书籍详情
禁忌搜索算法及应用
作者：刘光远，贺一，温万惠 著
出版社：科学出版社有限责任公司
出版时间：2014-09-29
ISBN：9787030419019
定价：¥60.00
购买这本书可以去
内容简介
禁忌搜索算法是一种全局逐步寻优算法，是对局部邻域搜索算法的推广，是人工智能在解决优化问题中的成功应用。《禁忌搜索算法及应用》在对禁忌搜索算法的原理做了全面阐述的基础上，结合近年来的研究工作，对其在著名的旅行商问题、多维背包问题、通讯中的多用户检测问题、前向神经网络训练问题、模糊神经网络设计问题、生理信号情感特征选择问题及算法的并行化等方面进行了比较广泛和深入的探讨。《禁忌搜索算法及应用》内容阐述清楚，大量实例可以加深对原理和方法的理解，能为相关研究人员提供参考和帮助。
作者简介
暂缺《禁忌搜索算法及应用》作者简介
目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论1
1.1 关于最优化的问题1
1.1.1 最优化技术简述1
1.1.2 某些优化问题难以求解的原因1
1.2 现代启发式方法2
1.2.1 模拟退火算法3
1.2.2 进化计算3
1.2.3 人工免疫系统4
1.2.4 蚁群算法4
1.2.5 粒子群优化算法5
1.2.6 膜计算5
第2章 禁忌搜索基本原理7
2.1 禁忌搜索研究历程7
2.2 禁忌搜索示例8
2.3 禁忌搜索算法描述11
2.4 禁忌搜索的关键要素13
2.5 禁忌搜索的收敛性17
2.5.1 基于近期记忆的收敛禁忌搜索算法18
2.5.2 基于频率记忆的收敛禁忌搜索算法21
2.6 长时记忆22
2.6.1 基于频率的记忆22
2.6.2 义务执行移动22
2.7 策略性振荡22
2.8 禁忌搜索与认知心理学23
2.9 小结25
第3章 禁忌搜索在旅行商问题中的应用26
3.1 旅行商问题简介26
3.2 旅行商问题的禁忌搜索求解27
3.2.1 一种新颖的集中性与多样性的自适应搜索策略27
3.2.2 算法基本流程及仿真实验28
3.3 算法的比较33
3.4 小结34
第4章 禁忌搜索在多维背包问题中的应用35
4.1 多维背包问题简介35
4.2 基于短时-长时记忆的禁忌搜索36
4.2.1 算法基本思想36
4.2.2 算法设计36
4.3 多维背包问题优化实验38
4.4 小结44
第5章 禁忌搜索在多用户检测中的应用45
5.1 犆犇犕犃通信中多用户检测技术发展概况45
5.2 犆犇犕犃通信系统的等效数学模型47
5.3 多用户检测的性能测度49
5.3.1 误码率49
5.3.2 抗远近效应能力49
5.4 最佳多用户检测方法50
5.5 次佳多用户检测器的分类52
5.6 基于禁忌搜索的多用户检测技术52
5.6.1 禁忌长度可变的禁忌搜索52
5.6.2 自适应禁忌搜索54
5.7 仿真实验与分析56
5.7.1 邻域构造对多用户检测问题的影响56
5.7.2 可变禁忌长度多用户检测方法的性能测度57
5.7.3 自适应禁忌搜索多用户检测方法的性能测度59
5.8 小结64
第6章 禁忌搜索在前向神经网络中的应用65
6.1 人工神经网络简介65
6.2 禁忌搜索在多层前向神经网络中的应用65
6.2.1 算法设计65
6.2.2 仿真实验66
6.3 小结71
第7章 禁忌搜索在模糊神经网络中的应用72
7.1 神经网络与模糊系统72
7.2 模糊系统与神经网络结合的方式73
7.3 犜犪犽犪犵犻-犛狌犵犲狀狅型模糊神经网络74
7.4 禁忌搜索应用于模糊神经网络的结构和参数优化77
7.4.1 犉犖犖-犎犜犛算法设计77
7.4.2 仿真实验79
7.5 禁忌搜索应用于模糊神经网络分类器设计86
7.5.1 模糊神经网络与数据挖掘87
7.5.2 犜犛-犉犖犖犆的设计88
7.5.3 犜犛-犉犖犖犆应用于犐犚犐犛数据分类91
7.6 小结93
第8章 禁忌搜索在情感计算中的应用94
8.1 情感计算与情感识别94
8.2 情感识别研究现状及问题96
8.2.1 情感识别研究现状96
8.2.2 情感识别研究中存在的问题97
8.3 犌犛犚信号的采集及特征提取99
8.3.1 犌犛犚信号99
8.3.2 犌犛犚数据采集实验100
8.3.3 犌犛犚数据的预处理105
8.3.4 犌犛犚有效特征提取106
8.4 特征选择111
8.4.1 特征选择作为组合优化问题111
8.4.2 特征选择的方法111
8.5 禁忌搜索应用于解决犌犛犚情感识别的特征选择112
8.5.1 封装式特征子集搜索思想112
8.5.2 应用于情感特征选择的禁忌搜索算法设计113
8.6 分类器设计117
8.6.1 分类器设计概述117
8.6.2 基于犌犛犚信号的情感识别分类器119
8.7 犌犛犚情感识别研究实验及分析122
8.7.1 改进的禁忌搜索算法仿真结果123
8.7.2 “一对一”情感识别研究124
8.7.3 “一对多”情感识别研究134
8.8 小结137
第9章 禁忌搜索的并行化138
9.1 并行禁忌搜索简介138
9.1.1 并行禁忌搜索的分类138
9.1.2 并行禁忌搜索的应用研究139
9.1.3 关于并行禁忌搜索的实现与说明139
9.2 基于遗传交叉操作的并行禁忌搜索139
9.2.1 算法设计140
9.2.2 仿真实验及分析141
9.3 基于解空间划分的并行禁忌搜索144
9.3.1 算法设计144
9.3.2 仿真实验及分析145
9.4 基于邻域空间划分的并行禁忌搜索147
9.4.1 算法设计148
9.4.2 仿真实验及分析148
9.5 小结151
第10章 结束语152
参考文献153
前言
第1章 绪论1
1.1 关于最优化的问题1
1.1.1 最优化技术简述1
1.1.2 某些优化问题难以求解的原因1
1.2 现代启发式方法2
1.2.1 模拟退火算法3
1.2.2 进化计算3
1.2.3 人工免疫系统4
1.2.4 蚁群算法4
1.2.5 粒子群优化算法5
1.2.6 膜计算5
第2章 禁忌搜索基本原理7
2.1 禁忌搜索研究历程7
2.2 禁忌搜索示例8
2.3 禁忌搜索算法描述11
2.4 禁忌搜索的关键要素13
2.5 禁忌搜索的收敛性17
2.5.1 基于近期记忆的收敛禁忌搜索算法18
2.5.2 基于频率记忆的收敛禁忌搜索算法21
2.6 长时记忆22
2.6.1 基于频率的记忆22
2.6.2 义务执行移动22
2.7 策略性振荡22
2.8 禁忌搜索与认知心理学23
2.9 小结25
第3章 禁忌搜索在旅行商问题中的应用26
3.1 旅行商问题简介26
3.2 旅行商问题的禁忌搜索求解27
3.2.1 一种新颖的集中性与多样性的自适应搜索策略27
3.2.2 算法基本流程及仿真实验28
3.3 算法的比较33
3.4 小结34
第4章 禁忌搜索在多维背包问题中的应用35
4.1 多维背包问题简介35
4.2 基于短时-长时记忆的禁忌搜索36
4.2.1 算法基本思想36
4.2.2 算法设计36
4.3 多维背包问题优化实验38
4.4 小结44
第5章 禁忌搜索在多用户检测中的应用45
5.1 犆犇犕犃通信中多用户检测技术发展概况45
5.2 犆犇犕犃通信系统的等效数学模型47
5.3 多用户检测的性能测度49
5.3.1 误码率49
5.3.2 抗远近效应能力49
5.4 最佳多用户检测方法50
5.5 次佳多用户检测器的分类52
5.6 基于禁忌搜索的多用户检测技术52
5.6.1 禁忌长度可变的禁忌搜索52
5.6.2 自适应禁忌搜索54
5.7 仿真实验与分析56
5.7.1 邻域构造对多用户检测问题的影响56
5.7.2 可变禁忌长度多用户检测方法的性能测度57
5.7.3 自适应禁忌搜索多用户检测方法的性能测度59
5.8 小结64
第6章 禁忌搜索在前向神经网络中的应用65
6.1 人工神经网络简介65
6.2 禁忌搜索在多层前向神经网络中的应用65
6.2.1 算法设计65
6.2.2 仿真实验66
6.3 小结71
第7章 禁忌搜索在模糊神经网络中的应用72
7.1 神经网络与模糊系统72
7.2 模糊系统与神经网络结合的方式73
7.3 犜犪犽犪犵犻-犛狌犵犲狀狅型模糊神经网络74
7.4 禁忌搜索应用于模糊神经网络的结构和参数优化77
7.4.1 犉犖犖-犎犜犛算法设计77
7.4.2 仿真实验79
7.5 禁忌搜索应用于模糊神经网络分类器设计86
7.5.1 模糊神经网络与数据挖掘87
7.5.2 犜犛-犉犖犖犆的设计88
7.5.3 犜犛-犉犖犖犆应用于犐犚犐犛数据分类91
7.6 小结93
第8章 禁忌搜索在情感计算中的应用94
8.1 情感计算与情感识别94
8.2 情感识别研究现状及问题96
8.2.1 情感识别研究现状96
8.2.2 情感识别研究中存在的问题97
8.3 犌犛犚信号的采集及特征提取99
8.3.1 犌犛犚信号99
8.3.2 犌犛犚数据采集实验100
8.3.3 犌犛犚数据的预处理105
8.3.4 犌犛犚有效特征提取106
8.4 特征选择111
8.4.1 特征选择作为组合优化问题111
8.4.2 特征选择的方法111
8.5 禁忌搜索应用于解决犌犛犚情感识别的特征选择112
8.5.1 封装式特征子集搜索思想112
8.5.2 应用于情感特征选择的禁忌搜索算法设计113
8.6 分类器设计117
8.6.1 分类器设计概述117
8.6.2 基于犌犛犚信号的情感识别分类器119
8.7 犌犛犚情感识别研究实验及分析122
8.7.1 改进的禁忌搜索算法仿真结果123
8.7.2 “一对一”情感识别研究124
8.7.3 “一对多”情感识别研究134
8.8 小结137
第9章 禁忌搜索的并行化138
9.1 并行禁忌搜索简介138
9.1.1 并行禁忌搜索的分类138
9.1.2 并行禁忌搜索的应用研究139
9.1.3 关于并行禁忌搜索的实现与说明139
9.2 基于遗传交叉操作的并行禁忌搜索139
9.2.1 算法设计140
9.2.2 仿真实验及分析141
9.3 基于解空间划分的并行禁忌搜索144
9.3.1 算法设计144
9.3.2 仿真实验及分析145
9.4 基于邻域空间划分的并行禁忌搜索147
9.4.1 算法设计148
9.4.2 仿真实验及分析148
9.5 小结151
第10章 结束语152
参考文献153
猜您喜欢
