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內容簡介： 概述最优化问题的概念及分类，介绍传统优化算法和主要的智能优化算法，详述遗传算法、差分进化算法、粒子群优化算法和人工神经网络的基本原理、关键技术、参数设置及近年来各种改进算法，并给出应用实例。在此基础上，结合多目标优化的概念，介绍Pareto最优原理及遗传算法、粒子群算法、人工神经网络在多目标优化中的应用。另外，结合电力系统工业生产的具体实例，设计各种智能优化算法的求解步骤，为智能优化算法在电力行业的应用开辟新思路。 本书将针对高等院校各理工科专业本科生，尤其适用于计算机技术和智能科学相关专业在智能算法优化的相关课程作为选用教材，32学时左右，配套教材相应的PPT资源。 關於作者： 李整，1981年生，博士，华北电力大学（保定）计算机系讲师，近年来从事智能算法及应用、多目标优化、电力系统优化调度等研究。主持并结题河北省自然科学基金项目1项，主持和参与教育部中央直属高校科研业务费面上项目各1项，参与校级教学改革项目2项，并获校级教学优秀奖2项及教学成果二等奖1项，课堂教学多次被评为“优秀”。发表科研及教学论文20余篇。

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