
会员
群体智能与演化博弈
计算机网络计算机理论、基础知识12.2万字
更新时间:2023-10-25 20:19:37 最新章节:彩插
书籍简介
本书总体目标是介绍群体智能与演化博弈交叉领域的现状、发展趋势和重要应用,为读者在群体智能、无人系统、仿生智能、对抗与博弈等领域开展跨学科研究和技术开发打下基础。全书共7章,主要内容包括绪论、基于粒子群优化算法的群体演化博弈、有限群体中任务分配博弈的动力学、带有破坏者的任务分配博弈演化动力学、基于演化博弈的多智能体覆盖控制、基于演化博弈理论的集群编队、基于深度优先策略的区域协同搜索等。通过本书的学习,读者可以了解群体智能的基础知识,学习如何应用博弈理论对集群的动力学属性进行建模分析、如何设计并实现群体智能的算法,实现群体的控制、建模、任务分配与协作。本书既可作为自动化、计算机科学与技术、电子信息工程、机器人工程等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为相关行业科研人员的参考书。
品牌:人邮图书
上架时间:2022-12-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
张建磊编著
最新上架
- 会员《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用,涵盖机器学习最重要与高频使用的模型,包括K-Means聚类、K计算机17.6万字
- 会员《UI设计基础与应用标准教程(全彩微课版)》围绕UI设计进行编写,以理论+实操为编写原则,用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程(全彩微课版)》共9章,内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时,穿插了大量的实操案例,第1~8章结尾还安排了实战演练计算机6万字
- 会员在区块链、人工智能、3D、AR等底层技术的支持下,Web3.0高速发展,获得了更多的关注。从Web1.0到Web3.0,互联网由中心化走向去中心化,由以平台为中心转向以用户为中心,经济由实体经济转向数字经济。可以说,Web3.0正在全方位赋能数字时代科技发展,重构商业模式。本书以Web3.0如何重构数字时代科技与商业新生态为切入点,面向互联网领域的创业者、从业者、企业家与投资人等。读者可以计算机12.9万字
- 会员本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分,第一部分为经典强化学习,包括第2、3、4章,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,包括第6、7、8章,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶;第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外,作为理论和算法的辅助,第1章介绍计算机12.5万字
- 会员本书深入剖析了互联网主导下的数字广告系统,详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推进广告主的数字营销,并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时,本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响,包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。全书分为三篇(共10章):第一篇为基础计算机30.5万字
- 会员《H5页面设计与制作标准教程(全彩微课版)》以H5为写作基础,以实际应用为指导思想,用通俗易懂的语言对H5页面设计与制作的相关知识进行详细介绍。H5页面设计的魅力在于通过巧妙的设计手法,将复杂的功能简化,将枯燥的信息趣味化,让用户在享受视觉盛宴的同时,轻松获取所需内容。《H5页面设计与制作标准教程(全彩微课版)》共7章,内容涵盖初识H5、H5视觉交互设计技巧、H5页面元素的设计与制作、H5页面动效计算机6.6万字
- 会员本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质,规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论,为更多人服务的想法和初心,本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论,并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解,这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明,更多是对于理论背后的到底是什么,为什么要这样做的通俗理解。尽可能计算机17.3万字