免费下载书籍地址:PDF下载地址
精美图片

现代优化计算方法书籍详细信息
- ISBN:9787302036104
- 作者:暂无作者
- 出版社:暂无出版社
- 出版时间:1999-08
- 页数:298
- 价格:13.50元
- 纸张:暂无纸张
- 装帧:暂无装帧
- 开本:暂无开本
- 语言:未知
- 丛书:暂无丛书
- TAG:暂无
- 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
内容简介:
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章,第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法,后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。
书籍目录:
目录
序言
第1章 概论
1.1组合最优化问题
1.2计算复杂性的概念
1.3邻域概念
1.4启发式算法
1.5NP,NPC和NPhard概念
1.6小结
练习题
参考文献
第2章 禁忌搜索算法
2.1局部搜索
2.2禁忌搜索
2.3技术问题
2.4应用实例
练习题
参考文献
第3章 模拟退火算法
3.1模拟退火算法及模型
3.2马尔可夫链
3.3时齐算法的收敛性
3.4非时齐算法收敛性简介
3.5实现的技术问题
3.6应用案例――下料问题
练习题
参考文献
第4章 遗传算法
4.1遗传算法
4.2模板理论
4.3马尔可夫链收敛分析
4.4实现的技术问题
4.5遗传模拟退火算法
4.6应用案例――生产批量问题
练习题
参考文献
第5章 人工神经网络
5.1人工神经网络的基本概念
5.2单层前向神经网络
5.3多层前向神经网络
5.4竞争学习神经网络
5.5反馈型神经网络
练习题
参考文献
第6章 拉格朗日松弛算法
6.1基于规划论的松弛方法
6.2拉格朗日松弛方法的理论
6.3拉格朗日松弛的进一步讨论
6.4拉格朗日松弛算法
6.5拉格朗日松弛在能力约束单机排序问题中
的应用
练习题
参考文献
索引及英文关键词
作者介绍:
暂无相关内容,正在全力查找中
出版社信息:
暂无出版社相关信息,正在全力查找中!
书籍摘录:
暂无相关书籍摘录,正在全力查找中!
在线阅读/听书/购买/PDF下载地址:
在线阅读地址:现代优化计算方法在线阅读
在线听书地址:现代优化计算方法在线收听
在线购买地址:现代优化计算方法在线购买
原文赏析:
暂无原文赏析,正在全力查找中!
其它内容:
书籍介绍
内容简介
本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗
日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共6章,第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方
法,后5章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专
业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。
书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:3分
主题深度:6分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:4分
思想传递:3分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:7分
章节划分:8分
结构布局:9分
新颖与独特:4分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:8分
沉浸感:7分
事实准确性:5分
文化贡献:5分
网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:7分
使用便利性:3分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:5分
是否包含广告:7分
加载速度:9分
安全性:6分
稳定性:4分
搜索功能:6分
下载便捷性:3分
下载点评
- 一般般(99+)
- azw3(501+)
- 排版满分(678+)
- 简单(568+)
- 无水印(361+)
- 差评少(609+)
- 中评多(165+)
- 中评(593+)
- 小说多(645+)
下载评价
网友 邱***洋:不错,支持的格式很多
网友 薛***玉:就是我想要的!!!
网友 仰***兰:喜欢!很棒!!超级推荐!
网友 曾***文:五星好评哦
网友 孙***美:加油!支持一下!不错,好用。大家可以去试一下哦
网友 石***烟:还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
网友 国***舒:中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
网友 权***颜:下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
网友 焦***山:不错。。。。。
网友 国***芳:五星好评
网友 饶***丽:下载方式特简单,一直点就好了。
网友 曾***玉:直接选择epub/azw3/mobi就可以了,然后导入微信读书,体验百分百!!!
网友 寿***芳:可以在线转化哦
网友 陈***秋:不错,图文清晰,无错版,可以入手。
网友 訾***雰:下载速度很快,我选择的是epub格式
网友 宫***玉:我说完了。