新書推薦(3)——《現(xiàn)代優(yōu)化計算方法》

Zhang_aiqing

2006年11月18日 09:48

現(xiàn)代優(yōu)化計算方法（第二版）

新書推薦(3)——《現(xiàn)代優(yōu)化計算方法》的圖1

作者：邢文訓，謝金星編著
出版社：清華大學出版社

內(nèi)容提要：

本書系統(tǒng)介紹了禁忌搜索算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法和拉格朗日松弛算法等現(xiàn)代優(yōu)化計算方法的模型與理論、應用技術和應用案例。
全書共7章，第1章是后6章內(nèi)容的基礎，主要介紹算法復雜性的基本概念和啟發(fā)式算法的評價方法，后6章分別介紹各個現(xiàn)代優(yōu)化計算方法。
本書可作為數(shù)學、管理科學、計算機科學、工業(yè)工程等學科中相關優(yōu)化專業(yè)的研究生教材，也可供相關專業(yè)研究人員參考。

第1章概論
1.1 組合最優(yōu)化問題
1.2 計算復雜性的概念
1.3 鄰域的概念
1.4 啟發(fā)式算法
1.5 NP,NP完全和NP難
1.6 多項式時間迫近格式
1.7 小結
練習題
參考文獻
第2章禁忌搜索算法
2.1 局部搜索
2.2 禁忌搜索
2.3 技術問題
2.4 應用案例——圖節(jié)點著色和車間作業(yè)排序
練習題
參考文獻
第3章模擬退火算法
3.1 模擬退火算法及模型
3.2 馬爾可夫鏈
3.3 時齊算法的收斂性
3.4 非時齊算法收斂性簡介
3.5 實現(xiàn)的技術問題
3.6 應用案例——下料問題
練習題
參考文獻
第4章遺傳算法
4.1 遺傳算法
4.2 模板理論
4.3 馬爾可夫鏈收斂分析
4.4 實現(xiàn)的技術問題
4.5 遺傳模擬退火算法
4.6 應用案例——生產(chǎn)批量問題
練習題
參考文獻
第5章蟻群優(yōu)化算法
5.1 蟻群優(yōu)化算法的概念
5.2 算法模型和收斂性分析
5.3 技術問題
5.4 應用案例——醫(yī)學診斷的數(shù)據(jù)挖掘
練習題
參考文獻
第6章人工神經(jīng)網(wǎng)絡
6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念
6.2 單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡
6.3 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡
6.4 競爭學習神經(jīng)網(wǎng)絡
6.5 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡
練習題
參考文獻
第7章拉格朗日松弛算法
7.1 基于規(guī)劃論的松弛方法
7.2 拉格朗日松弛理論
7.3 拉格朗日松弛的進一步討論
7.4 拉格朗日松弛算法
7.5 應用案例——能力約束單機排序問題
練習題
參考文獻
索引

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