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正版新书]蜂群算法原理及其应用王海泉徐晓滨郭丽9787518083
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章 绪论
11 很优化方法
12 群体智能算法
121 概述
122 典型算法简介
13 人工蜂群算法的研究与应用概述
14 本章小结
参考文献
第2章 人工蜂群算法及其改进
21 人工蜂群算法原理
22 人工蜂群算法的改进
221 并行ABC 算法
222 全维搜索ABC 算法及其并行化
2 随机多维人工蜂群算法
224 改进多维搜索ABC 算法
改进人工蜂群算法的能验
24 本章小结
参考文献
第3章 人工蜂群算法在物流调度中的应用
31 物流调度问题概述
32 基于并行化蜂群算法的单ETV 调度策略
321 调度问题描述
322 优化算法的编码策略
3 验
33 基于改进人工蜂群算法的双ETV 调度策略
331 机场货运站双ETV 调度模型
332 基于改进人工蜂群算法的双ETV 调度
34 基于差分进化ABC 算法的机器人路径规划
341 Bezier 曲线
342 改进ABC 算法及其路径规划应用
343 验
35 本章小结
参考文献
第4章 人工蜂群算法在控制中的应用
41 基于蜂群算法的直流电机P 控制器的优化
411 直流电机建模
412 P 控制原理
413 基于人工蜂群算法的P 控制器优化设计
42 基于ABC 算法的分数阶P 控制器优化
421 分数阶P 控制器原理
422 分数阶P 控制器优化设计
43 基于蜂群算法的LR 控制器优化设计
431 环形二级倒立摆
432 系统控能观分析
433 LR 控制器的设计
434 LR 控制器的优化
44 本章小结
参考文献
第5章 人工蜂群算法在数据挖掘中的应用
51 数据分类及相关算法
511 数据分类
512 典型数据分类策略
52 基于ABC 算法的SVM 分类器优化
521 SVM 分类原理
522 基于ABC 算法的特征选择和SVM 同步优化算法
5 实验验
53 基于ABC 算法的ELM 分类器优化
531 ELM 原理
532 多目标ABC 算法优化ELM 模型
533 实验
54 集成学习算法及其蜂群算法优化
541 概述
542 GBDT 算法原理
543 XGBoost 算法原理
544 LightGBM 算法原理
545 集成学习算法的能优化
546 实验验
55 聚类及其优化策略
551 聚类算法概述
552 K-means 算法概述
553 IABC 算法优化K-means 聚类
554 实验数据
555 对比实验结果
56 本章小结
参考文献
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