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小数据驱动的大规模智能优化 / 工业人工智能理论与应用研究丛书

定价：￥138.00

作者：王晗丁

出版时间：2026-06

出版社：科学出版社

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基本信息评价

出版社：科学出版社
ISBN：9787030852830
版次：1版
开本：B5
出版时间：2026-06

作者简介

2006年-2010年西安电子科技大学学士
2010年-2015年西安电子科技大学博士2015年-2018年英国萨里大学博士后
2018年-今西安电子科技大学教授智能科学与技术计算智能作为通讯作者、第一作者发表论文79篇，其中SCI检索57篇、EI检索22篇。兼职计算智能国际期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《Evolutionary Computation》、《Swarm and Evolutionary Computation》、《Complex & Intelligent Systems》和《Memetic Computing》编委（Associate Editor）。担任演化计算领域顶级国际会议《Genetic and Evolutionary Computation Conference》、《IEEE Congress of Evolutionary Computation》及多个其他国际会议的程序委员会成员。

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内容简介

小数据驱动的智能优化方法入机器学习模型作为候选解的快速近似评估方法，利用历史数据训练模型来辅助智能优化算法在计算资源有限的情况下获得较好解。随着工业设计体系复杂化趋势，其中的小数据驱动优化问题呈现优化目标多、决策变量多、约束条件多的难点。因此，面向上述大规模难题，本书提出相应的快速高效求解方法，共分为10个章节。第1章简要介绍了优化问题和代理模型辅助的智能优化算法基础知识。第2～3章介绍了小数据驱动的多目标优化问题的求解难点和相关解决方案。第4～6章介绍了小数据驱动的组合优化问题的求解难点和相关解决方案。第7～8章介绍了小数据驱动的大规模连续优化问题的求解难点和相关解决方案。第9～10章介绍了小数据驱动的约束优化问题的求解难点和相关解决方案。