智能算法的书

1. 有哪些关于智能算法的好书籍

个人觉得《MATLAB智能算法30个案例分析》这本书是最好的，而且很详细，只要有点基础，都能看得懂。等你学完这本书的内容，操作上也差不多了。再去深入学习其他更深的内容就显得方便很多。

2. 人工智能入门书籍

人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？

笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

1、《超级智能》

2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》

3、《智能时代》

4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》

3. 推荐一些算法比较好的书

刘汝佳的《算法艺术与信息学竞赛》，这本书很适合搞算法竞赛的看。
《算法导论》这本书就不用多说了，经典
Udi Manber 的《Introction to Algorithms: A Creative Approach》中文名《算法引论：一种创造性方法》
当然还有很多书，上面三本我有幸看过

4. 群智能算法及其应用的图书目录

前言 1．1 引言
1．2 蚁群算法的基本原理
1．3 粒子群优化算法基本原理
1．4 蚁群算法理论研究现状
1．5 蚁群算法应用研究现状
1．6 粒子群优化算法研究现状
1．7 粒子群算法应用研究现状 2．1 求解一般非线性整数规划的蚁群算法
2．1．1 引言
2．1．2 求解非线性整数规划的蚁群算法
2．1．3 算例分析
2．2 武器—目标分配问题的蚁群算法
2．2．1 引言
2．2．2 WTA问题
2．2．3 武器—目标分配问题的蚁群算法
2．2．4 仿真结果j
2．3 多处理机调度问题的蚁群算法
2．3．1 引言
2．3．2 多处理机调度问题数学模型
2．3．3 解多处理机调度问题模拟退火算法
2．3．4 解多处理机调度问题蚁群算法
2．3．5 算法比较
2．4 可靠性优化的蚁群算法
2．4．1 引言
2．4．2 最优冗余优化模型及解法
2．4．3 可靠性优化的模拟退火算法
2．4．4 可靠性优化的遗传算法
2．4．5 可靠性优化的蚁群算法
2．4．6 算例分析
2．5 求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法
2．5．1 信息素更新的3个模型
2．5．2 多样信息素更新规则
2．5．3 算法测试
2．6 本章小结 3．1 无约束非线性最优化问题
3．2 连续优化问题的信息量分布函数方法
3．3 一种简单的连续优化问题的蚁群算法
3．4 数值分析
3．5 本章小结 4．1 引言
4．2 聚类问题的数学模型
4．3 K均值算法
4．4 解聚类问题的模拟退火算法
4．5 基于巡食思想的蚁群聚类算法
4．6 解聚类问题的新的蚁群算法及数值分析
4．6．1 解聚类问题的蚁群算法
4．6．2 数值分析
4．7 解聚类问题的与K-均值算法混合的蚁群算法及数值分析
4．7．1 解聚类问题的K-均值算法混合的蚁群算法
4．7．2 数值分析
4．8 本章小结 5．1 引言
5．2 解圆排列问题的蚁群模拟退火算法
5．2．1 圆排列问题及与旅行商问题等价
5．2．2 解旅行商问题的模拟退火算法
5．2．3 几种算法的比较
5．2．4 算例分析
5．3 解旅行商问题的模拟退火蚁群算法
5．3．1 混合的基本思想
5．3．2 找邻域解策略
5．3．3 模拟退火蚁群算法
5．3．4 算法测试
5．4 本章小结 6．1 引言
6．2 基本遗传算法
6．3 蚁群算法与遗传算法的混合
6．3．1 混合的基本思想
6．3．2 变异操作
6．3．3 交叉操作
6．3．4 遗传蚁群算法
6．4 算法测试
6．5本章小结 7．1 引言
7．2 混沌及运动特性
7．3 基本蚁群算法改进
7．3．1 混沌初始化
7．3．2 选择较优解
7．3．3 混沌扰动
7．4 混沌蚁群算法
7．5 算法测试
7．6 本章小结 8．1 引言
8．2 最短路的蚁群算法收敛性分析
8．3 仿真算例
8．4 本章小结 9．1 模拟退火思想的粒子群算法
9．1．1 几种模拟退火思想的粒子群算法
9．1．2 算法测试
9．2 混沌粒子群优化算法研究
9．2．1 基本粒子群算法不足
9．2．2 混沌粒子群优化算法
9．2．3 算法测试
9．3 其他改进的粒子群优化算法
9．3．1 杂交PSO算法
9．3．2 协同PSO算法
9．3．3 离散PSO算法
9．4．本章小结 10．1 背包问题的混合粒子群优化算法
10．1．1 背包问题数学模型
10．1．2 解0-1背包问题的混合粒子群算法
10．1．3 数值仿真与分析
10．2 指派问题的交叉粒子群优化算法
10．2．1 求解指派问题的交叉粒子群优化算法
10．2．2 算法测试
10．3 武器—目标分配问题的粒子群优化算法
10．3．1 解武器—目标分配问题的粒子群优化算法
10．3．2 算例分析
10．4 流水作业调度问题的粒子群算法
10．4．1 流水作业调度问题
10．4．2 求解流水作业调度问题混合粒子群算法
10．4．3 算法测试
10．5 非线性整数规划的粒子群优化算法
10．5．1 引言
10．5．2 求解非线性整数规划的粒子群优化算法
10．5．3 算例分析
10．6 本章小结 l1．1 引言
11．2 整数规划形式
1l．3 连续性优化形式
11．4 本章小结 12．1 引言
12．2 求解旅行商问题的混合粒子群优化算法
12．2．1 混合粒子群算法思路
12．2．2 变异操作和交叉操作
12．2．3 混合粒子群算法步骤
12．2．4 算法测试
12．3 求解旅行商问题的粒子群—蚁群算法
12．3．1 粒子群—蚁群算法思想
12．3．2 粒子群—蚁群算法步骤
12．3．3 算法测试
12．4 本章小结 13．1 引言
13．2 PSO算法收敛性分析
13．3 数值仿真
13．4 参数选取
13．5 本章小结 14．1 引言
14．2 鱼群算法基本原理
14．3 人工鱼的行为描述
14．4 鱼群算法的应用
14．5 本章小结 附录A 求解旅行商问题的蚁群基本算法源程序
附录B 计算连续性函数的优化的粒子群程序
附录C 求解旅行商问题的粒子群—蚁群算法的源程序
参考文献
……

5. 有哪些关于智能算法的好书籍

这是从专业角度研究程序设计的方法,计算机领域的许多经典算法的或其雏形就来源于此.具体内容设计除了算法外,还有数据结构.用一句话来解释,那就是:程序=算法+数据结构.你可以由此体会这个系列的书的价值.KNUTH是最早研究算法和数据结构问题的专业人士.典型问题,比如数据的排序过程,比如信息的检索动作,如何速度更快,耗费的空间更少,相信冒泡排序等算法你是听过的.你自己可以尝试了看能否比这些算法更好,更有效率。
据我所知作者因为这么本书而得了图灵奖；还有就是比尔盖茨曾说过：要是你能看懂这书的三卷，就给我发一份你的简历。

6. 有哪些关于智能算法的好书籍

《人工智能--一种现代方法》 英国，罗素Artificial Intelligence A Modern Approach, Stuart Russell`Perter Norvig

7. 有哪些关于智能算法的好书籍

专业需要，接触到一些matlab智能算法。学习阶段发现《MATLAB智能算法30个案例分析》这本书，以案例来操作算法，还算比较实用。算法相对来说也比较简单，不过都体现了智能算法的原理。并且全部附有算法代码。

8. 有哪些关于智能算法的好书籍

代码好像在《精通matlab最优化计算》，有遗传和粒子群的代码。
如果想掌握理论，可以看看雷秀娟的群智能优化算法及其应用。

9. 有哪些关于人工智能的书籍可供推荐

看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。

1、机器学习精讲

机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

2、动手学深度学习

目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。

为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。

3、深度学习

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。

并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

4、人工智能（第2版）

本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的网络全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。

5、Python 神经网络编程

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。

10. 智能算法30个案例分析这本书关于遗传算法的程序解释

《matlab智能算法30个案例分析》(作者史峰、王辉、郁磊、胡斐)是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大matlab技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的matlab书籍中鲜有介绍。