主要講解智能算法的理論和實(shí)際應(yīng)用。主要針對(duì)1. 智能算法計(jì)算時(shí)間分析新方法；2. 智能算法在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用；3. 智能算法在物流規(guī)劃的應(yīng)用；4. 智能算法在軟件測(cè)試的應(yīng)用；5. 智能算法在多目標(biāo)優(yōu)化的應(yīng)用。
前言
第 1 章 智能算法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用 1
1.1 精確捕捉半透明的視覺效果——基于像素級(jí)多目標(biāo)
優(yōu)化的采樣算法 1
1.1.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 1
1.1.2 科學(xué)原理 4
1.1.3 小結(jié) 23
1.2 模糊邏輯與進(jìn)化計(jì)算的“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合” 24
1.2.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 24
1.2.2 科學(xué)原理 26
1.2.3 小結(jié) 46
1.3 當(dāng)醫(yī)學(xué)遇上人工智能——摳圖算法應(yīng)用的又一力作 47
1.3.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 47
1.3.2 科學(xué)原理 48
1.3.3 小結(jié) 55
1.4 “深度學(xué)習(xí)＋摳圖增強(qiáng)”牛刀小試——高效率的紅外圖像行人分類 55
1.4.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 55
1.4.2 科學(xué)原理 59
1.4.3 小結(jié) 82
第 2 章 智能算法在物流規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用 83
2.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 83
2.2 科學(xué)原理 85
2.2.1 問題描述 85
2.2.2 問題分析 87
2.2.3 算法設(shè)計(jì) 88
2.2.4 算法分析 90
2.2.5 實(shí)驗(yàn)分析 92
2.3 本章小結(jié) 94
第 3 章 智能算法在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用 95
3.1 軟件測(cè)試開銷過大如何解決——從 ATCG 問題開始 95
3.1.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 95
3.1.2 科學(xué)原理 99
3.1.3 小結(jié) 103
3.2 “隨機(jī)啟發(fā)式算法 + 動(dòng)態(tài)多點(diǎn)搜索策略”小試鋒芒——高效率的 NLP 程序測(cè)試 103
3.2.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 103
3.2.2 科學(xué)原理 104
3.2.3 小結(jié) 112
第 4 章 多目標(biāo)優(yōu)化智能算法的應(yīng)用 114
4.1 基于自適應(yīng)參考點(diǎn)的高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 114
4.1.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 114
4.1.2 科學(xué)原理 115
4.1.3 小結(jié) 131
4.2 配置軟件產(chǎn)品的有效方法——“多目標(biāo)進(jìn)化算法＋分布估計(jì)” 131
4.2.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 131
4.2.2 科學(xué)原理 133
4.2.3 小結(jié) 157
第 5 章 智能算法計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度分析的新方法 158
5.1 研究進(jìn)展簡(jiǎn)述 158
5.2 科學(xué)原理 169
5.2.1 問題描述 169
5.2.2 問題建模 171
5.2.3 理論分析 173
5.2.4 算法設(shè)計(jì) 174
5.2.5 實(shí)驗(yàn)分析——增益概率密度分布函數(shù)的模擬 176
5.2.6 實(shí)驗(yàn)分析——平均增益曲面的擬合 177
5.3 本章小結(jié) 179
參考文獻(xiàn) 181
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