【干货书】优化与机器学习，Optimization and Machine Learning Optimization for Machine Learning and Machine Learning for Optimization

机器学习和优化技术正在彻底改变我们的世界。就实际影响而言，其他类型的信息技术近年来发展得没有那么快。这本书的目的是介绍优化和机器学习领域的一些创新技术，并演示如何在工程领域应用它们。

优化和机器学习展示了依赖于机器学习和优化的算法的选择、配置和工程方面的现代进展。本书的第一部分致力于优化发挥主要作用的应用程序，第二部分描述和实现了几个主要基于机器学习技术的应用程序。在这些章节中讨论的方法与它们的竞争对手进行了比较，并说明了它们在其选择的应用领域中的有效性。

第1部分 优化

1. 带载荷约束的车辆路径问题:变量和求解方法综述
2. 雾云计算中基于qos的物联网工作流调度的mas感知方法。
3. 基于种群的元启发式算法求解特征选择问题。
4. 采用混合反应贪婪随机自适应搜索算法求解混合模型装配线平衡问题。

第2部分 机器学习

5. 基于堆叠集成机器学习模型的交互式注意力网络推荐。
6. 机器学习和深度学习模型与高级词嵌入的比较:以内部审计报告为例。
7. 基于多智能体系统和模糊逻辑的移动机器人自主导航混合方法。
8. 基于神经网络的入侵检测。