计算智能方法

章绪论
1．1智能计算概述
1．2进化计算
1．3群智能计算
1．4神经计算
1．5机器学习
第2章进化计算中的遗传算法
2．1遗传算法概述
2．1．1遗传算法
2．1．2基本原理图
2．1．3模式定理
2．1．4积木块假设
2．1．5研究进展
2．2遗传算法的流程
2．2．1科学定义
2．2．2执行过程
2．2．3基本本质
2．2．4染色体编码
2．2．5群体初始化
2．2．6适应度值评价
2．2．7选择算子
2．2．8交叉算子
2．2．9变异算子
2．2．10流程图和伪代码
2．3遗传算法的改进
2．3．1算子选择
2．3．2参数设置
2．3．3混合遗传算法
2．3．4并行遗传算法
2．4遗传算法的编码规则
2．4．1二进制编码法
2．4．2浮点编码法
2．4．3符号编码法
2．5遗传算法的应用
2．6遗传算法的相关应用与MATLAB算例
2．6．1遗传算法实例1
2．6．2遗传算法实例2
2．7遗传算法总结
第3章群智能计算
3．1粒子群优化算法
3．1．1粒子群优化算法简介
3．1．2粒子群优化算法的基本流程
3．1．3粒子群算法分类
3．1．4粒子群优化算法的改进研究
3．1．5粒子群优化算法的参数设置
3．1．6粒子群优化算法与遗传算法的比较
……
第4章 神经计算
第5章 机器学习