水资源水环境模型智能优化

1 (p1): 第1章 概述
1 (p1-1): 1.1 最优化定义及其意义
1 (p1-2): 1.2 最优化问题数学模型的构成
3 (p1-3): 1.3 最优化问题的分类及求解步骤
4 (p1-4): 1.4 最优化方法的研究进展
7 (p1-5): 1.5 本书的主要内容
8 (p1-6): 本章小结
8 (p1-7): 参考文献
10 (p2): 第2章 传统的优化方法
10 (p2-1): 2.1 经典最优化方法
12 (p2-2): 2.2 线性规划算法
12 (p2-3): 2.3 直接搜索法
15 (p2-4): 2.4 最优梯度法
17 (p2-5): 2.5 牛顿法与阻尼牛顿法
19 (p2-6): 本章小结
19 (p2-7): 参考文献
20 (p3): 第3章 现代优化方法之一：智能优化算法
20 (p3-1): 3.1 禁忌搜索算法
21 (p3-2): 3.2 模拟退火算法
23 (p3-3): 3.3 遗传算法
28 (p3-4): 3.4 量子遗传算法
33 (p3-5): 3.5 混沌优化算法
34 (p3-6): 3.6 免疫进化算法
36 (p3-7): 3.7 智能解域搜索算法
37 (p3-8): 3.8 微进化算法
39 (p3-9): 3.9 采用捕鱼策略的搜索算法
40 (p3-10): 3.10 自由搜索算法
43 (p3-11): 3.11 A lopex进化算法
45 (p3-12): 3.12 中心引力优化算法
46 (p3-13): 3.13 智能优化算法的比较
49 (p3-14): 本章小结
49 (p3-15): 参考文献
51 (p4): 第4章 现代优化方法之二：仿生群智能优化算法
51 (p4-1): 4.1 蚁群算法
55 (p4-2): 4.2 鱼群算法
57 (p4-3): 4.3 粒子群算法
59 (p4-4): 4.4 蜂群算法
62 (p4-5): 4.5 混洗蛙跳算法
63 (p4-6): 4.6 猴王遗传算法
64 (p4-7): 4.7 细菌菌落优化算法
65 (p4-8): 4.8 捕食搜索算法
66 (p4-9): 4.9 野草算法
67 (p4-10): 4.10 食物车——蟑螂群优化算法
69 (p4-11): 4.11 免疫算法
71 (p4-12): 4.12 人工萤火虫优化算法
72 (p4-13): 4.13 群智能优化算法的比较
75 (p4-14): 本章小结
75 (p4-15): 参考文献
78 (p5): 第5章 混合优化算法之一
78 (p5-1): 5.1 混沌粒子群优化算法
80 (p5-2): 5.2 禁忌搜索的混合粒子群优化算法
81 (p5-3): 5.3 粒子群和鱼群混合优化算法
83 (p5-4): 5.4 量子粒子群优化算法
85 (p5-5): 5.5 量子人工鱼群算法
87 (p5-6): 5.6 蚁群与鱼群的混合优化算法
89 (p5-7): 5.7 基于遗传算法的人工鱼群优化算法
91 (p5-8): 5.8 混合混沌优化算法
92 (p5-9): 本章小结
92 (p5-10): 参考文献
94 (p6): 第6章 混合优化算法之二
94 (p6-1): 6.1 混合禁忌搜索算法
96 (p6-2): 6.2 混合蜜蜂进化型算法
101 (p6-3): 6.3 混合蛙跳算法
111 (p6-4): 6.4 混合猴王遗传算法
117 (p6-5): 6.5 免疫微分进化算法
118 (p6-6): 6.6 混合捕食搜索算法
123 (p6-7): 6.7 蜜蜂进化遗传与捕鱼策略相结合的优化算法
127 (p6-8): 本章小结
127 (p6-9): 参考文献
129 (p7): 第7章 水资源可持续利用评价模型的优化
129 (p7-1): 7.1 水资源可持续利用评价指数公式的优化
147 (p7-2): 7.2 基于前向神经网络的水资源可持续利用评价模型的优化
150 (p7-3): 7.3 基于RBF网络的水资源可持续利用评价模型的优化
154 (p7-4): 7.4 基于投影寻踪回归的水资源可持续利用评价模型的优化
159 (p7-5): 7.5 基于回归支持向量机的水资源可持续利用评价模型的优化
165 (p7-6): 本章小结
165 (p7-7): 参考文献
167 (p8): 第8章 水资源承载力评价模型的优化
167 (p8-1): 8.1 水资源承载力评价指数公式的优化
175 (p8-2): 8.2 基于前向神经网络的水资源承载力评价模型的优化
178 (p8-3): 8.3 基于RBF网络的水资源承载力评价模型的优化
182 (p8-4): 8.4…