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數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化(進化計算、機 版權信息
- ISBN：9787302663669
- 條形碼：9787302663669 ; 978-7-302-66366-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化(進化計算、機 本書特色
（1）聚焦數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化，探索演化算法用于求解數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化問題的代表性研究成果。 （2）系統(tǒng)介紹演化算法與演化優(yōu)化、機器學習及數(shù)據(jù)科學在復雜優(yōu)化應用中的相互融合及它們在解決實際工程與科學問題中的重要作用，破解復雜科學及工程問題進化優(yōu)化難題。 （3）結合進化計算與機器學習技術，全書提供一系列數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化方法以解決復雜優(yōu)化問題中存在的各類挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化(進化計算、機 內容簡介
本書旨在為包括研究生和工業(yè)從業(yè)者在內的研究人員提供有關為數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化而開發(fā)的**方法的全面描述。本書共分12章，第1~4章簡要介紹了優(yōu)化、進化計算和機器學習中精心挑選的重要主題和方法。第5章提供了數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化的基礎知識，包括啟發(fā)式算法和基于獲取函數(shù)的代理模型管理。第6章介紹使用多個代理模型進行單目標優(yōu)化的方法。第7~8章中描述用于求解多目標和多目標優(yōu)化算法的代表性進化算法以及代理模型輔助數(shù)據(jù)驅動的進化多目標和多目標優(yōu)化。第9章詳細闡述了高維數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化的方法。第10章描述遷移學習和遷移優(yōu)化。第11章討論離線數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化，以翼型設計優(yōu)化等實際優(yōu)化問題為例、原油蒸餾優(yōu)化和急救系統(tǒng)優(yōu)化。*后，第12章強調了深度神經架構搜索作為數(shù)據(jù)驅動的昂貴優(yōu)化問題。
數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化(進化計算、機 目錄
第1章 化導論
1.1 優(yōu)化的定義
1.1.1 數(shù)學模型
1.1.2 凸優(yōu)化
1.1.3 擬凸函數(shù)
1.1.4 全局和局部
1.2 優(yōu)化問題的類型
1.2.1 連續(xù)與離散優(yōu)化
1.2.2 無約束優(yōu)化與約束優(yōu)化
1.2.3 單目標優(yōu)化與多目標優(yōu)化
1.2.4 確定性優(yōu)化與隨機性優(yōu)化
1.2.5 黑盒優(yōu)化和數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化
1.3 多目標優(yōu)化
1.3.1 數(shù)學模型
1.3.2 Pareto 性
1.3.3 偏好建模
1.3.4 偏好表示
1.4 優(yōu)化中不確定性的處理
1.4.1 評價中的噪聲
1.4.2 魯棒優(yōu)化
1.4.3 多場景優(yōu)化
1.4.4 動態(tài)優(yōu)化
1.4.5 時域魯棒優(yōu)化
1.5 優(yōu)化算法的對比
1.5.1 算法效率
1.5.2 性能指標
1.5.3 可靠性評價
1.5.4 統(tǒng)計測試
1.5.5 基準問題
1.6 總結
第2章 經典優(yōu)化算法
2.1 無約束優(yōu)化
2.1.1 梯度法
2.1.2 牛頓法
2.1.3 擬牛頓法
2.2 約束優(yōu)化
2.2.1 懲罰函數(shù)法和障礙函數(shù)法
2.2.2 拉格朗日乘子法
2.3 無梯度搜索方法
2.3.1 線搜索和模式搜索
2.3.2 NelderMead單純形法
2.3.3 基于模型的無梯度搜索方法
2.4 確定性全局優(yōu)化
2.4.1 基于Lipschitz的方法
2.4.2 DIRECT算法
2.5 總結
第3章 進化和群智能優(yōu)化
3.1 引言
3.2 遺傳算法
3.2.1 定義
展開全部
數(shù)據(jù)驅動的進化優(yōu)化(進化計算、機 作者簡介
金耀初，歐洲科學院院士，IEEE Fellow，IEEE計算智能學會主席，西湖大學工學院人工智能講席教授、可信及通用人工智能實驗室負責人。曾任德國比勒菲爾德大學洪堡人工智能教席教授，英國薩里大學計算科學系計算智能杰出講席教授，自然計算與應用研究組主任。金耀初曾是芬蘭國家技術創(chuàng)新局“芬蘭杰出教授”。已出版專著5本，發(fā)表學術論文500余篇。論文被引用總次數(shù)超過4.6萬，其中SCI引用超過2.5萬，H-index為104，自2019年來連續(xù)5年入選科睿唯安“全球高被引科學家”。長期從事計算智能、人工智能、計算神經科學、計算生物學及形態(tài)發(fā)育自組織機器人等交叉學科的理論研究和工程應用。
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