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基于群体智能的生物启发式优化方法及应用 版权信息
- ISBN：9787513666336
- 条形码：9787513666336 ; 978-7-5136-6633-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于群体智能的生物启发式优化方法及应用 本书特色
智能经济的后台架构支撑(1)算法的研究富有理论实践双重意义，本书对近年提出的一些活跃算法，如群智能算法、蝙蝠算法和布谷鸟算法等，从算法理论、机制、流程、代码、改进和应用等方面进行了系统阐述和深入分析。(2)群智能优化算法，为现实中存在的大量不可微、非线性、不确定性复杂问题提供了方便实用的*优化求解途径和方法。
基于群体智能的生物启发式优化方法及应用 内容简介
近年来，基于生物群体智能的启发式优化方法研究发展迅速，相继出现一些性能优越、影响广泛的算法。这些方法模仿自然界中生物系统的群体合作行为和适宜性进化选择，可快速逼近问题的很优解。本书通过对认可程度高、优化效果好、应用广的萤火虫算法、蝴蝶优化算法、樽海鞘群算法、鲸鱼优化算法等进行了系统介绍和研究，对经典启发式优化方法的流程进行了梳理，给出了理论和实验分析方法与结果，为进一步研究这些算法提供了参考和借鉴。
基于群体智能的生物启发式优化方法及应用 目录
第1章绪论/
1.1基于群智能的生物启发式优化方法/
1.2粒子群算法/
1.2.1基本思想/
1.2.2算法流程/
1.2.3PSO伪代码/
1.3蚁群算法/
1.3.1基本思想/
1.3.2算法流程/
1.3.3ACO伪代码/
1.4蝙蝠算法/
1.4.1基本思想/
1.4.2算法流程/
1.4.3BA伪代码/
1.5布谷鸟搜索算法/
1.5.1基本思想/
1.5.2算法流程/
1.5.3CSA伪代码/
参考文献/
第2章萤火虫算法/
2.1基本萤火虫算法/
2.1.1基本思想/
2.1.2FA算法流程/
2.1.3FA伪代码/
2.1.4研究现状/
2.2具有振荡约束的自然选择萤火虫优化算法(OCSFA)/
2.2.1OCSFA改进策略/
2.2.2OCSFA算法流程/
2.2.3OCSFA伪代码/
2.2.4时间复杂度分析/
2.2.5收敛性证明/
2.2.6求解标准测试函数优化问题/
参考文献/
第3章蝴蝶优化算法/
3.1基本蝴蝶优化算法/
3.1.1基本思想/
3.1.2BOA算法流程/
3.1.3BOA伪代码/
3.1.4研究现状/
3.2融合差分变异策略和进化自适应权重的蝴蝶优化算法(DMABOA)/
3.2.1DMABOA改进策略/
3.2.2DMABOA算法流程/
3.2.3DMABOA伪代码/
3.2.4时间复杂度分析/
3.2.5收敛性证明/
3.2.6DMABOA中各改进机制的影响分析/
3.2.7求解多维复杂函数极值优化问题/
参考文献/
第4章樽海鞘群算法/
4.1基本樽海鞘群算法/
4.1.1基本思想/
4.1.2SSA算法流程/
4.1.3SSA伪代码/
4.1.4研究现状/
4.2引入有效缩放和随机交叉策略的自适应动态角色樽海鞘群算法（ERDSSA）/
4.2.1ERDSSA改进策略/
4.2.2ERDSSA算法流程/
4.2.3ERDSSA伪代码/
4.2.4时间复杂度分析/
4.2.5求解工程设计约束优化问题/
参考文献/
第5章鲸鱼优化算法/
5.1基本鲸鱼优化算法/
5.1.1基本思想/
5.1.2WOA算法流程/
5.1.3WOA伪代码/
5.1.4研究现状/
5.2基于分段式随机惯性权重和*优反馈机制的鲸鱼优化算法（FWOA）/
5.2.1FWOA改进策略/
5.2.2FWOA算法流程/
5.2.3FWOA伪代码/
5.2.4时间复杂度分析/
5.2.5求解CEC基准测试函数优化问题/
5.2.6求解工程设计约束优化问题/
参考文献/
第6章总结与展望/
附录/
索引
展开全部
基于群体智能的生物启发式优化方法及应用 作者简介
刘景森，河南大学软件学院教授、硕士生导师、工学博士。主要研究方向：智能算法、优化控制、网络信息安全等。主持完成省部级以上科研项目10余项，作为主要参加人完成多个纵向项目、国防基础研究项目和横向项目。发表专业论文40余篇，其中SCI、EI检索20余篇；主(合)编教材3部。 李煜，河南大学商学院教授，管理学博士，主要研究方向：智能优化、电子商务、供应链物流管理。完成国家级、省(部)级项目多项，发表专业论文50余篇，其中SSCI、SCI检索20余篇。
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