包郵智能算法:原理與應用

作者：郭釗俠

出版社：科學出版社出版時間：2024-06-01

開本：其他頁數： 182

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版權信息
內容簡介
目錄
作者簡介

智能算法:原理與應用版權信息

ISBN：9787030756169
條形碼：9787030756169 ; 978-7-03-075616-9
裝幀：平裝
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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研究生/本科/專科教材

智能算法:原理與應用內容簡介

《智能算法：原理與應用》是一本算法理論與實踐案例并重的教材，其基于學習者為中心的原則，以中國管理情景下的現實需求與應用案例為支撐，以解決現實問題為導向、以算法理論與實踐綜合能力培養為目標，是面向工業工程及其相關專業高校高年級本科生或研究生的創新型教材。本書分為三部分共十三章，包括模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、禁忌算法等演化算法，以及人工神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等神經網絡與深度學習算法，以及這些算法在現實運營管理決策問題中的應用。本教材內容設計新穎豐富，教學環節注重學生參與和實踐，在傳授理論知識的同時，注重學生分析與解決問題能力的鍛煉，有助于提升學生問題建模、算法實現與程序設計能力，有利于創新性應用型人才的培養。

智能算法:原理與應用目錄

第1章緒論1 1.1 人工智能概述1 1.2 人工智能算法概述6 1.3 人工智能算法的應用9 1.4 本章小結10 第2章運營管理中的典型決策問題11 2.1 需求預測問題11 2.2 生產優化問題15 2.3 運輸優化問題19 2.4 其他典型決策問題22 2.5 本章小結24 第3章禁忌搜索算法27 3.1 禁忌搜索算法的提出27 3.2 基本禁忌搜索算法28 3.3 禁忌搜索算法的改進32 3.4 應用案例33 3.5 本章小結36 第4章模擬退火算法37 4.1 模擬退火算法的提出37 4.2 基本模擬退火算法38 4.3 模擬退火算法的改進42 4.4 應用案例43 4.5 本章小結46 第5章遺傳算法基礎48 5.1 遺傳算法的提出48 5.2 位串編碼遺傳算法50 5.3 本章小結57 第6章遺傳算法進階59 6.1 實數編碼遺傳算法59 6.2 順序編碼遺傳算法62 6.3 遺傳算法的變體66 6.4 應用案例68 6.5 本章小結71 第7章蟻群算法72 7.1 蟻群算法的提出72 7.2 基本蟻群算法74 7.3 改進的蟻群算法78 7.4 應用案例80 7.5 本章小結83 第8章粒子群優化算法85 8.1 粒子群優化算法的提出85 8.2 基本粒子群優化算法86 8.3 標準粒子群優化算法88 8.4 離散粒子群優化算法90 8.5 應用案例92 8.6 本章小結96 第9章人工神經網絡基礎98 9.1 人工神經網絡的生物學基礎98 9.2 從生物神經網絡到人工神經網絡99 9.3 人工神經網絡的構成要素101 9.4 本章小結104 第10章多層感知器105 10.1 多層感知器的提出105 10.2 多層感知器模型105 10.3 學習算法107 10.4 多層感知器的設計110 10.5 應用案例111 10.6 本章小結113 第11章卷積神經網絡114 11.1 卷積神經網絡的提出114 11.2 卷積神經網絡的基本原理115 11.3 卷積神經網絡的訓練119 11.4 典型卷積神經網絡121 11.5 應用案例127 11.6 本章小結129 第12章循環神經網絡131 12.1 循環神經網絡的提出131 12.2 基于門控的循環神經網絡133 12.3 其他循環神經網絡139 12.4 應用案例141 12.5 本章小結144 第13章注意力模型145 13.1 注意力機制的提出145 13.2 注意力機制的變體148 13.3 自注意力模型與多頭自注意力模型150 13.4 使用自注意力模型的深度學習算法152 13.5 應用案例157 13.6 本章小結160 參考文獻161 附錄168 A1 基于torchvision包的卷積神經網絡實現168 A2 拓展閱讀：魔笛Python實驗平臺169

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智能算法:原理與應用作者簡介

郭釗俠，香港理工大學博士，現任四川大學商學院教授、博士生導師、工業工程與管理系系主任。長期從事復雜系統建模與管理、大數據與人工智能算法交叉領域的研究。曾主持國家自然科學基金等科研項目20余項，出版學術專著3部，發表論文100余篇。代表性成果在One Earth、Nature Communications、Scientific Data、INFORMS Journal on Computing等期刊發表。曾獲得四川省科學技術進步獎二等獎（排名第1）等獎項，受邀在多個國際會議擔任大會副主席、主旨報告專家或特邀報告專家等。

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