大数据-算法-非线性约束最优化若干算法理论及应用研究.pdf

系统的介绍了遗传算法理论，通俗易懂，对于GA初学者很有价值

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性，特别适合于于传统搜索算法解决不了的复杂的和非线性问题。

《遗传算法：理论、应用与软件实现》值得学习的智能算法

电子书，共353页，本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论和方法，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。

本书重在实际使用，包括各种算法在实际中应用的场景；以及算法实用化时应该考虑的哪些问题和实际性能分析，相当不错的资源，最近新资源，推荐一下；

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications》，包括28页pdf，这篇综述论文对460余篇论文进行了尝试从算法，理论和应用的角度对各种GANs方法进行叙述。

凝聚层次聚类算法的改进，张宏，李欣欣，凝聚型层次聚类算法是一个非常有用的聚类算法,它在迭代地凝聚每次接近对直到所有的数据都属于同一个簇。但层次聚类也存在缺点,如�

本书讲述了三维图形领域*重要的一个模块：三维模型参数化算法，包括理论和实现。首先讲述了工业软件里三维模型使用参数化算法进行贴图的使用。其次讲述了和谐参数化、LSCM\\ASAP、ABF等参数化算法，囊括了目前所有参数化算法。本书不仅仅是理论讲述，而且还包括算法步骤和代码实现，以及实例展示。

面向矩形区域的多无人机协同覆盖路径规划算法，吴巍炜，刘海龙，无人机广泛的应用于各个领域，其面临的主要限制在于能耗和通信距离。为了解决日渐复杂的任务，无人机通过组成编队相互协同的方式