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粒子群优化算法 版权信息
- ISBN:750245039
- 条形码:9787502450397 ; 978-7-5024-5039-7
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
粒子群优化算法 内容简介
本书研究了群体智能典型实现的算法之一——粒子群优化算法。其针对传统粒子群优化算法存在的缺点,给出其改进方法或提出新模型,使之更为有效可靠;另外,介绍了所提出的新模型、新算法在实际工程领域中的应用,拓展了粒子群算法的应用领域。
本书在介绍了粒子群优化算法基本原理、基本粒子群算法的基础上,阐述了粒子群算法的实现技术,基于参数改进的粒子群算法、混合粒子群算法、生物启发式粒子群算法,重点研究了粒子群算法在各类现实工程问题中的应用情况。
本书适合运筹与管理、人工智能、计算数学、计算机科学、系统科学、自动化等专业的师生参阅,亦可供从事计算智能研究与应用的工作者参考。
粒子群优化算法 目录
1.1 相关背景
1.2 生物启发式计算
1.2.1 遗传算法
1.2.2 神经计算
1.2.3 模糊系统
1.2.4 其他生物启发式计算方法
1.3 群体智能
1.3.1 群体智能简介
1.3.2 群体智能的基本特性
1.4 群体智能算法及其研究现状
1.4.1 蚂蚁算法
1.4.2 粒子群优化算法
1.4.3 群体智能算法应用研究现状
1.5 展望
参考文献
2 粒子群算法
2.1 引言
2.2 粒子群算法概述
2.2.1 粒子群算法的起源
2.2.2 原始粒子群算法
2.2.3 标准粒子群算法
2.3 标准测试函数
2.4 粒子群算法的实现
参考文献
3 粒子群算法参数分析
3.1 引言
3.2 惯性权重分析
3.2.1 线性惯性权重策略
3.2.2 非线性惯性权重策略
3.2.3 其他策略
3.3 学习因子分析
3.4 其他参数分析
参考文献
4 改进粒子群算法
4.1 粒子群算法改进研究综述
4.1.1 参数改进
4.1.2 拓扑结构的改进
4.1.3 混合策略
4.1.4 基于生物行为的改进
4.2 基于差分进化的一种新型混合粒子群算法
4.2.1 差分进化算法
4.2.2 基于差分进化的混合粒子群算法
4.2.3 试验设置与测试函数
4.2.4 试验结果-
4.3 基于模拟退火思想的粒子群算法
4.3.1 概述
4.3.2 模拟退火算法
4.3.3 基于模拟退化思想的粒子群混合算法
4.3.4 实验设置与测试函数
4.3.5 实验结果
4.4 基于细菌趋化的改进粒子群算法
4.4.1 psobc算法
……
5 粒子群算法的应用
粒子群优化算法 作者简介
李丽,吉林长春人,博士、教授,硕士生导师,深圳大学管理学院副院长。2001年广东省“千百十”人才,2004年度深圳市优秀教师。出版著作9部,主持国家、省、市级项目10余项及10多项横向课题。其中国家社科基金项目“宏观税收负担数量分析模型”荣获吉林省教委科技进步一等奖;吉林省科委项目“数据包络分析在经济管理中的应用”荣获吉林省教委科技进步一等奖。目前研究方向为运筹与优化、智能决策与管理、智能计算,发表相关论文40余篇。
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