基本信息

作者简介：

罗自强，湖北咸宁人，汉族，工学博士，硕士生导师，中 员。2007年9月毕业于南京解放军理工大学，专业是计算机应用技术。2009年9月至今，在海南师范大学信息科学技术学院从事教学和科研工作。主持或参与 自然科学基金项目2项，海南省自然科学基金项目6项，出版专著1部，主编教材2部，发表论文30多篇，获得省级科研奖励2项。

内容提要：

优化问题指在某些约束条件下，求解某些可选择的变量，使所选定的目标函数达到 优。进化计算是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息传递规律的启发而形成的优化方法。云模型和进化计算思想的有效结合拓宽了云模型的应用领域，也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试。云模型在知识表示中具有不确定性中带有确定性、稳定中又有变化的特点，体现了自然界物种进化的基本原理。本书简单介绍了5种进化计算方法，综述了多种新颖的云进化算法，以及应用云模型对遗传算法、进化规划、进化策略、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法、差分进化算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、模拟退火算法、蛙跳算法、果蝇优化算法等进行改进的方法，详细阐述了云模型、基于贪心思想和云模型的进化算法，以及云进化策略方法。本书适合智能计算、人工智能等专业领域的理工科大学教师和研究生阅读，也可供相关领域研究人员及工程技术人员参考。

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目录：

目 录
第1章 绪论t1
1.1 进化计算简介t1
1.1.1 遗传算法t3
1.1.2 进化策略t7
1.1.3 进化规划t10
1.1.4 遗传编程t12
1.1.5 差分进化算法t15
1.2 云进化计算综述t19
1.2.1 云进化算法t19
1.2.2 云遗传算法t23
1.2.3 云进化规划t27
1.2.4 云进化策略t28
1.2.5 云蚁群算法t29
1.2.6 云粒子群算法t32
1.2.7 云量子进化算法t37
1.2.8 云差分进化算法t39
1.2.9 云人工蜂群算法t41
1.2.10 云人工鱼群算法t44
1.2.11 云模拟退火算法t47
1.2.12 云蛙跳算法t48
1.2.13 云果蝇优化算法t49
1.3 本章小结t50
第2章 云模型t51
2.1 引言t51
2.2 正态云模型t51
2.2.1 云和云的数字特征t51
2.2.2 正向云发生器t55
2.2.3 正态云的概率分析t59
2.3 逆向云算法t66
2.3.1 一种新的逆向云算法t67
2.3.2 逆向云算法的统计分析t71
2.4 多维正态云t79
2.5 广义正态云模型t83
2.5.1 广义正态分布和广义正态云模型的定义t83
2.5.2 多重迭代广义正态分布的数学分析t84
2.6 云运算与词计算t89
2.6.1 代数运算t90
2.6.2 云的代数运算的统计算法t92
2.6.3 逻辑运算t99
2.6.4 语气运算t101
2.6.5 云变换t102
2.6.6 虚拟云t103
2.7 基于云模型的不确定性推理t106
2.7.1 单规则推理t106
2.7.2 多规则推理t109
2.8 本章小结t110
第3章 云进化算法与组合优化t111
3.1 引言t111
3.2 组合优化t112
3.3 贪心算法t114
3.4 旅行商问题t116
3.4.1 旅行商问题简介t116
3.4.2 “近邻”的不确定表示t119
3.4.3 基于贪心思想和云模型的进化算法t119
3.4.4 实例分析t121
3.5 背包问题t124
3.5.1 背包问题简介t124
3.5.2 “ 高”的不确定表示t126
3.5.3 0-1 KP的数学描述t128
3.5.4 基于贪心思想和云模型的进化算法t129
3.5.5 实例分析t130
3.6 本章小结t134
第4章 云进化策略与数值优化t135
4.1 引言t135
4.2 云进化策略t135
4.3 云进化策略的变异参数t139
4.3.1 云分布和变异参数的概率统计分析t139
4.3.2 云分布的离散度t141
4.4 云进化策略的统计分析t144
4.5 Ackley’s函数求解t148
4.6 软件可靠性分配实例分析t150
4.7 本章小结t153
附录A MATLAB 源程序t155
参考文献t165

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