完结共49章
倒序
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版权信息
作者简介
内容导读
前言
第1章 绪论
1.1 课题的背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本研究主要工作
1.4 本研究的内容结构
1.5 本书内容出版资助
第2章 全局优化的基本理论
2.1 优化问题简介
2.2 优化模型的建立
2.3 优化问题的分类
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2.4 凸集与凸函数
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2.5 优化算法简介
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2.6 局部最优与全局最优
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2.7 全局优化问题的特点
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2.8 智能优化
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第3章 相关优化算法及理论
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3.1 神经网络与组合优化
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3.2 模拟退火优化算法
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3.3 混沌优化
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3.4 粒子群优化算法的原理
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第4章 基于模拟退火的Hopfield网络优化研究
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4.1 基于Hopfield反馈网络的优化策略
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4.2 SA-HNN混合算法的提出
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4.3 SA-HNN混合算法的分析与设计
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4.4 SA-HNN混合算法实现步骤及整体流程
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4.5 SA-HNN混合算法在函数优化中的案例分析
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4.6 SA-HNN混合算法在组合优化中的案例分析
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4.7 SA-HNN混合算法仿真程序实现重点
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4.8 SA-HNN算法在组合优化中的参数分析与收敛性
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第5章 粒子群优化算法的改进研究
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5.1 粒子群优化存在的问题和改进分析
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5.2 基于混沌的自适应粒子群全局优化方法
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5.3 基于混沌的弹性粒子群全局优化算法
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5.4 基于梯度的弹性粒子群全局优化方法
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5.5 三种改进算法的比较分析
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5.6 本章小结
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第6章 填充函数方法的改进研究
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6.1 填充函数方法
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6.2 一类无参数填充函数的构造与性质
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6.3 基于混沌和填充函数的全局优化算法
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6.4 本章总结
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第7章 结论与展望
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参考文献
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索引
更新时间：2021-09-10 18:39:58