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共102章
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版权信息
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前言
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第1章 进化计算基础
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1.1 进化算法
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1.1.1 遗传算法
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1.1.2 演化策略
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1.1.3 遗传规划
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1.1.4 差分进化算法
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1.1.5 分布估计算法
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1.2 群智能优化算法
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1.2.1 粒子群优化算法
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1.2.2 蚁群优化算法
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第2章 求解复杂优化问题的进化计算方法
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2.1 多目标优化的进化计算方法
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2.1.1 问题定义
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2.1.2 基于非支配排序的多目标进化算法
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2.1.3 基于分解的多目标进化算法
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2.1.4 基于指标的多目标进化计算方法
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2.2 约束优化的进化计算方法
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2.2.1 问题定义
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2.2.2 基于惩罚值的约束处理技术
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2.2.3 基于可行性支配准则的约束处理技术
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2.2.4 基于多目标支配的约束处理技术
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2.2.5 其他约束处理技术
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2.3 昂贵优化的进化计算方法
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2.3.1 问题定义
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2.3.2 基于代理辅助的昂贵优化进化计算方法
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2.3.3 代理模型选择
2.3.4 代理模型管理
2.4 高维大规模优化的进化计算方法
2.4.1 问题定义
2.4.2 基于整体演化的高维大规模优化的进化计算方法
2.4.3 基于分解的高维大规模优化的协同进化计算方法
2.5 动态优化的进化计算方法
2.5.1 问题定义
2.5.2 变化检测策略
2.5.3 历史档案策略
2.5.4 多样性控制策略
2.5.5 种群管理策略
2.6 多任务优化的进化计算方法
2.6.1 问题定义
2.6.2 多任务优化框架
2.6.3 基于单种群的多任务优化的进化计算方法
2.6.4 基于多种群的多任务优化的进化计算方法
第3章 并行分布式进化计算基础
3.1 并行分布式进化计算的物理计算环境
3.1.1 GPU架构
3.1.2 集群系统
3.1.3 点对点网络
3.1.4 云计算
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