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诺森微粒群优化算法崔志华9787030306142科学出版社
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序前言章 绪论1.1 问题的提出1.2 智能计算概述1.2.1 智能计算分类1.2.2 智能计算原理1.. 无免费午餐定理1.3 常见的智能计算算法1.3.1 人工神经网络1.3.2 模糊逻辑1.3.3 进化计算1.3.4 人工免疫系统1.4 人工生命1.4.1 人工生命的概念1.4.2 人工生命的基本思想1.4.3 人工生命的研究内容1.5 群体智能1.5.1 人工动物1.5.2 群体智能1.5.3 常见的群体智能算法1.6 本书的篇章结构参考文献第2章 微粒群算法概要2.1 标准微粒群算法2.1.1 生物学背景2.1.2 基本概念及进化方程2.1.3 算法流程2.1.4 社会行为分析2.1.5 与进化算法的比较2.2 微粒群算法的系统学特征2.2.1 微粒群算法的系统观点2.2.2 算法的自组织和涌现特2.. 微粒群算法的反馈控制机制2.2.4 微粒群算法的分布式特点. 参数选择策略..1 惯权重..2 认知系数与社会系数.. 参数的调整2.4 常见的改进微粒群算法2.5 微粒群算法的行为及收敛分析2.6 小结参考文献第3章 微分进化微粒群算法3.1 引言3.2 微粒群算法的统一模型3.2.1 统一模型3.2.2 基于统一描述模型的PSO算法进化行为分析3.. 收敛分析3.3 标准微粒群算法的数值算法分析3.3.1 标准微粒群算法的微分方程模型3.3.2 生物学背景3.3.3 常见的微分方程数值方法介绍3.4 微分进化微粒群算法3.4.1 基于不同数值计算方法的微分进化微粒群算法3.4.2 参数的选择3.4.3 稳定3.4.4 步长九的选择方式3.4.5 算法流程3.4.6 实例3.5 小结参考文献第4章 模拟觅食行为的微粒群算法4.1 觅食微粒群算法4.1.1 觅食理论……第5章 基于决策思想的微粒群算法第6章 带控制器的微粒群算法第7章 基于多样控制的自组织微粒群算法第8章 基于知识的协同微粒群算法第9章 微粒群算法的适应值预测策略附录A 微粒群算法及群体智能的图书与特刊附录B 典型测试函数附录C 标准微粒群算法的Matlab程序源代码
微粒群算法是一种模拟动物群体社会行为的群智能优化算法,现已成为自然计算的一个重要分支。《微粒群优化算法》分为9章,、第2章介绍了微粒群算法的概念、基本方程以及相关社会行为分析等,并给出了一个较为详细的综述。第3~5章从生物学背景出发,分别从个体的觅食时间、觅食行为、觅食决策等方面探讨了微粒群算法的改进模式。第6~8章的研究内容则从控制角度出发探讨微粒群算法的相关控制方式。在现实世界中,由于目标函数计算困难或计算时间较长等因素,许多复杂的优化问题难以利用微粒群算法进行优化。为此,第9章利用适应值预测方式来提高算法能,从而为解决相关应用问题提供了参考。《微粒群优化算法》适合从事智能计算研究与应用的科技工作者和工程技术人员阅读使用,也可作为高等院校计算机科学与技术、控制科学与工程等学科的生及的教学参考书。
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