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集群智能--从自然到人工系统(精) 版权信息
- ISBN:9787515918280
- 条形码:9787515918280 ; 978-7-5159-1828-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
集群智能--从自然到人工系统(精) 内容简介
在近五年以来,类比昆虫群落的方法成为求解问题的一个热点,该方法强调分布式、简单个体之间的直接/间接交互、灵活性和鲁棒性,已经成功应用于组合优化、通讯网络和机器人领域。越来越多的研究者对这一形成.人工智能、群体智能的方法产生兴趣,其中群体智能是指一系列简单个体所涌现出来的集体智能。本书的每一章均围绕一个生物学示例展开。首先对上述示例进行描述,当存在模型时对其进行建模,并类比其机制来设计算法、多智能体系统和群体机器人。尽管由于生物学建模和工程同等重要,所以本书的写作方式显得与众不同,但希望读者能发现我们所做工作的有趣性和有用性。
集群智能--从自然到人工系统(精) 目录
目录
第1章简介1
1.1社会性昆虫1
1.2社会性昆虫群落的集体行为建模7
1.2.1建模与设计7
1.2.2社会性昆虫群落中的自组织8
1.2.3共识主动性(Stigmergy)13
1.3交互建模15
1.4从算法到机器人16
1.5阅读导引18
第2章蚂蚁觅食行为在通信网络中的应用:组合优化和路由20
2.1概述20
2.2蚁群觅食策略20
2.2.1自然界中的优化:二元桥实验20
2.2.2自然界中的优化:子巢穴间的“交通网络”26
2.2.3行军蚁的狩猎模式26
2.3蚁群优化算法:旅行商问题32
2.3.1蚂蚁系统33
2.3.2蚁群系统38
2.3.3基于蚂蚁系统或蚁群系统的其他方法45
2.4蚁群优化:二次分配问题46
2.4.1蚂蚁系统应用于二次分配问题46
2.4.2混合蚂蚁系统51
2.4.3ASQAP算法的扩展56
2.5蚁群算法在优化领域中的其他应用56
2.5.1ASJSP:一种用于作业车间调度问题的ACO算法59
2.5.2ANTCOL:用于图形着色问题的ACO算法60
2.5.3ASVRP:针对车辆路径问题的ACO算法61
2.5.4HASSOP:顺序排序问题的ACO算法62
2.5.5ASSCS:*短公共序列问题中的ACO算法63
2.6关于ACO算法的几点思考64
2.6.1ACO算法和神经网络64
2.6.2ACO算法和进化算法65
2.6.3连续优化65
2.7电信网络中的应用67
2.7.1ABC:电话网络中的路由68
2.7.2ANTNET:数据通信网络中的路由78
2.7.3一种基于蚂蚁系统的蚂蚁路由算法85
2.7.4约束条件与讨论87
2.7.5在网络环境中查找信息88
2.8要点谨记89
第3章劳力分工和任务分配90
3.1概述90
3.2社会性昆虫中的劳力分工90
3.3响应阈值91
3.3.1引言91
3.3.2响应阈值:简介和实验证明93
3.3.3单任务模型98
3.3.4模型分析:确定性方程100
3.3.5多任务模型104
3.3.6“紧急”任务接续模型105
3.4专一化110
3.5多智能体系统中的差异化和自适应任务分配117
3.5.1多智能体系统或机器人群体中的差异化117
3.5.2自适应任务分配117
3.5.3与“竞标”算法的联系122
3.6要点谨记123
第4章墓地结构、育雏分选、数据分析和图分割124
4.1概述124
4.2墓地结构和育雏分选124
4.3一种墓地聚类和育雏分选的模型126
4.3.1聚类126
4.3.2分类128
4.3.3空间熵及其变体128
4.4探索性数据分析129
4.5图分割136
4.6机器人应用144
4.6.1介绍144
4.6.2示例144
4.6.3其他工作147
4.6.4从聚类到分类149
4.6.5发展设想149
4.7要点谨记150
第5章自组织与模板:在数据分析和图形分区中的应用152
5.1概述152
5.2自组织和模板的相互作用152
5.3建造蚁后房的一种“反应扩散”模型156
5.4细胸蚁属albipennis蚂蚁巢壁建造159
5.5应用165
5.5.1数据分析166
5.5.2图像分割166
5.6要点谨记168
第6章筑巢和自组装169
6.1概述169
6.2社会性昆虫的筑巢行为169
6.2.1定量的共识主动性:共识主动性和自组织170
6.2.2定性/离散的共识主动性171
6.3自组装模型175
6.3.1模型175
6.3.2仿真176
6.3.3分析180
6.3.4探索建筑结构的空间180
6.4生物学之外的应用188
6.4.1简介188
6.4.2自组装机器人189
6.4.3建筑设计201
6.4.4不断发展的功能201
6.5要点谨记203
第7章昆虫和机器人的合作运输204
7.1概述204
7.2蚂蚁对猎物的协同运输204
7.2.1单独运输与合作运输206
7.2.2从独立到合作运输206
7.2.3招募行为208
7.2.4合作运输中的协调209
7.2.5合作运输中参与者的数量210
7.2.6死锁和恢复210
7.3集群机器人合作运输211
7.3.1简介211
7.3.2基本模型及其实现212
7.3.3停滞后恢复:模型和机器人实现214
7.4要点谨记217
第8章结语218
参考文献220
集群智能--从自然到人工系统(精) 作者简介
李杰,北京理工大学教授,兵器科学与技术武器系统总体方向博士生导师,军委科技委首席专家。1997年毕业于北京理工大学机电工程系获工学博士学位,并进入北京理工大学机电工程系工作。长期从事智能微小型巡飞器设计、信息感知与处理、引信智能化技术等方面研究,正在承担军委科技委、火箭军/陆军/空军“十三五”在智能化微小型巡飞器领域多个预先研究项目。以第一获奖人获国防科学技术二等奖3项,三等奖3项,申请及授权国家或国防发明专利40余项。
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