內容簡介

最優化問題指在某些約束條件下，求解某些可選擇的變量，使所選定的目標函數達到最優。進化計算是受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發而形成的優化方法。云模型和進化計算思想的有效結合拓寬了云模型的應用領域，也為進化計算的研究進行了新的探索和嘗試。云模型在知識表示中具有不確定性中帶有確定性、穩定中又有變化的特點，體現了自然界物種進化的基本原理。本書簡單介紹了5種進化計算方法，綜述了多種新穎的云進化算法，以及應用云模型對遺傳算法、進化規劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優化算法等進行改進的方法，詳細闡述了云模型、基于貪心思想和云模型的進化算法，以及云進化策略方法。

本書適合智能計算、人工智能等專業領域的理工科大學教師和研究生閱讀，也可供相關領域研究人員及工程技術人員參考。