計(jì)算智能方法

章緒論
1．1智能計(jì)算概述
1．2進(jìn)化計(jì)算
1．3群智能計(jì)算
1．4神經(jīng)計(jì)算
1．5機(jī)器學(xué)習(xí)
第2章進(jìn)化計(jì)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(shè)
2．1．5研究進(jìn)展
2．2遺傳算法的流程
2．2．1科學(xué)定義
2．2．2執(zhí)行過程
2．2．3基本本質(zhì)
2．2．4染色體編碼
2．2．5群體初始化
2．2．6適應(yīng)度值評(píng)價(jià)
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(jìn)
2．3．1算子選擇
2．3．2參數(shù)設(shè)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(jìn)制編碼法
2．4．2浮點(diǎn)編碼法
2．4．3符號(hào)編碼法
2．5遺傳算法的應(yīng)用
2．6遺傳算法的相關(guān)應(yīng)用與MATLAB算例
2．6．1遺傳算法實(shí)例1
2．6．2遺傳算法實(shí)例2
2．7遺傳算法總結(jié)
第3章群智能計(jì)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(jìn)研究
3．1．5粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)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(jīng)計(jì)算
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)