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内容简介

本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗

日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。

全书共6章，第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方

法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。

本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专

业的研究生教材，也可供相关专业研究人员参考。

目录

序言

第章 -概论

.组合化问题

.2计算复杂性的概念

.3邻域概念

.4启发式算法

.5NP，NPC和NPhard概念

.6小结

练习题

参考文献

第2章 -禁忌搜索算法

2.局部搜索

2.2禁忌搜索

2.3技术问题

2.4应用实例

练习题

参考文献

第3章 -模拟退火算法

3.模拟退火算法及模型

3.2马尔可夫链

3.3时齐算法的收敛性

3.4非时齐算法收敛性简介

3.5实现的技术问题

3.6应用案例――下料问题

练习题

参考文献

第4章 -遗传算法

4.遗传算法

4.2模板理论

4.3马尔可夫链收敛分析

4.4实现的技术问题

4.5遗传模拟退火算法

4.6应用案例――生产批量问题

练习题

参考文献

第5章 -人工神经网络

5.人工神经网络的基本概念

5.2单层前向神经网络

5.3多层前向神经网络

5.4竞争学经网络

5.5反馈型神经网络

练习题

参考文献

第6章 -拉格朗日松弛算法

6.基于规划论的松弛方法

6.2拉格朗日松弛方法的理论

6.3拉格朗日松弛的进一步讨论

6.4拉格朗日松弛算法

6.5拉格朗日松弛在能力约束单机排序问题中

的应用

练习题

参考文献

索引及英文

”

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本书系统地介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗日松驰等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。本书共6章，第章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。

书籍介绍

内容简介

本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗

日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。

全书共6章，第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方

法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。

本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专

业的研究生教材，也可供相关专业研究人员参考。