同类推荐
-
-
趣味计算思维:问题、数学、算法和程序
-
¥66.00
-
-
数值逼近:英文版
-
¥58.00
-
-
七类积分方程的数值算法
-
¥198.00
-
-
七类积分方程的数值算法
-
¥198.00
-
-
七类积分方程的数值算法
-
¥198.00
-
-
数值计算与实验
-
¥39.80
-
-
工程数值模拟中矩阵GPU并行计算基础
-
¥88.00
-
-
有限元方法:固体力学和结构力学卷
-
¥179.00
-
-
有限元方法:流体力学卷
-
¥159.00
-
-
有限元方法:基础理论卷
-
¥199.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
全局最优化——基于递归深度群体搜索的新方法
|
| ISBN： | 9787302581871 |
定价： | ￥65.00 |
| 作者： | 刘群锋，严圆著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2021年08月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 215页 |
中图法： | O242.23 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
北京人天书店有限公司
|
2
|
库区7
|
2026-02-18
|
|
其它供货商库存合计
|
46
|
|
2026-02-10
|
图书简介 | | 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。 |
|