计算智能

本书对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。本书通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。本书不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过程进行说明，同时提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。
本书适合作为相关专业本科生和研究生的选修课教材，特别适合作为入门教材以满足算法初学者了解和学习计算智能算法的入门需求，同时还能够作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书。

                                 第1章绪论
1.1最优化问题
1.1.1函数优化问题
1.1.2组合优化问题
1.2计算复杂性及NP理论
1.2.1计算复杂性
1.2.2 NP理论
1.3智能优化计算方法：计算智能算法
1.3.1计算智能的分类与理论
1.3.2计算智能的研究与发展
1.3.3计算智能的特征与应用
1.4本章习题
本章参考文献
第2章神经网络
2.1神经网络简介
2.1.1神经网络的基本原理
2.1.2神经网络的研究进展
2.2神经网络的典型结构
2.2.1单层感知器网络
2.2.2前馈型网络
2.2.3前馈内层互联网络
2.2.4反馈型网络
2.2.5全互联网络
2.3神经网络的学习算法
2.3.1学习方法
2.3.2学习规则
2.4 BP神经网络
2.4.1基本思想
2.4.2算法流程
2.4.3应用举例
2.5进化神经网络
2.6神经网络的应用
2.7本章习题
本章参考文献
第3章模糊逻辑
3.1模糊逻辑简介
3.1.1模糊逻辑的基本原理
3.1.2模糊逻辑与模糊系统的发展历程
3.2模糊集合与模糊逻辑
3.2.1模糊集合与隶属度函数
3.2.2模糊集合上的运算
3.2.3模糊逻辑
3.2.4模糊关系及其合成运算
3.3模糊逻辑推理
3.3.1模糊规则、语言变量和语言算子
3.3.2模糊推理
3.4模糊计算的流程
3.4.1基本思想
3.4.2算法流程
3.5模糊逻辑的应用
3.6本章习题
本章参考文献
第4章遗传算法
4.1遗传算法简介
4.1.1基本原理
4.1.2研究进展
4.2遗传算法的流程
4.2.1 流程结构
4.2.2应用举例
4.3遗传算法的改进
4.3.1 算子选择
4.3.2参数设置
4.3.3混合遗传算法
4.3.4并行遗传算法
4.4遗传算法的应用
4.5本章习题
本章参考文献
第5章蚁群优化算法
5.1蚁群优化算法简介
5.1.1基本原理
5.1.2研究进展
5.2蚁群优化算法的基本流程
5.2.1基本流程
5.2.2应用举例
5.3蚁群优化算法的改进版本
5.3.1精华蚂蚁系统
5.3.2基于排列的蚂蚁系统
5.3.3最大最小蚂蚁系统
5.3.4蚁群系统
5.3.5蚁群算法的其他改进版本
5.4蚁群优化算法的相关应用
5.5蚁群优化算法的参数设置
5.6本章习题
本章参考文献
第6章粒子群优化算法
6.1粒子群优化算法简介
6.1.1思想来源
6.1.2基本原理
……
第7章免疫算法
第8章分布估计算法
第9章Memetic算法
第10章模拟退火与禁忌搜索
附录A索引