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傳染病動力學優化算法及其應用 版權信息
- ISBN：9787502484491
- 條形碼：9787502484491 ; 978-7-5024-8449-1
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
傳染病動力學優化算法及其應用 本書特色
《傳染病動力學優化算法及其應用》系統介紹了依據傳染病動力學原理構造出來的一系列新型復雜場景群智能優化算法，即傳染病動力學優化算法，內容包括SIS傳染病動力學優化算法、SEIV傳染病動力學優化算法、SIRQV傳染病動力學優化算法、SEIRS傳染病動力學優化方法、鼠疫傳染病動力學優化算法、具有跨物種多級傳播特征的倉蟲病算法、HIV傳染病動力學優化算法、人感禽流感優化算法、SIR-DNA傳染病動力學優化算法，并利用某些算法對VOCs減排方案優化問題進行了求解。《傳染病動力學優化算法及其應用》介紹的研究成果可為求解高度復雜優化問題提供技術方法。《傳染病動力學優化算法及其應用》內容豐富新穎、實用性強，可供管理科學與工程、計算機科學與技術、信息技術、人工智能、系統工程等學科的科研人員、工程技術人員、專業教師及研究生閱讀和參考。
傳染病動力學優化算法及其應用 內容簡介
本書系統介紹了依據傳染病動力學原理構造出來的一系列新型復雜場景群智能優化算法, 即傳染病動力學優化算法, 內容包括SIS傳染病動力學優化算法、SEIV傳染病動力學優化算法、SIRQV傳染病動力學優化算法、SEIRS傳染病動力學優化方法、鼠疫傳染病動力學優化算法、HIV傳染病動力學優化算法、人感禽流感優化算法、SIR-DNA傳染病動力學優化算法。
傳染病動力學優化算法及其應用 目錄
1 SIS傳染病動力學優化算法
1．1 引言
1．2 基于SIS傳染病模型的函數優化算法設計
1．2．1 Kermack-Mckendrick假設
1．2．2 算法場景設計
1．2．3 SIS傳染病模型與SIS算法的執行流程
1．2．4 演化算子設計
1．2．5 個體初始化
1．2．6 SIS算法構造方法
1．2．7 SIS算法的特性
1．2．8 SIS算法的時間復雜度
1．3 SIS算法的全局收斂性證明
1．4 實例研究與對比分析
1．5 本章小結
參考文獻
2 SEIV傳染病動力學優化算法
2．1 引言
2．2 基于SEIV傳染病模型的函數優化算法設計
2．2．1 SEIV傳染病模型
2．2．2 算法場景設計
2．2．3 演化算子設計
2．2．4 SEIV算法構造方法
2．2．5 SEIV算法的時間復雜度
2．3 SEIV算法的特性與全局收斂性
2．4 實例研究與對比分析
2．4．1 SEIV算法的性能研究與參數選取
2．4．2 SEIV算法與其他群智能優化算法的比較
2．5 本章小結
參考文獻
3 SIRQV傳染病動力學優化算法
3．1 引言
3．2 基于SIRQV傳染病模型的函數優化算法設計
3．2．1 SIRQV模型
3．2．2 算法場景設計
3．2．3 演化算子設計
3．2．4 sIRQV算法構造方法
3．2．5 SIRQV算法的特性
3．2．6 時間復雜度
3．3 SIRQV算法的全局收斂性
3．4 實例研究與對比分析
3．4．1 sIRQV算法的參數選取與性能研究
3．4．2 SIRQV算法與其他群智能優化算法的比較
3．5 本章小結
參考文獻
4 SEIRS傳染病動力學優化算法
4．1 引言
4．2 基于SEIRS傳染病模型的函數優化算法設計
4．2．1 SEIRS傳染病模型
4．2．2 算法場景設計
4．2．3 演化算子設計
1．1 引言
1．2 基于SIS傳染病模型的函數優化算法設計
1．2．1 Kermack-Mckendrick假設
1．2．2 算法場景設計
1．2．3 SIS傳染病模型與SIS算法的執行流程
1．2．4 演化算子設計
1．2．5 個體初始化
1．2．6 SIS算法構造方法
1．2．7 SIS算法的特性
1．2．8 SIS算法的時間復雜度
1．3 SIS算法的全局收斂性證明
1．4 實例研究與對比分析
1．5 本章小結
參考文獻
2 SEIV傳染病動力學優化算法
2．1 引言
2．2 基于SEIV傳染病模型的函數優化算法設計
2．2．1 SEIV傳染病模型
2．2．2 算法場景設計
2．2．3 演化算子設計
2．2．4 SEIV算法構造方法
2．2．5 SEIV算法的時間復雜度
2．3 SEIV算法的特性與全局收斂性
2．4 實例研究與對比分析
2．4．1 SEIV算法的性能研究與參數選取
2．4．2 SEIV算法與其他群智能優化算法的比較
2．5 本章小結
參考文獻
3 SIRQV傳染病動力學優化算法
3．1 引言
3．2 基于SIRQV傳染病模型的函數優化算法設計
3．2．1 SIRQV模型
3．2．2 算法場景設計
3．2．3 演化算子設計
3．2．4 sIRQV算法構造方法
3．2．5 SIRQV算法的特性
3．2．6 時間復雜度
3．3 SIRQV算法的全局收斂性
3．4 實例研究與對比分析
3．4．1 sIRQV算法的參數選取與性能研究
3．4．2 SIRQV算法與其他群智能優化算法的比較
3．5 本章小結
參考文獻
4 SEIRS傳染病動力學優化算法
4．1 引言
4．2 基于SEIRS傳染病模型的函數優化算法設計
4．2．1 SEIRS傳染病模型
4．2．2 算法場景設計
4．2．3 演化算子設計
展開全部
傳染病動力學優化算法及其應用 作者簡介
黃光球，西安市第十、十一、十二屆政協委員，西安建筑科技大學教授，博士，博士生導師，學科帶頭人。長期從事環境保護和能源工程等領域的基礎理論與工程技術研究、推廣與教學工作，先后承擔國家自然科學基金項目2項；國家"七五""八五""九五"重大科技攻關項目3項；省部級項目12項，廳局級項目12項；橫向科研課題59項。獲得省部級科技進步一等獎二等獎、三等獎各一次，霍英東青年教師獎一次，寶鋼教育獎優秀獎一次，其他廳局級獎勵47次。出版專著6部、教材5部；在國內外學術刊物上發表論文300多篇，其中被SCI和EI收錄50篇；獲得發明專利16項，實用新型專利2項，獲得軟件著作權58項。 陸秋琴，西安建筑科技大學教授，博士，碩士生導師，學科帶頭人。長期從事礦井通風與安全、礦山環境保護和能源工程等領域的基礎理論與工程技術研究、推廣與教學工作，先后承擔省部級項目5項，廳局級項目8項；橫向科研課題16項。出版專著6部，教材5部；在國內外學術刊物上發表論文100多篇，其中被SCI和EI收錄30篇。
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