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新書推薦：《群體智能算法的理論基礎》

來源: 黃翰/

華南理工大學

1244

2024-09-23 21:19:01

2024-09-24

群體智能算法是一類源于自然現(xiàn)象與社會規(guī)律啟發(fā)的智能算法，是當前人工智能方法的重要組成部分。當前群體智能算法的研究趨勢主要集中在算法的設計與應用，而對其理論基礎的探討相對較少。因此，由智能算法研究中心黃翰教授編著的《群體智能算法的理論基礎》一書立足于前沿研究成果，詳細闡述群體智能算法的數(shù)學基礎，從數(shù)學模型、收斂性分析與時間復雜度展開分析，為讀者提供多方面的參考。

圖1 《群體智能算法的理論基礎》封面

內容簡介：

《群體智能算法的理論基礎》介紹了群體智能算法的基本特征，展示了常見的群體智能算法，如：粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、鴿群優(yōu)化算法等，并從數(shù)學模型、收斂性與時間復雜度三方面對這些常見算法的理論基礎展開分析。這三個核心要素之所以被視作群體智能算法的理論基礎，是因為它們共同決定了算法在解決實際問題時的有效性和可行性。人工智能的本質是知識表示，而數(shù)學模型是理論基礎研究的知識表示方式，可為群體智能算法提供形式化的描述。收斂性則是評價群體智能算法是否可以達到最優(yōu)解的標準。然而它是一種基于迭代次數(shù)趨于無窮的分析結果，難以用來評價算法效率。時間復雜度恰好可以彌補這一欠缺，其可以度量群體智能算法在平均意義下需要多少次迭代達到最優(yōu)解。

圖2 《群體智能算法的理論基礎》部分內容章節(jié)

為了讓讀者更便捷地進行算法理論的實踐分析，本書在部分章節(jié)中融入了實用軟件工具的應用示例。本書不僅適合從事智能優(yōu)化、進化計算、計算智能、智能優(yōu)化、管理科學與應用數(shù)學領域研究的研究人員與研究生閱讀，也可以作為智能算法應用工程師的參考手冊。

圖3 群體智能算法時間復雜度估算系統(tǒng)

（系統(tǒng)網址：www.eatimecomplexity.net）

書籍目錄：

作者簡介：

黃翰，華南理工大學軟件學院教授、博士生導師，國家級青年人才項目入選者，兼任國際學術期刊IEEE TEVC、IEEE TETCI等副主編、大數(shù)據(jù)與智能機器人教育部重點實驗室副主任、中國仿真學會智能仿真優(yōu)化與調度專委會副主任、廣東省本科高校軟件工程專業(yè)指導委員會主任委員等；主持科技部重點研發(fā)項目、國家自然科學基金項目近20項；在國家一級出版社出版中文著作《智能算法理論與實踐》和《進化算法時間復雜度分析的理論、方法與工具》，在國際知名出版社出版英文著作Intelligent Algorithms: Theory and Practice；在IEEE TCYB、IEEE TSE等專業(yè)學術期刊發(fā)表論文80多篇；長期致力于智能算法理論、應用與產業(yè)生態(tài)的研究，完成落地應用案例70多項。

郝志峰，教授、博士生導師，汕頭大學黨委副書記、校長，兼任教育部大學數(shù)學教學指導委員會副主任委員、中國工業(yè)與應用數(shù)學學會大數(shù)據(jù)與人工智能專委會副主任、全國大學生數(shù)學建模競賽組委會委員、廣東省超級計算機應用產業(yè)聯(lián)盟理事長。主要研究方向為：代數(shù)學及其應用、數(shù)據(jù)科學理論、人工智能、數(shù)學建模等。主持國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學基金-廣東省聯(lián)合基金項目等國家、省部級項目40余項，近年在TNNLS、TKDE、PR、Bioinformatics、《中國科學》等國內外重要刊物上發(fā)表高質量論文逾80篇。

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