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人工智能超入門叢書--搜索算法:人工智能如何尋覓最優(yōu) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122439352
- 條形碼：9787122439352 ; 978-7-122-43935-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能超入門叢書--搜索算法:人工智能如何尋覓最優(yōu) 本書特色
本書面向在人工智能方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容定位于專業(yè)知識入門和普及層面，全面系統(tǒng)，通俗易懂，讓讀者真正了解和理解人工智能的相關(guān)技術(shù)方向，而不僅僅是編程技術(shù)。
人工智能超入門叢書--搜索算法:人工智能如何尋覓最優(yōu) 內(nèi)容簡介
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關(guān)知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門。 《搜索算法：人工智能如何尋覓很優(yōu)》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，本分冊以通俗易懂的語言風(fēng)格講解了搜索算法的相關(guān)知識，內(nèi)容包括算法問題中涉及的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度分析，及狀態(tài)空間、樹、圖等較復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；同時，通過相關(guān)實例，講解了各類搜索方法及線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃；也重點解讀了組合優(yōu)化問題和群智能算法。全書內(nèi)容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術(shù)，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎(chǔ)等。本書搭配關(guān)鍵代碼，是一本適合初學(xué)者閱讀學(xué)習(xí)的人工智能（AI）圖書。 本書可以作為人工智能及計算機相關(guān)工作崗位的技術(shù)人員的入門讀物，也可以供高等院校人工智能及計算機專業(yè)的師生閱讀參考，對搜索算法及人工智能方向感興趣的人群也可以閱讀。
人工智能超入門叢書--搜索算法:人工智能如何尋覓最優(yōu) 目錄
第1章 搜索的世界 001
1.1 出“棋”不易 002
1.1.1 棋技，智力的象征？ 002
1.1.2 搜索＋評估=智能？ 006
1.1.3 AlphaGo是怎樣煉成的？ 008
1.2 給盲目一些信息 011
1.2.1 盲目搜索 011
1.2.2 啟發(fā)式搜索 013
1.2.3 博弈中前行 015
1.3 一切皆可優(yōu)化 017
1.3.1 目標(biāo)與約束 017
1.3.2 蒙特卡洛樹搜索 021
1.3.3 群智能 024
第2章 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與復(fù)雜度分析 030
2.1 數(shù)據(jù)關(guān)系與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 031
2.1.1 數(shù)據(jù)關(guān)系 031
2.1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 032
2.2 棧與隊列 033
2.2.1 棧 033
2.2.2 隊列 038
2.2.3 雙端隊列 040
2.3 復(fù)雜度 042
2.3.1 衡量算法的效率 042
2.3.2 復(fù)雜度的分析 044
第3章 狀態(tài)空間、樹與圖 050
3.1 狀態(tài)空間 051
3.1.1 狀態(tài)的表示 051
3.1.2 迷宮、漢諾塔與八數(shù)碼 053
3.1.3 農(nóng)夫過河 054
3.2 樹 057
3.2.1 樹的基本概念 057
3.2.2 二叉樹 059
3.3 圖 062
3.3.1 圖的基本概念 062
3.3.2 圖的存儲方式 065
第4章 搜索技術(shù) 072
4.1 盲目搜索 073
4.1.1 廣度優(yōu)先搜索算法 073
4.1.2 深度優(yōu)先搜索算法 080
4.2 啟發(fā)式搜索 086
4.2.1 貪婪算法 086
4.2.2 A*算法 089
4.3 對抗搜索 093
4.3.1 博弈下的極小極大搜索 094
4.3.2 alpha–beta剪枝算法 102
第5章 線性與非線性規(guī)劃中的搜索 105
5.1 優(yōu)化問題 106
5.1.1 無處不在的優(yōu)化 106
5.1.2 優(yōu)化問題的描述 106
5.2 線性規(guī)劃 108
5.2.1 圖解線性規(guī)劃 110
5.2.2 搜頂點 113
5.2.3 程序求解 114
5.3 非線性規(guī)劃 117
5.3.1 從導(dǎo)數(shù)中獲得搜索信息 117
5.3.2 非線性規(guī)劃難在哪 124
5.3.3 程序求解 126
第6章 組合優(yōu)化與求解 132
6.1 組合優(yōu)化問題 133
6.1.1 旅行商問題 134
6.1.2 背包問題 138
6.2 模擬退火 140
6.2.1 基本原理 140
6.2.2 參數(shù)與流程 142
6.2.3 程序代碼 144
6.3 禁忌搜索 149
6.3.1 基本原理 149
6.3.2 參數(shù)與流程 152
6.3.3 程序代碼 155
第7章 群智能算法 160
7.1 遺傳算法 161
7.1.1 基本原理 161
7.1.2 參數(shù)與流程 166
7.1.3 程序代碼 171
7.2 蟻群算法 176
7.2.1 基本原理 176
7.2.2 參數(shù)與流程 180
7.2.3 程序代碼 184
7.3 粒子群算法 189
7.3.1 基本原理 189
7.3.2 參數(shù)與流程 191
7.3.3 程序代碼 196
附錄 199
附錄一 類與繼承 200
附錄二 人工智能的博弈基礎(chǔ) 208
附錄三 騰訊扣叮Python實驗室：JupyterLab使用說明 214
1.1 出“棋”不易 002
1.1.1 棋技，智力的象征？ 002
1.1.2 搜索＋評估=智能？ 006
1.1.3 AlphaGo是怎樣煉成的？ 008
1.2 給盲目一些信息 011
1.2.1 盲目搜索 011
1.2.2 啟發(fā)式搜索 013
1.2.3 博弈中前行 015
1.3 一切皆可優(yōu)化 017
1.3.1 目標(biāo)與約束 017
1.3.2 蒙特卡洛樹搜索 021
1.3.3 群智能 024
第2章 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與復(fù)雜度分析 030
2.1 數(shù)據(jù)關(guān)系與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 031
2.1.1 數(shù)據(jù)關(guān)系 031
2.1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 032
2.2 棧與隊列 033
2.2.1 棧 033
2.2.2 隊列 038
2.2.3 雙端隊列 040
2.3 復(fù)雜度 042
2.3.1 衡量算法的效率 042
2.3.2 復(fù)雜度的分析 044
第3章 狀態(tài)空間、樹與圖 050
3.1 狀態(tài)空間 051
3.1.1 狀態(tài)的表示 051
3.1.2 迷宮、漢諾塔與八數(shù)碼 053
3.1.3 農(nóng)夫過河 054
3.2 樹 057
3.2.1 樹的基本概念 057
3.2.2 二叉樹 059
3.3 圖 062
3.3.1 圖的基本概念 062
3.3.2 圖的存儲方式 065
第4章 搜索技術(shù) 072
4.1 盲目搜索 073
4.1.1 廣度優(yōu)先搜索算法 073
4.1.2 深度優(yōu)先搜索算法 080
4.2 啟發(fā)式搜索 086
4.2.1 貪婪算法 086
4.2.2 A*算法 089
4.3 對抗搜索 093
4.3.1 博弈下的極小極大搜索 094
4.3.2 alpha–beta剪枝算法 102
第5章 線性與非線性規(guī)劃中的搜索 105
5.1 優(yōu)化問題 106
5.1.1 無處不在的優(yōu)化 106
5.1.2 優(yōu)化問題的描述 106
5.2 線性規(guī)劃 108
5.2.1 圖解線性規(guī)劃 110
5.2.2 搜頂點 113
5.2.3 程序求解 114
5.3 非線性規(guī)劃 117
5.3.1 從導(dǎo)數(shù)中獲得搜索信息 117
5.3.2 非線性規(guī)劃難在哪 124
5.3.3 程序求解 126
第6章 組合優(yōu)化與求解 132
6.1 組合優(yōu)化問題 133
6.1.1 旅行商問題 134
6.1.2 背包問題 138
6.2 模擬退火 140
6.2.1 基本原理 140
6.2.2 參數(shù)與流程 142
6.2.3 程序代碼 144
6.3 禁忌搜索 149
6.3.1 基本原理 149
6.3.2 參數(shù)與流程 152
6.3.3 程序代碼 155
第7章 群智能算法 160
7.1 遺傳算法 161
7.1.1 基本原理 161
7.1.2 參數(shù)與流程 166
7.1.3 程序代碼 171
7.2 蟻群算法 176
7.2.1 基本原理 176
7.2.2 參數(shù)與流程 180
7.2.3 程序代碼 184
7.3 粒子群算法 189
7.3.1 基本原理 189
7.3.2 參數(shù)與流程 191
7.3.3 程序代碼 196
附錄 199
附錄一 類與繼承 200
附錄二 人工智能的博弈基礎(chǔ) 208
附錄三 騰訊扣叮Python實驗室：JupyterLab使用說明 214
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