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內容簡介： 各种决策支持系统的应用涉及众多领域，如工业、商业、科学和政府部门。决策支持系统可以用来解决许多实际问题，包括交通调度、生物信息优化、人事调度、医疗诊断、时间表、生产调度和商业决策等。其中，实现决策支持系统的关键是其底层的搜索和优化技术。因此，搜索和优化技术是一个至关重要的研究领域。 伯克、肯德尔所著的《搜索方法论--优化与决策支持技术入门教程》是一本涵盖多个领域，如计算机科学、数学和运筹学的解决各种复杂问题的搜索、优化和决策支持技术的入门教程。本书精心组织，通过19个章节系统介绍了大量经典和最新的优化技术和搜索方法。每章的作者均是相关领域的国际知名专家。 第1章是概述，第2章和第3章介绍了一些经典的基于数学的搜索方法，如分支限界法、动态规划、网络流规划、整数规划等。第4章至第8章介绍了一些经典和常用的人工智能方法，包括遗传算法、演化计算、模拟退火、禁忌搜索、变邻域搜索。接着介绍了一些较新的优化技术，包括约束规划、多目标优化、机器学习、人工免疫系统、群体智能、模糊推理、基于粗糙集的决策支持、超启发式和近似算法等。此外，本书还介绍了搜索和优化领域涉及的一些理论知识，如复杂理论、适应值曲面等。 本书几乎涵盖了所有经典、实用和目前最新的搜索和优化技术，内容丰富、层次分明、重点突出。每章都附有大量相关参考文献，具有权威性和实用性。 作为介绍搜索和优化技术的入门教程，本书非常适合作为高等院校高年级本科生和研究生的教材，并可用作相关领域研究人员的参考资料。 　 目錄： 第1章 概述 第2章 经典方法 第3章 整数规划 第4章 遗传算法 第5章 遗传规划 第6章 禁忌搜索 第7章 模拟退火 第8章 变邻域搜索 第9章 约束规划 第10章 多目标优化 第11章 复杂性理论与无免费午餐定理 第12章 机器学习 第13章 人工免疫系统 第14章 群智能 第15章 模糊推理 第16章 基于粗糙集的决策支持 第17章 超启发式 第18章 近似算法 第19章 适应度曲面

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