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现代启发式优化方法及其应用
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2025-03-24 21:46:58
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  • 封面
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言PREFACE
  • 第1章 绪论
  • 1.1 启发式优化方法
  • 1.2 遗传算法
  • 1.3 蚁群算法
  • 1.4 粒子群算法
  • 1.5 模拟退火算法
  • 1.6 禁忌搜索算法
  • 1.7 差分进化算法
  • 本章参考文献
  • 第2章 布谷鸟搜索算法
  • 2.1 基本布谷鸟搜索算法
  • 2.2 具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法（DCS）
  • 2.3 基于定向变异的布谷鸟搜索算法（DVCS）
  • 本章参考文献
  • 第3章 万有引力搜索算法
  • 3.1 基本引力搜索算法
  • 3.2 基于多点自适应约束策略的万有引力搜索算法（MACGSA）
  • 3.3 自适应混合变异万有引力搜索算法（MGSA）
  • 本章参考文献
  • 第4章 蝙蝠算法
  • 4.1 基本蝙蝠算法
  • 4.2 融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法（UGBA）
  • 4.3 具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法（PTRBA）
  • 本章参考文献
  • 第5章 花朵授粉算法
  • 5.1 基本花朵授粉算法（FPA）
  • 5.2 融合模拟退火机制的自适应花朵授粉算法（SRFPA）
  • 5.3 具有动态转换概率的差分进化花朵授粉算法（MCFPA）
  • 本章参考文献
  • 第6章 总结与展望
  • 重要术语索引
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