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人工智能是一個多學科交叉的學科領域,它研究如果通過電腦來模仿人類的智慧行為,來輔助人類解決一些複雜的問題,並進一步來提升人類的智慧。作為人類的一項重要的本領,搜索和優化也是人工智能領域裡的一個重要的基礎研究領域。那什麼是人工智能領域裡的搜索和優化呢?在日常生活和學習中,我們或多或少聽過一些詞語,比如規劃、搜索、優化、優選、實驗設計等等,這些詞語所表達的意思具有一定的共性,即搜尋的方案。 本書主要從方法的角度來介紹人工智能中常用的一些搜索和優化方法。大致可以分為三個部分:第一部分是經典方法,包括線性規劃、二次規劃和動態規劃方法;第二部分是構造方法,包括無資訊搜索、啟發式搜索、博弈搜索和蒙特卡洛樹搜索;第三部分是篩選方法,包括局部搜索、類比退火、遺傳演算法及貝葉斯優化。每個章節圍繞一個方法展開,介紹其發展歷史、基本方法思路、一些簡單的示例等。希望通過這樣一些介紹,讀者能夠相對全面瞭解人工智能中的常用搜索和優化方法嗎,瞭解對於一些具體的問題,怎麼採用這些方法來進行問題的求解。
第一章概述1 1.1搜索和優化的背景2 1.2什麼是搜索和優化3 1.3搜索和優化有哪些類別5 1.4搜索和優化的發展簡史7 1.5小結7 第二章線性規劃9 2.1線性規劃簡史10 2.2線性規劃模型11 2.3圖解法求解12 2.4抗洪搶險中的線性規劃16 第三章梯度法19 3.1概述20 3.2梯度法的發展歷程21 3.3梯度法的基本原理22 3.4梯度法的應用24 第四章動態規劃27 4.1動態規劃簡史28 4.2什麼是動態規劃29 ……
周愛民,博士,華東師範大學電腦科學與技術學院副院長(主持工作)。社會兼職主要有:IEEE高級會員;中國電腦學會(CCF)會員;國家自然科學基金通訊評審專家(2011-2019)等。研究方向:機器學習(演化搜索、自動建模);影像處理;工業應用。 代表著作有:《電梯內部行人追蹤系統V1.0》《可擕式拉曼光譜儀操作軟體V2.0》《可擕式拉曼光譜儀操作軟體V1.0》。研究課題主要有《面向大資料的快速磁共振成像》,國家自然科學基金重點專案;《模型輔助演化多目標優化及應用》,國家自然科學基金面上專案;《基於學習技術的多目標進化演算法重組運算元研究》,國家自然科學基金面上項目;《 可擕式拉曼光譜儀研製》,科技部重大儀器專項子課題等。
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