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生物啟發計算:個體、群體、群落演化模型與方法(簡體書)
  • 生物啟發計算:個體、群體、群落演化模型與方法(簡體書)

  • ISBN13:9787302319085
  • 出版社:清華大學出版社(大陸)
  • 作者:朱雲龍;陳瀚甯;申海
  • 裝訂/頁數:平裝/255頁
  • 規格:23.5cm*16.8cm (高/寬)
  • 版次:1
  • 出版日:2013/07/09
人民幣定價:49元
定  價:NT$294元
優惠價: 83244
可得紅利積點:7 點

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商品簡介

作者簡介

目次

《生物啟發計算:個體、群體、群落演化模型與方法》是作者在生物啟發式計算領域的系統性研究成果。書中系統、深入地介紹了生物啟發計算的起源、模型、理論及其應用領域,以生物進化論、共生進化論、複雜適應性系統的思想與理論為基礎,提出基於個體、群體、群落三個層面生物行為演化模式的生物啟發計算統一性方法,並以幾種新型實現模式為例,分別進行基於統一框架的算法設計、建模仿真以及優化問題求解,使生物啟發計算理念從宏觀到微觀再到宏觀、從統一性到多樣性再到統一性得到了系統的展現。《生物啟發計算:個體、群體、群落演化模型與方法》的出版能夠為生物啟發計算領域的研究和應用提供新的思路和方法。《生物啟發計算:個體、群體、群落演化模型與方法》可供智能科學、自動化、計算科學、電子信息等相關領域的研究生、教師和科研人員以及工程技術人員參考使用。
朱雲龍(博士,博士生導師,研究員),中國科學院瀋陽自動化所研究員、博土生導師,信息服務與智能控制研究室主任,遼寧省數字化協同製造與管理重點實驗室主任,科技部製造業信息化科技工程總體專家組成員,中華國際科學交流基金會第一屆專家委員會委員,《信息與控制》雜誌編委。近20年來一直從事企業資源管理規劃與優化方法、工業軟件與系統集成技術、rfid與制造物聯網以及基於生物行為的群智能方法等領域的基礎理論與工程應用研究。作為課題負責人先後承擔國家自然科學面上基金、國家自然科學重點基金5項,國家863研究項目6項,國家科技支撐計劃1項,承擔的企業合作項目10余項。近10年發表學術論文近200餘篇,其中被sci/ei收錄近140篇,sci/ei他引1000多次,出版學術專著3本。獲遼寧省科技成果一等獎1項,遼寧省科技進步二等獎1項,瀋陽市科技進步二等獎1項,中科院院地合作先進個人二等獎1項。2006年獲瀋陽市先進科技工作者稱號。培養的博士生有2人獲中國科學院優秀博士生院長獎學金,1位獲朱李月華獎學金,3位博士後獲中國博士後基金,2位獲中國科學院王寬誠博士後基金的資助,1位獲中國科學院優秀博士後稱號。陳瀚寧,1979年生,2009年1月獲中國科學院研究生院博土學位,現為中國科學院瀋陽自動化研究所副研究員。自2005年以來一直從事生物啟發計算與物聯網領域的研究工作。近年來的主要科研成果包括:作為項目負責人主持了“十二五”國家863重點項目“中小企業雲製造服務平臺”、國家科技計劃項目“物聯網智能商務公共服務平臺及示範應用”、國家自然科學基金“基於生物行為的rfid系統優化模型與算法研究”等多項科研任務。在包括naturalcomputing、computationalandappliedmathematics、appliedsoftcomputing、journalofnetworkandcomputerapplications、discretedynamicinnatureandsociety、mathematicalprobleminengineering等國內外著名雜誌、國際會議上發表論文30餘篇,其中sci收錄20餘篇。研究方向包括:物聯網技術與應用、複雜系統建模與仿真、商務智能與群體智能等。申海,1976年生,2011年6月獲中國科學院研究生院博土學位,現就職于瀋陽師範大學,副教授,碩士生導師。主要從事複雜系統建模與仿真、群體智能、進化計算和智能控制的基礎理論與方法研究工作。攻讀博士學位期間,參與省級和國家級項目多項,主要有國家科技支撐計劃項目“電子商務與現代物流系統集成平臺技術研究與開發”,中國科學院瀋陽自動化研究所知識創新工程項目“群體智能系統的建模仿真與理論研究”,中科院海外知名學者創新支持項目“基於生物行為的複雜系統建模與仿真”等多項科研任務。現主持1項省級自然科學基金項目。目前已在國內外核心期刊及學術會議上發表論文20餘篇,其中sci/ei收錄10餘篇。
第1章 緒論1.1 從仿生學到生物啟發計算1.2 生物啟發計算與複雜適應系統1.3 生物啟發計算的主要研究分支1.4 生物啟發計算研究的局限性參考文獻第2章 生物啟發計算研究綜述引言2.1 生物啟發計算的實現模式概述2.2 生物啟發計算模式綜述2.2.1 遺傳算法2.2.2 粒子群優化2.2.3 蟻群優化2.2.4 人工蜂群算法2.2.5 細菌覓食算法2.2.6 群搜索算法2.2.7 DNA計算2.2.8 自組織遷移算法2.2.9 膜計算2.2.10 元胞自動機2.2.11 神經網絡2.2.12 人工免疫系統2.3 生物啟發計算的應用與發展趨勢2.3.1 自然計算應用領域綜述2.3.2 應用分析與展望參考文獻第3章 理論基礎與統一模型引言3.1 生物進化論與優化3.1.1 優勝劣汰生存競爭3.1.2 自適應與效率3.2 共生進化論與種群動力學3.2.1 共生與協同進化3.2.2 多種群共生協同進化的動力學描述3.3 複雜系統與湧現3.3.1 複雜適應系統與生物進化3.3.2 生物進化的複雜系統建模3.4 生物啟發計算的統一框架模型3.4.1 生物啟發計算模式的統一框架理念3.4.2 個體一群體一群落:生物啟發計算模式的總體形式化描述3.4.3 環境參考文獻第4章 生物個體行為模式與自適應優化方法引言4.1 自然進化中的個體行為模式4.1.1 生物個體的覓食行為分類4.1.2 適應性主體4.1.3 效率與最優覓食理論4.2 基於生物個體行為的計算模式設計4.2.1 基於生物個體行為的統一優化框架4.2.2 基於生物個體行為的基本操作4.3 生物個體建模與仿真分析4.3.1 生物系統個體的形式化定義4.3.2 典型生物個體行為的建模與仿真分析4.3.3 個體環境間作用關係描述與規則模型4.4 細菌自適應覓食優化算法4.4.1 算法的基本思想與流程4.4.2 算法的形式化描述4.4.3 ABFO算法實現步驟……第5章 生物種群信息交流模式與生命週期群搜索策略第6章 生物群落演化模式與優化算法第7章 評注與展望

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