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人工智能前沿叢書:秘境尋優——人工智能中的搜索方法 版權信息
- ISBN：9787543984974
- 條形碼：9787543984974 ; 978-7-5439-8497-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能前沿叢書:秘境尋優——人工智能中的搜索方法 本書特色
人工智能前沿科學叢書旨在用通俗的語言，詮釋目前人工智能研究的概貌和進展情況。主筆專家均為人工智能研究領域各細分學科的著名專家學者。叢書分別從智能體構建、人工智能中的搜索與優化、構建適應復雜環境的智能體、類腦智能機器人、智能運動控制系統以及人工智能治理、倫理問題等方面討論人工智能發展的若干進展。在叢書中，讀者可以了解人工智能簡史、人工智能基本內涵、發展現狀以及標志性事件和無人駕駛汽車、智能機器人等人工智能產業發展情況，同時也討論和展望人工智能發展趨勢，闡述人工智能對科技發展、社會經濟以及道德倫理的影響。
人工智能前沿叢書:秘境尋優——人工智能中的搜索方法 內容簡介
人工智能是一個多學科交叉的學科領域，它研究如果通過計算機來模仿人類的智能行為，來輔助人類解決一些復雜的問題，并進一步來提升人類的智能。作為人類的一項重要的本領，搜索和優化也是人工智能領域里的一個重要的基礎研究領域。那什么是人工智能領域里的搜索和優化呢？在日常生活和學習中，我們或多或少聽過一些詞語，比如規劃、搜索、優化、優選、實驗設計等等，這些詞語所表達的意思具有一定的共性，即搜尋*優的方案。 本書主要從方法的角度來介紹人工智能中常用的一些搜索和優化方法。大致可以分為三個部分：**部分是經典方法，包括線性規劃、二次規劃和動態規劃方法；第二部分是構造方法，包括無信息搜索、啟發式搜索、博弈搜索和蒙特卡洛樹搜索；第三部分是篩選方法，包括局部搜索、模擬退火、遺傳算法及貝葉斯優化。每個章節圍繞一個方法展開，介紹其發展歷史、基本方法思路、一些簡單的示例等。希望通過這樣一些介紹，讀者能夠相對全面了解人工智能中的常用搜索和優化方法嗎，了解對于一些具體的問題，怎么采用這些方法來進行問題的求解。
人工智能前沿叢書:秘境尋優——人工智能中的搜索方法 目錄
**章 概 述……………………………………………………………… 1
1.1 搜索和優化的背景 ………………………………………… 2
1.2 什么是搜索和優化 ………………………………………… 3
1.3 搜索和優化有哪些類別 …………………………………… 5
1.4 搜索和優化的發展簡史 …………………………………… 7
1.5 小 結 ……………………………………………………… 7
第二章 線性規劃…………………………………………………………… 9
2.1 線性規劃簡史 ………………………………………………10
2.2 線性規劃模型 ………………………………………………11
2.3 圖解法求解 …………………………………………………12
2.4 抗洪搶險中的線性規劃 ……………………………………16
第三章 梯度法………………………………………………………………19
3.1 概 述 ………………………………………………………20
3.2 梯度法的發展歷程 …………………………………………21
3.3 梯度法的基本原理 …………………………………………22
3.4 梯度法的應用 ………………………………………………24
第四章 動態規劃……………………………………………………………27
4.1 動態規劃簡史 ………………………………………………28
4.2 什么是動態規劃 ……………………………………………29
4.3 確定性與隨機性動態規劃 …………………………………32
4.4 如何求解動態規劃 …………………………………………35
第五章 無信息搜索…………………………………………………………45
5.1 什么是無信息搜索 …………………………………………46
5.2 深度優先搜索 ………………………………………………47
5.3 廣度優先搜索 ………………………………………………61
5.4 基于搜索的網頁抓取 ………………………………………72
第六章 啟發式搜索…………………………………………………………75
6.1 什么是啟發式搜索 …………………………………………76
6.2 A*算法 ………………………………………………………76
6.3 A*策略應用：營救隊友 ……………………………………78
第七章 博弈搜索……………………………………………………………85
7.1 什么是博弈 …………………………………………………86
7.2 博弈樹搜索 …………………………………………………90
7.3 極小極大搜索算法 …………………………………………93
7.4 博弈搜索應用：一字棋游戲 ………………………………97
第八章 蒙特卡洛樹搜索………………………………………………… 101
8.1 蒙特卡洛樹搜索簡史 …………………………………… 102
8.2 蒙特卡洛樹搜索算法 …………………………………… 105
8.3 蒙特卡洛樹搜索應用：一字棋游戲 …………………… 114
第九章 局部搜索………………………………………………………… 121
9.1 什么是局部搜索 ………………………………………… 122
9.2 爬山法 …………………………………………………… 124
9.3 禁忌搜索 ………………………………………………… 127
9.4 禁忌搜索求解旅行商問題 ……………………………… 131
第十章 模擬退火算法…………………………………………………… 137
10.1 模擬退火算法簡史 ……………………………………… 138
10.2 模擬退火算法的物理原理 ……………………………… 139
10.3 模擬退火算法 …………………………………………… 141
10.4 模擬退火算法求解旅行商問題 ………………………… 146
第十一章 遺傳算法……………………………………………………… 151
11.1 遺傳算法簡史 …………………………………………… 152
11.2 遺傳算法的生物原理 …………………………………… 153
11.3 基本遺傳算法 …………………………………………… 155
11.4 遺傳算法應用：求解旅行商問題 ……………………… 161
第十二章 貝葉斯優化…………………………………………………… 167
12.1 什么是貝葉斯優化 ……………………………………… 168
12.2 貝葉斯優化基本原理 …………………………………… 169
12.3 貝葉斯優化算法 ………………………………………… 172
12.4 黑盒優化 ………………………………………………… 177
展開全部
人工智能前沿叢書:秘境尋優——人工智能中的搜索方法 作者簡介
周愛民，博士，華東師范大學計算機科學與技術學院副院長（主持工作）。社會兼職主要有：IEEE高級會員；中國計算機學會(CCF)會員；國家自然科學基金通訊評審專家（2011-2019）等。研究方向：機器學習（演化搜索、自動建模）；圖像處理；工業應用。代表著作有：《電梯內部行人追蹤系統V1.0》《便攜式拉曼光譜儀操作軟件V2.0》《便攜式拉曼光譜儀操作軟件V1.0》。研究課題主要有《面向大數據的快速磁共振成像》，國家自然科學基金重點項目；《模型輔助演化多目標優化及應用》，國家自然科學基金面上項目；《基于學習技術的多目標進化算法重組算子研究》，國家自然科學基金面上項目；《 便攜式拉曼光譜儀研制》，科技部重大儀器專項子課題等。
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