标题：计算智能导论（第2版）
图书信息
图书详细信息：ISBN：9787302222057定价：59元印次：1-1装帧：平装印刷日期：2010-6-3
图书简介
本书导论性地介绍了计算智能的5 个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。通过阅读本书，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2 版翻译成中文出版，希望本书中文版的出版能够推动计算智能在我国的普及和广泛深入的研究，促进我国智能科学的发展和进步。全书分成6 个部分共23 章和1 个附录。
图书前言
原著（第2 版）序
人们从自然系统的研究中学到许多知识，并用这些知识发展新的算法和模型来求解复杂问题。本书在计算智能（CI）框架下，给出了这些技术范例（paradigm ）的导论。书中将讨论人工神经网络、进化计算、群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别建模了以下自然系统：生物神经网络、进化、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程。为什么本书要讨论计算智能？需求来自于一门研究生课程，在该课程中学生们缺乏对人工智能和数学背景知识的深入了解。因此，对计算智能范例进行概述，同时提供一定深度的数学分析是有必要的。本书的内容虽然是导论性质的，但没有回避对相关技术细节的论述，并且还为有兴趣的读者提供了数学理论基础。本书的目的不是对所有的计算智能范例和算法进行全面介绍，而只是概述了流行的和常用的模型。对于这些模型，本书详细概述了它们的不同实现。因此，本书最适合于刚进入计算智能领域的初学者。本书也适合用做大学三年级学生的教材。
图书目录
第Ⅰ部分引言第1 章计算智能简介 3 
11 计算智能典型方法 4 
111 人工神经网络 4 
112 进化计算 6 
113 群体智能 7 
114 人工免疫系统 7 
115 模糊系统 7 
12 简短历史 8 
13 习题10 
第Ⅱ部分人工神经网络第2 章人工神经元 13 
21 计算网络输入信号 13 
22 激活函数 14 
23 人工神经元几何构型 15 
24 人工神经元学习 17 
241 增广向量 17 
242 梯度下降学习规则 18 
243 Widrow-Hoff 学习规则 19 
244 广义delta 学习规则 19 
245 误差修正学习规则 19 
25 习题19 
第3 章监督学习神经网络 21 
31 神经网络的类型 21 
311 前馈神经网络 21 
312 函数链神经网络 22 
313 乘积单元神经网络 23 
314 简单反馈神经网络 25 
315 时延神经网络 26 
316 级联神经网络 27 
32 监督学习规则 28 
321 监督学习问题 28 
322 梯度下降优化 29 
323 尺度化共轭梯度 34 
324 LeapFrog 优化 38 
325 粒子群优化 38 
33 隐层单元的功能 40 
34 集成神经网络 40 
35 习题42 
第4 章非监督学习神经网络 43 
41 背景43 
42 Hebbian 学习规则 44 
43 主成分学习规则 45 
44 学习向量量化-I 46 
45 自组织特征映射 48 
451 随机训练规则 49 
452 批映射 51 
453 可生长SOM 51 
454 加快收敛速度 53 
455 聚类和可视化 54 
456 使用SOM 55 
46 习题56 
第5 章径向基函数网络 57 
51 学习向量量化-II 57 
52 径向基函数神经网络 57 
521 径向基函数网络结构 57 
522 径向基函数 58 
523 训练算法 59 
524 径向基函数网络的变体 62 
53 习题63 
第6 章增强学习 64 
61 通过奖励学习 64 
62 无模型增强学习模型 66 
621 即时差分学习 66 
622 Q 学习 66 
63 神经网络和增强学习 67 
631 RPROP 67 
632 梯度下降增强学习 68 
633 连接主义的Q-学习 69 
64 习题70 
第7 章监督学习的性能问题 71 
71 性能准则 71 
711 精度 71 
712 复杂度 74 
713 收敛性 75 
72 性能分析 75 
73 性能因素 76 
731 数据预备 76 
732 权值初始化 81 
733 学习率和冲量 81 
734 优化方法 83 
735 结构选择 83 
736 自适应激活函数 88 
737 主动学习 89 
74 习题95 
第Ⅲ部分进化计算 第8 章进化计算导论 99 
81 一般进化算法 100 
82 染色体的表示 101 
83 初始种群 103 
84 适应度函数 103 
85 选择 104 
851 选择压力 105 
852 随机选择 105 
853 比例选择 105 
854 锦标赛选择 106 
855 排序选择 107 
856 波尔兹曼选择 107 
857 (μ+, λ)选择 108 
858 精英选择 108 
859 名人堂 108 
86 繁殖算子 108 
87 终止条件 109 
88 进化计算与经典优化算法 109 
89 习题 110 
第9 章遗传算法 111
91 经典遗传算法 111
92 交叉 111 
921 二进制表示 112 
922 浮点表示 113 
93 变异 119 
931 二进制表示 119 
932 浮点表示 120 
933 宏变异算子-无头鸡 120 
94 控制参数 120 
95 遗传算法的变体 122 
951 代沟方法 122 
952 杂乱遗传算法 122 
953 交互进化 124 
954 岛屿遗传算法 125 
96 前沿专题 127 
961 小生境遗传算法 127 
962 约束处理 130 
963 多目标优化 130 
964 动态环境 133 
97 应用 133 
98 作业 134 
第10 章遗传编程 136 
101 基于树的表示 136 
102 初始群体 138 
103 适应度函数 138 
104 交叉算子 138 
105 变异算子 139 
106 积木块遗传规划 141 
107 应用 141 
108 习题 142 
第11 章进化规划 143 
111 基本进化规划 143 
112 进化规划算子 144 
1121 变异算子 144 
1122 选择算子 147 
113 策略参数 148 
1131 静态策略参数 149 
1132 动态策略参数 149 
1133 自适应 151 
114 进化规划的实现 153 
1141 经典进化规划 153 
1142 快速进化规划 153 
1143 指数进化规划 153 
1144 加速进化规划 154 
1145 动量进化规划 154 
1146 具有局部搜索的进化规划 155 
1147 带灭绝的进化规划 156 
1148 与粒子群优化的混合 157 
115 前沿专题 157 
1151 约束处理方法 157 
1152 多目标优化与小生境 158 
1153 动态环境 158 
116 应用 158 
1161 有限状态机 158 
1162 函数优化 160 
1163 训练神经网络 160 
1164 实际应用 160 
117 习题 161 
第12 章进化策略 162 
121 (1+1)-进化策略 162 
122 一般进化策略算法 163 
123 策略参数和自适应 164 
1231 策略参数类型 164 
1232 策略参数变种 165 
1233 自适应策略 167 
124 进化策略算子 168 
1241 选择算子 168 
1242 交叉算子 169 
1243 变异算子 170 
125 进化策略变种 172 
1251 极进化策略 172 
1252 带方向变量的进化策略 173 
1253 增量进化策略 174 
1254 替代进化策略 174 
126 高级话题 174 
1261 约束处理方法 175 
1262 多目标优化 176 
1263 动态环境和噪声环境 178 
1264 小生境 178 
127 进化策略的应用 179 
128 习题 180 
第13 章差分进化 181 
131 基本的差分进化 181 
1311 差异向量 181 
1312 变异 182 
1313 交叉 182 
1314 选择 183 
1315 一般差分进化算法 184 
1316 控制参数 184 
1317 几何演示 185 
132 差分进化/x/y/z 186 
133 基本差分进化的变种 187 
1331 混合差分进化策略 187 
1332 基于种群的差分进化 192 
1333 自适应差分进化 192 
134 离散值问题的差分进化 193 
1341 角度模型差分进化 194 
1342 二值差分进化 194 
135 高级话题 195 
1351 约束控制方法 196 
1352 多目标优化 196 
1353 动态环境 197 
136 应用 198 
137 习题 199 
第14 章文化算法 200 
141 文化和人工文化 200 
142 基本的文化算法 201 
143 信念空间 202 
1431 知识成分 202 
1432 接受函数 203 
1433 调整信念空间 204 
1434 影响函数 205 
144 模糊文化算法 206 
1441 模糊接受函数 206 
1442 模糊化信念空间 207 
1443 模糊影响函数 208 
145 高级话题 208 
1451 约束控制 208 
1452 多目标优化 210 
1453 动态环境 210 
146 应用 210 
147 习题 211 
第15 章协同进化 212 
151 协同进化类型 212 
152 竞争协同进化 213 
1521 竞争适应度 213 
1522 一般竞争协同进化算法 215 
1523 竞争协同进化的应用 216 
153 协作协同进化 217 
154 习题 218 
第Ⅳ部分计算群体智能 第16 章粒子群优化 221 
161 基本粒子群优化 221 
1611 全局最佳粒子群优化 222 
1612 局部最佳粒子群优化 223 
1613 比较gbest PSO 与lbest PSO 223 
1614 速度成分 224 
1615 几何描述 225 
1616 算法有关方面 226 
162 社会网络结构 229 
163 基本变种 231 
1631 速度箝位 232 
1632 惯性权重 233 
1633 约束系数 236 
1634 同步更新与异步更新 236 
1635 速度模型 237 
164 基本PSO 的参数 238 
165 单解粒子群优化 240 
1651 保证收敛的PSO 240 
1652 基于社会的PSO 241 
1653 混合算法 244 
1654 基于子群的PSO 248 
1655 多次开始PSO 算法 254 
1656 排斥方法 257 
1657 二元PSO 259 
166 高级专题 260 
1661 约束处理方法 260 
1662 多目标优化 261 
1663 动态环境 263 
1664 小生境PSO 266 
167 应用 269 
1671 神经网络 269 
1672 结构选择 271 
1673 游戏学习 271 
168 习题 272 
第17 章蚂蚁算法 273 
171 蚁群优化元启发 273 
1711 蚂蚁的觅食行为 274 
1712 激发工作和人工信息素 276 
1713 简单蚁群优化算法 277 
1714 蚂蚁系统 280 
1715 蚁群系统 283 
1716 最大最小蚂蚁系统 285 
1717 蚂蚁-Q 288 
1718 快速蚂蚁系统 289 
1719 蚂蚁禁忌表 289 
17110 蚂蚁排名系统 290 
17111 逼近的非确定树搜索 290 
17112 参数设置 292 
172 墓地组织与育雏 293 
1721 基本蚁群聚类模型 293 
1722 一般化后的蚁群聚类模型 294 
1723 蚁群聚类的最小模型 298 
173 分工 298 
1731 昆虫群落的分工 299 
1732 基于反应阈值的分配 300 
1733 动态任务分配和专业化 301 
174 高级专题 302 
1741 连续蚁群优化算法 302 
1742 多目标优化算法 304 
1743 动态环境 307 
175 应用 309 
1751 旅行商问题 310 
1752 二次分配问题 311 
1753 其他应用 313 
176 习题 313 
第Ⅴ部分人工免疫系统 第18 章自然免疫系统 317 
181 经典模型 317 
182 抗体与抗原 318 
183 白细胞 318 
184 免疫类型 321 
185 抗原结构的学习 321 
186 网络理论 322 
187 危险理论 322 
188 习题 323 
第19 章人工免疫模型 324 
191 人工免疫系统算法 324 
192 经典模型 326 
192 进化方法 327 
193 克隆选择理论模型 328 
1931 克隆选择算法 329 
1932 动态克隆选择 330 
1933 多层AIS 330 
194 网络理论模型 333 
1941 人工免疫网络 333 
1942 自稳定AIS 335 
1943 增强型人工免疫网络 336 
1944 动态加权B 细胞AIS 337 
1945 自适应人工免疫网络 338 
1946 aiNet 网络模型 338 
195 危险理论 340 
1951 移动自组网络 340 
1952 自适应邮箱 341 
1953 入侵检测 343 
196 应用及其他AIS 模型 343 
197 习题 343 
第Ⅵ部分模糊系统 第20 章模糊集 347 
201 正式定义 347 
202 隶属函数 348 
203 模糊算子 350 
204 模糊集的特性 353 
205 模糊和概率 354 
206 习题 354 
第21 章模糊逻辑和模糊推理 356 
211 模糊逻辑 356 
2111 语言学变量和限定 356 
2112 模糊规则 358 
212 模糊推理 359 
2121 模糊化 359 
2122 推理 360 
2123 去模糊化 360 
213 习题 362 
第22 章模糊控制器 364 
221 模糊控制器的部件 364 
222 模糊控制器类型 365 
2221 基于表的控制器 365 
2222 Mamdani 模糊控制器 366 
2223 Takagi-Sugeno 控制器 366 
223 习题 366 
第23 章粗糙集 368 
231 辨别力的概念 369 
232 粗糙集中的模糊 370 
233 模糊集中的不确定性 370 
234 习题 371 
参考文献 372 
附录A 优化理论 431 
A1 优化问题的基本要素 431 
A2 优化问题分类 431 
A3 最优值类型 432 
A4 优化方法分类 433 
A5 非约束优化 434 
A51 问题定义 434 
A52 优化算法 434 
A53 例子测试问题 437 
A6 约束优化 438 
A61 问题定义 438 
A62 约束处理方法 439 
A63 例子测试问题 442 
A7 多解问题 443 
A71 问题定义 443 
A72 小生境算法分类 443 
A73 例子测试问题 444 
A8 多目标优化 445 
A81 多目标问题 445 
A82 加权聚合方法 446 
A83 帕累托最优 446 
A9 动态优化问题 449 
A91 定义 449 
A92 动态环境类型 450 
A93 例子测试问题 452 
术语表 453 
[1]