图书介绍
几种改进的智能优化算法及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 武装著 著
- 出版社： 北京：科学技术文献出版社
- ISBN：9787518947812
- 出版时间：2018
- 标注页数：303页
- 文件大小：29MB
- 文件页数：314页
- 主题词：计算机算法－最优化算法
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图书目录
第一部分 粒子群优化算法3
第一章 粒子群优化算法简介3
1.1 研究的背景和课题的意义3
1.2 粒子群优化算法的起源及研究现状5
第二章 标准粒子群优化算法12
2.1 粒子群优化算法12
2.2 标准粒子群优化算法简介14
2.3 粒子群优化算法基本流程16
2.4 标准粒子群优化算法17
2.5 粒子群优化算法组成要素17
第三章 粒子群优化算法权重改进的策略研究19
3.1 参数分析与选择19
3.2 参数的选择21
3.3 几种测试函数的简介21
3.4 3种权重改进策略24
3.5 测试3种权重改进策略27
第四章 动态粒子群优化算法36
4.1 动态粒子群优化算法的流程36
4.2 测试实验37
4.3 实际路径与算法路径对比49
4.4 种群大小对收敛结果的影响测试52
第五章 多目标粒子群优化算法65
5.1 标准粒子群优化算法65
5.2 改进的粒子群优化算法69
5.3 多目标优化问题70
5.4 多目标粒子群优化算法（MOPSO）73
5.5 经典的NSGA-Ⅱ算法74
5.6 仿真实验分析74
5.7 MOPSO在投资组合问题上的应用87
第二部分 万有引力搜索算法99
第六章 基本万有引力搜索算法简介99
6.1 研究背景和课题意义99
6.2 万有引力搜索算法的起源及国内外的研究现状101
6.3 万有引力搜索算法原理104
6.4 万有引力搜索算法步骤108
6.5 万有引力搜索算法的参数分析109
6.6 基本万有引力搜索算法109
6.7 万有引力搜索算法的模型111
6.8 对标准万有引力搜索算法的改进112
6.9 仿真实验与测试116
6.10 改进的万有引力搜索算法验证及结果分析122
6.11 万有引力搜索算法在多目标函数优化中的应用131
第七章 基于模拟退火思想的万有引力搜索算法138
7.1 基于Metropolis准则的位置更新策略138
7.2 基于模拟退火的万有引力搜索算法139
7.3 测试函数介绍140
7.4 测试函数的参数及空间模型140
7.5 仿真实验与结果分析146
第八章 混沌万有引力搜索算法168
8.1 混沌算法168
8.2 混沌万有引力搜索算法原理170
8.3 仿真实验与分析173
8.4 混沌万有引力搜索算法的验证与结果分析180
8.5 4种算法在测试函数中的实验数值194
第三部分 蚁群算法201
第九章 蚁群算法201
9.1 研究背景与国内外现状201
9.2 蚁群算法基本原理及分析202
9.3 蚁群算法的数学模型及实现203
9.4 蚁群算法参数研究206
9.5 蚁群聚类算法及其改进211
9.6 蚁群算法在多峰值函数优化问题中的应用216
9.7 蚁群算法在TSP问题中的应用227
第四部分 免疫优化算法235
第十章 免疫优化算法235
10.1 国内外研究现状235
10.2 免疫算法的基本原理238
10.3 测试函数及空间模型246
10.4 基于免疫算法的函数优化252
10.5 免疫算法在TSP问题中的应用259
第五部分 遗传算法267
第十一章 改进的遗传算法267
11.1 研究背景和国内外研究现状267
11.2 遗传算法概述269
11.3 遗传算法理论基础271
11.4 仿真实验分析275
11.5 遗传算法的改进287
11.6 遗传算法最优化问题实例290
参考文献295
致谢303