图书介绍
群体智能算法改进及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 邱春艳著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030607959
- 出版时间：2019
- 标注页数：94页
- 文件大小：25MB
- 文件页数：106页
- 主题词：人工智能－算法－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 研究背景1
1.2 研究目的3
1.3 研究意义6
1.4 本书章节安排9
参考文献10
第2章 国内外研究现状12
2.1 群体智能优化算法发展现状12
2.2 聚类技术在数据挖掘领域的研究现状16
2.3 多目标优化方法及其在供应链优化领域的应用现状18
2.4 本章小结20
参考文献21
第3章 群体智能相关理论研究26
3.1 智能优化算法26
3.2 聚类算法28
3.3 复杂网络29
3.4 朴素贝叶斯分类30
3.5 本章小结31
参考文献31
第4章 基于人工蜂群优化的密度峰值聚类34
4.1 引言34
4.2 密度峰值聚类算法的改进35
4.2.1 计算数据点的密度及生成决策图37
4.2.2 执行初始聚类38
4.2.3 识别类簇间数据点39
4.2.4 初选类簇间数据点的类簇标号40
4.2.5 判定类簇间数据点的类簇标号41
4.2.6 完成聚类44
4.3 实验结果44
4.3.1 类簇间数据点的自动识别44
4.3.2 任意形状数据集的类簇中心点和类簇数目的自动识别48
4.3.3 不同形状和大小的数据集的有效聚合49
4.3.4 分类效果评价51
4.4 结果分析52
4.5 本章小结54
参考文献54
第5章 基于人工蜂群优化的密度峰值聚类算法的应用56
5.1 引言56
5.2 数据来源及预处理57
5.3 基于人工蜂群的密度峰值聚类算法59
5.4 聚类结果分析60
5.5 本章小结61
参考文献62
第6章 基于复杂网路和朴素贝叶斯分类的人工蜂群算法63
6.1 引言63
6.2 模型建立66
6.2.1 问题描述66
6.2.2 解的表达69
6.3 基于复杂网络的人工蜂群算法71
6.4 基于复杂网络和朴素贝叶斯分类的人工蜂群算法的实现73
6.5 推土机制造企业的供应链网络优化74
6.5.1 全局最优解集的搜索能力80
6.5.2 搜索全局最优解集的速度89
6.6 算法结果分析91
6.7 本章小结93
参考文献93