会员
学习型智能优化算法及其应用
更新时间：2019-11-15 20:30:44 最新章节：附录E 英汉排序与调度词汇
书籍简介
本书在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化的问题、离散优化的问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程，提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力，促进学习型智能优化算法的发展与完善。
品牌：清华大学
上架时间：2019-07-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
邢立宁 陈英武 向尚
最新上架
- 会员本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字
- 会员本书分为6篇，共14章。从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识（第1章和第2章）介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识，并给出了后续贯穿全书的SQL代码；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常详细地串讲了SQL执行流程，介绍了执行计划的生成和优化；第三篇经典SQL（第5计算机19.7万字
- 会员本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字
- 会员本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字
- 会员本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容，内容与ETL流程匹配，能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字
- 会员本书共5篇，分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇（第1-3章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇（第4-6章），介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理，以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使计算机0字
- 会员数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字