章緒論
1．1智能計算概述
1．2進化計算
1．3群智能計算
1．4神經計算
1．5機器學習
第2章進化計算中的遺傳算法
2．1遺傳算法概述
2．1．1遺傳算法
2．1．2基本原理圖
2．1．3模式定理
2．1．4積木塊假設
2．1．5研究進展
2．2遺傳算法的流程
2．2．1科學定義
2．2．2執(zhí)行過程
2．2．3基本本質
2．2．4染色體編碼
2．2．5群體初始化
2．2．6適應度值評價
2．2．7選擇算子
2．2．8交叉算子
2．2．9變異算子
2．2．10流程圖和偽代碼
2．3遺傳算法的改進
2．3．1算子選擇
2．3．2參數設置
2．3．3混合遺傳算法
2．3．4并行遺傳算法
2．4遺傳算法的編碼規(guī)則
2．4．1二進制編碼法
2．4．2浮點編碼法
2．4．3符號編碼法
2．5遺傳算法的應用
2．6遺傳算法的相關應用與MATLAB算例
2．6．1遺傳算法實例1
2．6．2遺傳算法實例2
2．7遺傳算法總結
第3章群智能計算
3．1粒子群優(yōu)化算法
3．1．1粒子群優(yōu)化算法簡介
3．1．2粒子群優(yōu)化算法的基本流程
3．1．3粒子群算法分類
3．1．4粒子群優(yōu)化算法的改進研究
3．1．5粒子群優(yōu)化算法的參數設置
3．1．6粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法的比較
……
第4章 神經計算
第5章 機器學習
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