 粒子群优化算法的相关背景
2．9．2 经典粒子群优化算法
2．9．3 新型粒子群优化算法
问题与思考
参考文献
智能优化方法的统一框架与共性理论
3．1 智能优化方法的统一框架
3．2 智能优化方法的收敛性分析
3．2．1 收敛性与全局收敛性的定义
3．2．2 全局收敛性定理
3．2．3 关于收敛性的讨论
3．3 搜索空间的探索一开发权衡
3．3．1 探索与开发的定义与权衡方式
3．4 总结与讨论
问题与思考
参考文献
混合型智能优化方法
4．1 文化基因算法
……