图书介绍
群体智能优化算法及其在GPU上的并行化研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 汪靖著 著
- 出版社： 南昌：江西高校出版社
- ISBN：9787549325443
- 出版时间：2014
- 标注页数：108页
- 文件大小：26MB
- 文件页数：119页
- 主题词：计算机算法－最优化算法
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 研究背景1
1.2 研究现状2
1.2.1 群体计算智能2
1.2.2 蚁群算法3
1.2.3 鱼群算法4
1.2.4 遗传算法5
1.2.5 演化策略和演化规划7
1.3 本书的主要内容和结构安排7
第二章 一般反向学习和导向性邻域挖掘的混合策略10
2.1 一般反向学习10
2.1.1 反向学习10
2.1.2 反向学习的一般化12
2.2 导向性邻域挖掘14
2.2.1 导向性邻域挖掘策略设计14
2.2.2 导向性邻域挖掘策略分析16
2.3 基于GOBL和ONM混合策略的群体智能算法统一描述18
2.4 基于GOBL和ONM混合策略的群体智能算法性能分析20
2.5 本章小结21
第三章 基于GOBL和ONM混合策略的粒子群算法22
3.1 算法设计22
3.1.1 粒子群优化算法22
3.1.2 基于GOBL和ONM的粒子群的算法设计24
3.2 数值优化中的应用25
3.2.1 单峰函数优化问题26
3.2.2 多峰函数优化问题31
3.2.3 高维优化问题35
3.3 本章小结39
第四章 基于GOBL和ONM混合策略差分演化算法40
4.1 算法设计40
4.1.1 差分演化算法40
4.1.2 基于GOBL和ONM的差分演化的算法设计42
4.2 数值优化中的应用44
4.2.1 单峰函数优化问题44
4.2.2 多峰函数优化问题51
4.2.3 高维优化问题57
4.3 本章小结61
第五章 混合策略的粒子群算法在GPU上的并行研究62
5.1 研究动机62
5.2 可编程图形处理器63
5.2.1 GPU上的通用计算63
5.2.2 CUDA编程模型64
5.2.3 CUDA存储模型66
5.3 GPU上细粒度并行的GOBL-ONM-PSO算法67
5.3.1 随机数67
5.3.2 数据的存储70
5.3.3 算法的框架72
5.4 数值实验分析75
5.4.1 精度分析75
5.4.2 加速度比较分析78
5.5 在微分方程反问题中的应用84
5.5.1 问题描述84
5.5.2 数值实验85
5.6 本章小结89
第六章 总结与展望91
6.1 本书的研究工作及创新91
6.2 进一步研究工作的展望92
附录 本书所用的函数优化问题94
参考文献98