近年来,进化算法的研究进入了快速发展阶段,越来越多的研究开发人员开始从事进化算法的设计与实现。进化算法能够比较完美地解决常规数学无法求解的不可微、多目标的数学优化问题,在工程实践中也得到了较多广泛的应用。本书全面阐述了进化算法在国内外研究现状和发展,讨论了多种进化算法的概念和原理,结合作者及团队近些年来在配电网的研究成
本书根据作者多年的教学改革实践修订而成,内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数学特征、随机变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题,书末附有习题的参考答案,供读者查阅。本书在教育部制定的教学大
本书介绍了一种实现简单、易于使用、可靠快速的全局优化算法——差分进化算法。主要内容有:差分进化算法的研究动机、主要内容、标准测试、问题域、架构和计算环境、编程以及各种应用。本书可作为相关专业的教材使用,同时也适合对优化问题感兴趣的所有读者。
本书内容包括事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析九章。并附有统计分析常用软件SAS及若干概率论与数理统计的实验。教材选例典型,与日常的生产与生活密切相关,有助于提高读者学习兴趣并寓学习理论于实践运用当中。书中
本书从计算的变迁这一独特视角回顾了数学、逻辑学和哲学的历史沿革,展 现了计算为数学研究发展带来的全新前景,展望了这场数学革命在自然科学、信 息科学与哲学领域引发的重大变革。本书荣获年法兰西学术院哲学大奖,一直是数学、计算机科学和哲学领域的畅销读物。
本书讨论了自助法的基本理论,并结合真实数据说明自助法的运用。基本的自助法是把样本当作一个总体来看,利用蒙特卡洛抽样法来生成统计量抽样分布的经验估计。自助法较重要的论断是根据重取样本计算的统计量的相对频率分布就是原始样本统计量的抽样分布估计。*后,作者总结了如何利用不同的软件包来运用这一计算机运算密集型方法。本书清晰地介
主要包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、数字特征、随机向量及其分布、极限定理、数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、随机过程等内容。每节配备足量习题,书后附有习题参考答案。内容全面,结构严谨,推理简明。写作风格上注重可读性,由浅入深,通俗易懂。