lakewan的博客

本书分三个部分共16章分别介绍了:1.遗传算法的概念、数学原理及方法步骤;2.遗传算法和数据编码联系起来所构成的演化程序;3.演化程序面向一些实际问题的应用。 本书语言生动，结构合理，较少使用专业性术语和深涩词汇，适合面临优化问题的研究生、程序员、设计师、工程师及科研工作人员参考。

遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 　　本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 　　本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。

本书从讨论组合优化中的基本问题———NP 问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有 NP 性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能动性，

本书着重从计算方法与应用技术的角度对遗传算法作了深入浅出的讨论。书中介绍了遗传算法的基本概念与结构，解决约束优化与组合合优化问题的方法，和遗传算法在生产调度、可靠性设计、交通运输、设备布局等一系列工业工程问题中的应用。本书可作为高等院校的工业工程、管理科学、运等学、计算机科学与人工智能专业的本科生与研究生的教科书。对于系统分析员、运行研究员、管理科学家和在工业工程与运筹学领域里从事最优化问题研究与应用的专业技术人员，本书也不失为一本内容丰富且实用性较强的参考书。

本书全面系统地介绍了遗传算法的基本原理,数学基础,各种主要实现技术,并给出了一些应用示例,同时还简要地介绍了进化计算的基本内容.本书具有系统性强,可读性强,可操作性强的特点.本书可供智能计算,自动控制,系统工程,优化计算,经济管理,运筹学,计算机专业的研究人员,研究生及高年级大学生参考.

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本书讲述了工作流领域的基础概念、基于Petri网的工作流建模方法（包括过程结构建模和组织资源建模）、工作流性能分析技术与过程改进方法、工作流管理系统功能与体系结构、基于工作流管理的信息系统开发与实施方法，最后通过具体案例对工作流管理模型、方法和系统进行了综合阐释。全书深入浅出、紧扣实践、内容丰富、结构清晰、语言流畅，并配有适量的习题和翔实的术语表，适合作为高等院校信息系统方向的专业教材，并适合从事组织信息系统（企业资源规划系统、电子政务系统、电子商务系统等）工作的人员自学使用。该书是工作流建模和分析方面具有深刻见解的权威资料，它把有效的建模技术与实际的应用经验生动地结合起来。