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智能算法:原理與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030756169
- 條形碼：9787030756169 ; 978-7-03-075616-9
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能算法:原理與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
《智能算法：原理與應(yīng)用》是一本算法理論與實踐案例并重的教材，其基于學(xué)習(xí)者為中心的原則，以中國管理情景下的現(xiàn)實需求與應(yīng)用案例為支撐，以解決現(xiàn)實問題為導(dǎo)向、以算法理論與實踐綜合能力培養(yǎng)為目標(biāo)，是面向工業(yè)工程及其相關(guān)專業(yè)高校高年級本科生或研究生的創(chuàng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)算法，以及這些算法在現(xiàn)實運營管理決策問題中的應(yīng)用。本教材內(nèi)容設(shè)計新穎豐富，教學(xué)環(huán)節(jié)注重學(xué)生參與和實踐，在傳授理論知識的同時，注重學(xué)生分析與解決問題能力的鍛煉，有助于提升學(xué)生問題建模、算法實現(xiàn)與程序設(shè)計能力，有利于創(chuàng)新性應(yīng)用型人才的培養(yǎng)。
智能算法:原理與應(yīng)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(yīng)用9
1.4 本章小結(jié)10
第2章 運營管理中的典型決策問題11
2.1 需求預(yù)測問題11
2.2 生產(chǎn)優(yōu)化問題15
2.3 運輸優(yōu)化問題19
2.4 其他典型決策問題22
2.5 本章小結(jié)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(jìn)32
3.4 應(yīng)用案例33
3.5 本章小結(jié)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(jìn)42
4.4 應(yīng)用案例43
4.5 本章小結(jié)46
第5章 遺傳算法基礎(chǔ)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(jié)57
第6章 遺傳算法進(jìn)階59
6.1 實數(shù)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(yīng)用案例68
6.5 本章小結(jié)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(jìn)的蟻群算法78
7.4 應(yīng)用案例80
7.5 本章小結(jié)83
第8章 粒子群優(yōu)化算法85
8.1 粒子群優(yōu)化算法的提出85
8.2 基本粒子群優(yōu)化算法86
8.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法88
8.4 離散粒子群優(yōu)化算法90
8.5 應(yīng)用案例92
8.6 本章小結(jié)96
第9章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)98
9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)98
9.2 從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)99
9.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成要素101
9.4 本章小結(jié)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(xué)習(xí)算法107
10.4 多層感知器的設(shè)計110
10.5 應(yīng)用案例111
10.6 本章小結(jié)113
第11章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)114
11.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出114
11.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理115
11.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練119
11.4 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)121
11.5 應(yīng)用案例127
11.6 本章小結(jié)129
第12章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)131
12.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出131
12.2 基于門控的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)133
12.3 其他循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)139
12.4 應(yīng)用案例141
12.5 本章小結(jié)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(xué)習(xí)算法152
13.5 應(yīng)用案例157
13.6 本章小結(jié)160
參考文獻(xiàn)161
附錄168
A1 基于torchvision包的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)168
A2 拓展閱讀：魔笛Python實驗平臺169
展開全部
智能算法:原理與應(yīng)用 作者簡介
郭釗俠，香港理工大學(xué)博士，現(xiàn)任四川大學(xué)商學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、工業(yè)工程與管理系系主任。長期從事復(fù)雜系統(tǒng)建模與管理、大數(shù)據(jù)與人工智能算法交叉領(lǐng)域的研究。曾主持國家自然科學(xué)基金等科研項目20余項，出版學(xué)術(shù)專著3部，發(fā)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(fā)表。曾獲得四川省科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎二等獎（排名第1）等獎項，受邀在多個國際會議擔(dān)任大會副主席、主旨報告專家或特邀報告專家等。
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