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| 內容簡介： |
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*化问题指在某些约束条件下，求解某些可选择的变量，使所选定的目标函数达到*。进化计算是受生物进化过程中优胜劣汰的自然选择机制和遗传信息传递规律的启发而形成的优化方法。云模型和进化计算思想的有效结合拓宽了云模型的应用领域，也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试。云模型在知识表示中具有不确定性中带有确定性、稳定中又有变化的特点，体现了自然界物种进化的基本原理。本书简单介绍了5种进化计算方法，综述了多种新颖的云进化算法，以及应用云模型对遗传算法、进化规划、进化策略、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法、差分进化算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、模拟退火算法、蛙跳算法、果蝇优化算法等进行改进的方法，详细阐述了云模型、基于贪心思想和云模型的进化算法，以及云进化策略方法。本书适合智能计算、人工智能等专业领域的理工科大学教师和研究生阅读，也可供相关领域研究人员及工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
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罗自强，湖北咸宁人，汉族，工学博士，硕士生导师，中共党员。2007年9月毕业于南京解放军理工大学，专业是计算机应用技术。2009年9月至今，在海南师范大学信息科学技术学院从事教学和科研工作。主持或参与国家自然科学基金项目2项，海南省自然科学基金项目6项，出版专著1部，主编教材2部，发表论文30多篇，获得省级科研奖励2项。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论 1
1.1 进化计算简介 1
1.1.1 遗传算法 3
1.1.2 进化策略 7
1.1.3 进化规划 10
1.1.4 遗传编程 12
1.1.5 差分进化算法 15
1.2 云进化计算综述 19
1.2.1 云进化算法 19
1.2.2 云遗传算法 23
1.2.3 云进化规划 27
1.2.4 云进化策略 28
1.2.5 云蚁群算法 29
1.2.6 云粒子群算法 32
1.2.7 云量子进化算法 37
1.2.8 云差分进化算法 39
1.2.9 云人工蜂群算法 41
1.2.10 云人工鱼群算法 44
1.2.11 云模拟退火算法 47
1.2.12 云蛙跳算法 48
1.2.13 云果蝇优化算法 49
1.3 本章小结 50
第2章 云模型 51
2.1 引言 51
2.2 正态云模型 51
2.2.1 云和云的数字特征 51
2.2.2 正向云发生器 55
2.2.3 正态云的概率分析 59
2.3 逆向云算法 66
2.3.1 一种新的逆向云算法 67
2.3.2 逆向云算法的统计分析 71
2.4 多维正态云 79
2.5 广义正态云模型 83
2.5.1 广义正态分布和广义正态云模型的定义 83
2.5.2 多重迭代广义正态分布的数学分析 84
2.6 云运算与词计算 89
2.6.1 代数运算 90
2.6.2 云的代数运算的统计算法 92
2.6.3 逻辑运算 99
2.6.4 语气运算 101
2.6.5 云变换 102
2.6.6 虚拟云 103
2.7 基于云模型的不确定性推理 106
2.7.1 单规则推理 106
2.7.2 多规则推理 109
2.8 本章小结 110
第3章 云进化算法与组合优化 111
3.1 引言 111
3.2 组合优化 112
3.3 贪心算法 114
3.4 旅行商问题 116
3.4.1 旅行商问题简介 116
3.4.2 近邻的不确定表示 119
3.4.3 基于贪心思想和云模型的进化算法 119
3.4.4 实例分析 121
3.5 背包问题 124
3.5.1 背包问题简介 124
3.5.2 性价比最高的不确定表示 126
3.5.3 0-1 KP的数学描述 128
3.5.4 基于贪心思想和云模型的进化算法 129
3.5.5 实例分析 130
3.6 本章小结 134
第4章 云进化策略与数值优化 135
4.1 引言 135
4.2 云进化策略 135
4.3 云进化策略的变异参数 139
4.3.1 云分布和变异参数的概率统计分析 139
4.3.2 云分布的离散度 141
4.4 云进化策略的统计分析 144
4.5 Ackleys函数求解 148
4.6 软件可靠性分配实例分析 150
4.7 本章小结 153
附录A MATLAB 源程序 155
参考文献 165
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| 內容試閱：
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前言
优化问题在科学技术与工程领域中有着极为广泛的应用。随着问题复杂性的增加（如变量维数增多，函数不连续、不可微，或者无法用数学表达式描述），传统的基于导数（或梯度）的方法就不再适用了。受生物进化过程中优胜劣汰的自然选择机制和遗传信息传递规律的启发，逐渐形成了一类智能优化计算方法进化计算。
全书共分4章，第1章简单介绍了进化计算的五大分支遗传算法、进化策略、进化规划、遗传编程、差分进化算法，综合论述了很多学者提出的各种新颖的基于云模型的进化算法，以及应用云模型对遗传算法、进化规划、进化策略、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法、差分进化算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、模拟退火算法、蛙跳算法、果蝇优化算法等进行改进的成果；第2章介绍了正态云模型、三种逆向云算法，分析了多重迭代的正态分布和广义正态云模型，概要介绍了云运算、云变换、虚拟云，以及基于云模型的单规则推理和多规则推理；第3章依据贪心思想的选择策略和云模型的随机性提出了两种新颖的进化算法，并分别应用于求解旅行商问题和背包问题；第4章介绍了一种云进化策略方法。最后，在本书的附录A部分提供了求解旅行商问题和背包问题的MATLAB源程序。
本书的撰写参考了大量的国内外书籍和文献，出版得到国家自然科学基金地区科学基金项目（No.61463012），海南师范大学学术著作出版项目（No.ZZ1910），以及海南省重大科技计划项目（ZDKJ2017012）的资助，在此深表谢意。
岁月如梭，已至不惑，放弃了很多，但幸好有很多在余生需要坚持和挚爱的，激励我坦然而行。
鉴于作者才疏学浅，时间仓促，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请读者指正。E-mail：luo_letian@163.com。
作 者
2018年12月26日
于海口海南师范大学怡园
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