超啟發(fā)式算法

定　價：￥78.00

作　者：	奈利西亞·皮萊，屈嶸著; 李小帥，姜曉平，楊俊安譯
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118135862	出版時間：	2025-04-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　全書從內容上分為三大部分。第一部分主要介紹超啟發(fā)式算法的基礎理論，其中第1章介紹了超啟發(fā)式算法的內涵和分類，第2~第5章分別介紹了選擇構造類、選擇攝動類、生成構造類、生成攝動類這四類超啟發(fā)式算法，第6章從理論層面給出了超啟發(fā)式算法的嚴格定義和基本框架。第二部分重點介紹超啟發(fā)式算法在多種實際優(yōu)化問題中的應用，其中第7~第10章分別詳細介紹了如何設計超啟發(fā)式算法來求解車輛路徑規(guī)劃、護士排班、裝箱、考試時間表編排這四種應用廣泛的優(yōu)化問題，第11章介紹了多領域通用的超啟發(fā)式算法，并重點介紹了這一領域的最新研究進展。第三部分總結了超啟發(fā)式算法領域的研究現狀，并展望該領域未來的發(fā)展方向，其中第12章重點介紹了超啟發(fā)式算法領域的幾種高級算法，第13章介紹了超啟發(fā)式算法領域的發(fā)展趨勢。

作者簡介

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圖書目錄

第一篇超啟發(fā)式算法：基礎理論
第 1 章超啟發(fā)式算法簡介
1.1 引言
1.2 低層次的啟發(fā)式算法
1.3 超啟發(fā)式算法的分類
第 2 章選擇構造類超啟發(fā)式算法
2.1 引言
2.2 案例推理技術
2.3 局部搜索算法
2.4 基于群體的算法
2.5 混合與自適應方法
2.6 小結
第 3 章選擇攝動類超啟發(fā)式算法
3.2.1 啟發(fā)式算法選擇方法
3.2.2 動作接受判斷方法
3.1 引言
3.2 單點搜索選擇攝動類超啟發(fā)式算法
3.3 多點搜索選擇攝動類超啟發(fā)式算法
3.4 小結
第 4 章生成構造類超啟發(fā)式算法
4.1 引言
4.2 低層次啟發(fā)式算法中的問題屬性及其表示
4.3 遺傳規(guī)劃
4.4 一次性和可重復使用性的對比
4.5 小結
第 5 章生成攝動類超啟發(fā)式算法
5.1 引言
5.2 局部搜索算子的生成
5.3 創(chuàng)建算法和元啟發(fā)式算法
5.4 小結
第 6 章理論層面 —— 一個嚴格的定義
6.3.1 一種基于圖的選擇類超啟發(fā)式算法框架
6.3.2 在基于圖的超啟發(fā)式算法框架中的兩個搜索空間的分析
6.3.3 對基于圖的超啟發(fā)式算法的性能評估
6.3.4 基于圖的超啟發(fā)式算法的適應度地形分析
6.2.1 在嚴格的超啟發(fā)式算法框架中的兩個搜索空間
6.2.2 在超啟發(fā)式算法框架中由啟發(fā)式算法構成的空間的適應度地形
6.1 引言
6.2 超啟發(fā)式算法的一個嚴格定義
6.3 例子：針對時間表編排問題的一個選擇構造類超啟發(fā)式算法
6.4 小結
第二篇超啟發(fā)式算法的應用
第 7 章車輛路徑規(guī)劃問題
7.3.1 使用攝動類低層次啟發(fā)式算法的選擇類超啟發(fā)式算法
7.3.2 同時含有構造類和攝動類低層次啟發(fā)式算法的選擇類超啟發(fā)式算法
7.2.1 求解車輛路徑規(guī)劃問題的構造類低層次啟發(fā)式算法
7.2.2 求解車輛路徑規(guī)劃問題的攝動類低層次啟發(fā)式算法
7.1 引言
7.2 求解車輛路徑規(guī)劃問題的低層次啟發(fā)式算法
7.3 求解車輛路徑規(guī)劃問題的選擇類超啟發(fā)式算法
7.4 求解車輛路徑規(guī)劃問題的生成類超啟發(fā)式算法
7.5 小結
第 8 章護士排班問題
8.1 引言
8.2 用于求解護士排班問題的低層次啟發(fā)式算法
8.3 求解護士排班問題的選擇類超啟發(fā)式算法
8.4 小結
第 9 章裝箱問題
9.2.1 求解裝箱問題的低層次構造類啟發(fā)式算法
9.2.2 超啟發(fā)式算法所采用的方法
9.1 引言
9.2 選擇構造類超啟發(fā)式算法
9.3 生成構造類超啟發(fā)式算法
9.4 小結
第 10 章考試時間表編排問題
10.4.1 求解考試時間表編排問題的選擇攝動類超啟發(fā)式算法
10.4.2 求解考試時間表編排問題的選擇構造類超啟發(fā)式算法
10.1 引言
10.2 求解考試時間表編排問題的低層次構造類啟發(fā)式算法
10.3 求解考試時間表編排問題的低層次攝動類啟發(fā)式算法
10.4 求解考試時間表編排問題的選擇類超啟發(fā)式算法
10.5 求解考試時間表編排問題的生成類超啟發(fā)式算法
10.6 小結
第 11 章多領域通用的超啟發(fā)式算法
11.3.1 2011 年跨領域啟發(fā)式算法搜索挑戰(zhàn)賽中的決賽入圍者
11.3.2 新近提出的方法
11.1 引言
11.2 跨領域啟發(fā)式算法搜索挑戰(zhàn)賽（ChESC）
11.3 超啟發(fā)式算法所采用的方法
11.4 小結
第三篇過去、現在與未來
第 12 章超啟發(fā)式算法的研究進展
12.1 引言
12.2 混合型超啟發(fā)式算法
12.3 用于實現自動化設計的超啟發(fā)式算法
12.4 超啟發(fā)式算法的自動化設計
12.5 連續(xù)優(yōu)化
12.6 小結
第 13 章結論與未來研究方向
附錄
附錄 A HyFlex 與 EvoHyp
A.2.1 GenAlg
A.2.2 GenProg
A.2.3 分布式的 GenAlg 和 GenProg
A.2.4 如何獲取軟件工具箱 EvoHyp
A.1 HyFlex
A.2 EvoHyp
附錄 B 組合優(yōu)化問題及其基準測試數據集
B.4.1 考試時間表編排問題的基準測試數據集
B.3.1 車輛路徑規(guī)劃問題的基準測試數據集
B.2.1 2010 年護士排班問題國際競賽
B.2.2 護士排班問題的英國基準測試數據集
B.2.3 護士排班問題的英國諾丁漢市基準測試數據集
B.1.1 一維裝箱問題
B.1.2 二維裝箱問題
B.1.3 三維裝箱問題
B.1.4 裝箱問題的基準測試數據集
B.1 裝箱問題
B.2 護士排班問題
B.3 車輛路徑規(guī)劃問題
B.4 考試時間表編排問題
參考文獻