机读格式显示(MARC)

• 000 01653nam0 2200301 450

• 001 0000379611

• 005 20240829112449.0

• 010 __ |a 978-7-5226-2713-7 |d CNY68.00

• 092 __ |a CN |b 人天1155-3396

• 100 __ |a 20241211d2024 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 粒子群算法在优化选取问题中的应用研究 |b 专著 |f 尹浩著

• 210 __ |a 北京 |c 中国水利水电出版社 |d 2024.09

• 215 __ |a 181页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 尹浩，东北大学博士，沈阳大学教师，累计发表学术论文十余篇，其中SCI检索3篇，主要研究方向为“群智能算法”“服务计算和物联网应用”，2016年获沈阳市自然科学学术成果三等奖，2020年认定为沈阳市高级人才。指导学生获辽宁省大创项目1项，校级大创项目2项；参与省级一流课程建设2项，主持校级一流课程建设1项；参与出版教材1部。

• 330 __ |a 本书系统深入地总结了各种粒子群算法的理论，以及作者多年来利用粒子群算法在Web服务选取和体检项目服务选取问题上求解取得的主要研究成果。本书通过面向业务、面向功能、固定流程、基于资源独立的多SLA等级、基于面向资源共享的多MSLA等级、基于资源独立的多MSLA等级等多个角度进行建模，结合启发式局部搜索策略、蚁群算法、k-聚类测率、约束支配策略等提出HEU-PSO算法、ACO-PSO算法、混合多目标离散粒子群算法(HMDPSO+)和基于资源共享的多目标粒子群算法(SMOPSO)等混合粒子群算法，同时通过实验验证所提算法在求救效率和求解质量方面优于其他对比算法。

• 333 __ |a 本书可供从事群智能算法研究的教师、研究人员、相关专业的学生参考

• 606 0_ |a 计算机算法 |x 研究

• 690 __ |a TP301.6 |v 5

• 701 _0 |a 尹浩 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20240905

• 901 __ |a 中国水利水电出版社

• 902 __ |a Rt1142-5044

• 962 __ |a 83802847 |x 65cf9881b474a7d9ea334358a34973

• 997 __ |a 可供