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• 101 0_ |a chi

• 200 0_ |a 灰狼优化算法 |f 张新明，张艳娜著

• 210 __ |c 电子工业出版社 |d 2025 |a 北京

• 215 __ |a 10,294页 |a 26cm

• 330 __ |a 本书分为14个章节，内容分别为GWO算法概述、反向学习和差分变异的GWO算法、随机反向学习和MEPD的强化等级制度的GWO算法、趋优反向学习和随机反向空置算子的GWO算法、混合差分进化的GWO算法、基于DE全局最优和随机学习的GWO算法、混合鲸鱼优化的GWO算法、精简差分扰动GWO算法与均值榜样学习PSO算法的混合算法、混合人工蜂群算法的GWO算法、混合郊狼优化算法的GWO算法、混合同步热交换搜索的GWO算法、改进GWO算法应用于聚类优化、总结与展望。

• 333 __ |a 本书适用于人工智能、计算机、电子信息、信息管理、档案学等专业的师生

• 606 0_ |a 最优化算法

• 690 __ |a O242.23