本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia 编程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。 　　　　 本书适合高等院校数学、统计学、计算机科学等专业的本科生和研究生学习，也可用作相关领域的参考资料。

《算法作曲理论与实践》以Max／Msp平台为例，结合算法作曲及当代音乐的创作实践，对计算机算法作曲的相关基础理论及其实践技巧进行了较全面的梳理和阐述，为我国当代计算机算法作曲技术的研究和应用提供有益的启示。

本书主要分为两部分：凸分析和凸问题的对偶优化理论。

群智能优化算法作为一种新兴的智能优化技术和诸多交叉学科研究领域的前沿，受到了越来越多研究者的关注。这些算法受自然界生物进化过程和生物群体行为规律的启发，吸收和融合了运筹学、生物学、物理学、计算数学、计算机科学、人工智能和控制论等学科思想和方法，在没有集中控制且不提供全局信息的条件下，为求解传统优化方法难以解决的非线性、不可微、不确定、多目标、分布式复杂优化问题提供了新思路和新手段，在诸多学科领域得到了成功应用。本书选取了具有代表性的遗传算法、差分进化算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法、细菌觅食优化算法、人工鱼群算法、混合蛙跳算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法、狼群算法、秃鹰搜索优化算法、蝠鲼觅食优化算法、野狗优化算法和沙丘猫群优化算法16种群智能优化算法，重点讲述了这些算法的基本原理、运算流程、主要参数和应用实例，特别是对每个应用实例都给出了详细的MATLAB实现参考程序。本书可作为高校本科生、研究生相关课程的教材或参考书，也可供相关工程技术人员自学参考。

本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧，涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。

《最优化理论与方法》全面、系统地介绍了无约束最优化、约束最优化和非光滑最优化的理论和计算方法，它包括了近年来国际上关于优化研究的最新成果。《最优化理论与方法》在经济计划、工程设计、生产管理、交通运输等方面得到了广泛应用。

《支持向量机：理论、算法与拓展》以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。《支持向量机：理论、算法与拓展》可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。

《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》是机器视觉课程的理想教材，作者清晰、系统地阐述了机器视觉的基本概念，介绍理论的基本元素的同时强调算法和实用设计的约束。书中阐述各个主题时，既阐述了基本算法，又介绍了数学工具。此外，《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》还使用案例演示具体技术的应用，并阐明设计现实机器视觉系统的关键约束。 《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》适合作为高等院校计算机及电子工程相关专业研究生的教材，更是从事机器视觉、计算机视觉和机器人领域研究的人员不可多得的技术参考书。

简介:国际信息学奥林匹克竞赛指导 主题词:电子计算机(学科: 竞赛学科: 中学学科: 教学参考资料) 更多同类图书:文化、科学、教育、体育>教育>中等教育>教材、课本、辅助教材

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，使其受到国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要使用这些算法工具来解决具体问题的理论研究人员和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。