书目信息 |
| 题名： |
全局最优化
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| 作者： | 刘群锋 ， 严圆 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2021 |
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| 页数： | 215页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O242.23 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 最优化算法--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-58187-1 | |
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| 330 | @a本书介绍全局优化算法的基本理论和研究进展，特别聚焦于最近几年提出的基于递归深度群体搜索的一类新方法，并详细介绍递归深度群体搜索技术在确定性全局优化和智能优化算法中的具体应用。在确定性全局优化中，以DIRECT算法为例，深入介绍了递归深度群体搜索的设计原则与技巧；在智能优化中，以粒子群优化算法为例，介绍了递归深度搜索和群体搜索的融合方法及性能提升。本书提供了全局优化算法从入门到精通的各种材料，包括基本概念、基本理论、算法设计原则与技巧、国际通用的测试函数库、主流的测试数据分析方法和技术。 | |
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| 全局最优化：基于递归深度群体搜索的新方法/刘群锋，严圆著.-北京：清华大学出版社，2021 |
| 215页：图；26cm |
| ISBN 978-7-302-58187-1：CNY65.00 |
| 本书介绍全局优化算法的基本理论和研究进展，特别聚焦于最近几年提出的基于递归深度群体搜索的一类新方法，并详细介绍递归深度群体搜索技术在确定性全局优化和智能优化算法中的具体应用。在确定性全局优化中，以DIRECT算法为例，深入介绍了递归深度群体搜索的设计原则与技巧；在智能优化中，以粒子群优化算法为例，介绍了递归深度搜索和群体搜索的融合方法及性能提升。本书提供了全局优化算法从入门到精通的各种材料，包括基本概念、基本理论、算法设计原则与技巧、国际通用的测试函数库、主流的测试数据分析方法和技术。 |
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正题名：全局最优化
索取号：O242.23/19
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
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| 2 | 1951587 | 219515870 | 理科库/ [索取号:O242.23/19] | 在馆 | |
| 3 | 1951588 | 219515889 | 理科库/ [索取号:O242.23/19] | 在馆 |