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| 編輯推薦： |
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《智能计算方法及其资源管理应用》着眼于智能计算技术在资源管理中的创新应用。作者深入浅出地介绍了神经网络、进化计算、模糊逻辑等智能计算方法的基础原理，并以数据中心、智能电网、云计算和物联网等实际场景为例，阐述了这些技术的应用优势和潜力。同时，书中还深入讨论了智能计算在资源管理中所面临的挑战，并提出了切实可行的解决策略。
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| 內容簡介： |
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《智能计算方法及其资源管理应用》专注于智能计算技术如神经网络、进化计算、模糊逻辑和群体智能在资源管理中的应用。内容涵盖智能计算技术的基础原理、关键特点及其在数据中心、智能电网、云计算和物联网等领域的具体应用，展示了这些技术如何优化资源使用并提高系统性能。
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| 關於作者： |
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林兵，北京大学访问学者，硕士生导师，福建师范大学物理与能源学院系副主任，福建省高层次人才， 获福建省科学技术进步一等奖，主要研究方向包括计算智能、工作流调度、能源优化管理、云边协同计算等。
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| 目錄：
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第1章概述
1．1研究背景与意义
1．2国内外研究现状
1．2．1确定式方法
1．2．2启发式方法
1．2．3元启发式方法
1．2．4机器学习方法
1．2．5资源管理
第2章面向多目标的资源管理
2．1基于粒子群灰狼混合算法的多目标进化算法
2．1．1引言
2．1．2相关工作
2．1．3问题模型
2．1．4优化方法
2．1．5实验
2．1．6总结
2．2基于正弦余弦改进算法的多目标进化算法
2．2．1引言
2．2．2相关工作
2．2．3方法概览
2．2．4实验
2．2．5总结
2．3多目标进化算法在微电网中的应用
2．3．1引言
2．3．2相关工作
2．3．3问题模型
2．3．4实验
2．3．5总结
第3章面向混合云的资源管理
3．1混合云环境下面向安全的科学工作流数据布局策略
3．1．1引言
3．1．2相关工作
3．1．3问题模型
3．1．4基于SAGAPSO的数据布局策略
3．1．5实验
3．1．6总结
3．2混合云环境下面向多目标优化的科学工作流数据布局策略
3．2．1引言
3．2．2相关工作
3．2．3问题模型
3．2．4基于IOMOEA的数据布局策略
3．2．5实验与分析
3．2．6总结
3．3混合云环境下代价驱动的多工作流应用在线任务调度方法
3．3．1引言
3．3．2相关工作
3．3．3问题模型
3．3．4算法
3．3．5实验
3．3．6总结
3．4混合云环境下面向时延优化的科学工作流数据布局策略
3．4．1引言
3．4．2相关工作
3．4．3问题模型
3．4．4基于GADPSO的数据算法
3．4．5实验仿真与结果
3．4．6总结
第4章面向能源优化的资源管理
4．1光储充电站多目标自适应能量调度策略
4．1．1引言
4．1．2相关工作
4．1．3问题模型
4．1．4基于AD_NSGAⅢ的能量调度策略
4．1．5实验
4．1．6结果评价
4．1．7结论
4．2面向用户满意的PSCS能量调度策略
4．2．1引言
4．2．2相关工作
4．2．3问题模型
4．2．4算法设计与分析
4．2．5仿真实验与分析
4．2．6总结
4．3面向运营商效益的PSCS能量调度策略
4．3．1引言
4．3．2相关工作
4．3．3问题模型
4．3．4算法设计与分析
4．3．5仿真实验与分析
4．3．6总结
4．4单一充电模式的电动汽车充电调度策略
4．4．1引言
4．4．2相关工作
4．4．3建模需求分析与权重计算
4．4．4问题模型
4．4．5基于准入机制的GASA算法
4．4．6仿真实验与结果分析
4．4．7总结
4．5多种充电模式的电动汽车充电调度策略
4．5．1引言
4．5．2相关工作
4．5．3问题模型
4．5．4基于充电优先级的NSGAⅡ算法
4．5．5仿真实验与结果分析
4．5．6总结
4．6基于联合模型的电池健康状态估计
4．6．1引言
4．6．2相关工作
4．6．3问题模型
4．6．4实验与分析
4．6．5总结
4．7基于聚类和时间间隔模型的电池健康状态估计
4．7．1引言
4．7．2相关工作
4．7．3问题模型
4．7．4实验与分析
4．7．5总结
4．8基于深度迁移学习的跨域电池健康状态估计
4．8．1引言
4．8．2相关工作
4．8．3方法
4．8．4实验
4．8．5总结
4．9基于源域选择的跨域电池荷电状态估计
4．9．1引言
4．9．2相关工作
4．9．3方法
4．9．4实验
4．9．5结果与讨论
4．9．6总结
参考文献
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| 內容試閱：
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随着信息技术的迅猛发展，人们的日常生活与互联网紧密相连，每天都有海量的数据产生，这些数据来源多样，包括社交媒体的动态更新、在线交易的交易记录、智能设备使用的数据，以及各种网络平台的用户行为信息等，这些不断积累的数据已经形成了一个庞大的数字世界，它覆盖了我们生活的方方面面，从交流互动到消费习惯，无不在这个数字世界中留下痕迹。这意味着传统的计算模式已经难以满足不断增长的计算需求。因此，人们开始寻求更加智能、高效的计算方法和资源管理策略。随着这一需求的崛起，智能计算方法应运而生。作为一种创新的计算范式，它通过融合人工智能和机器学习技术，致力于提升计算系统的自适应性、灵活性和效率，以更好地适应各种计算任务的需求。在当前的计算环境中，我们面对的是多样化、复杂化和大规模化的计算挑战。传统的资源管理方式往往难以适应这些变化，无法高效利用计算资源，导致资源浪费和性能下降。因此，探索智能计算方法及其在资源管理中的应用变得格外关键。
在当前研究中，首要问题是解决多目标资源管理的挑战。随着计算任务的多样性和复杂性逐步上升，传统方法在不同目标之间的平衡变得困难。引入优化算法和多目标技术的智能计算方法创新地应对了多目标资源管理问题，实现了更为有效的资源配置和利用。与此同时，移动设备的广泛普及和移动应用的蓬勃发展推动移动边缘计算崭露头角，提高了计算效率并降低了时延。然而，在这个高度动态的环境中，智能地管理计算资源以满足实时业务和应用智能需求，仍然是迫切需要解决的问题。此外，智能计算方法在面向混合云的资源管理中发挥着关键作用。混合云环境巧妙地整合了公有云和私有云的优势，提供了规模更大、计算资源更为灵活的解决方案。利用智能计算方法，能够在混合云环境下实现计算资源的动态调度和优化，从而提升系统的可靠性和稳定性。在智能交通领域，专注于车载边缘计算的资源管理显得尤为重要。在车载边缘计算环境中，智能计算方法的应用不仅能增加车辆之间的信息交互和协同计算，而且能够提高交通系统的智能化水平和整体效率。此外，面向能源优化的资源管理成为研究的另一关键方向。在能源问题日益突显的当下，在计算过程中实现能源的高效利用是提高能源利用率的一种有效方法。利用智能计算方法，采用优化算法和智能调度，可以实现计算资源的能源优化，有效减少对环境的不良影响。这一研究方向在当前科技发展中具有重要的实际意义。
在上述背景下，智能计算方法及其资源管理应用问题在工业界和学术界都引起了广泛的关注。为满足广大研究人员的参考需求，作者编写了此书。本书是一部系统论述智能计算方法及其资源管理应用的图书，主要介绍了智能计算方法、资源管理的相关理论和研究，帮助读者了解资源管理问题和解决方法。全书分为4章。第1章介绍了智能计算方法及其资源管理应用的相关背景、研究意义、国内外研究动态，以及存在的问题和资源管理方法相关研究工作的进展情况。第2章探讨了解决多目标资源管理问题的方法，主要集中在研究基于分解策略的多目标进化算法。第3章介绍了4种面向混合云的资源管理方法。具体而言，讨论了在多个方面的科学工作流数据布局策略，包括面向安全性、多目标优化、时延优化和基于模糊理论的方法。第4章介绍了几种旨在实现能源优化的资源管理方法，提出了一系列能量调度和电池健康状态估计策略。这些策略旨在提高能源利用效率、用户满意度和运营商效益，为电动汽车的可持续发展提供支持。
在本书编写过程中，作者参考了国内外专家学者的相关文献资料、书籍和大量研究成果，在此表示感谢。
由于编者水平有限，书中难免有疏漏和不足之处，恳请读者批评指正！
编者
2024年1月
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