图书介绍
新兴元启发式优化方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 赵玉新，（英）杨新社，刘利强著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030386144
- 出版时间：2013
- 标注页数：314页
- 文件大小：107MB
- 文件页数：325页
- 主题词：人工智能－计算
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图书目录
第1章 概述1
1.1 引言1
1.2 元启发式算法分类及特点2
1.3 寻找免费的午餐7
1.4 元启发式算法的发展方向8
1.5 本书构思及结构9
参考文献9
第2章 蚁群优化算法12
2.1 算法基础12
2.1.1 产生与发展12
2.1.2 生物学原理13
2.1.3 国内外研究现状15
2.1.4 发展趋势17
2.2 算法模型18
2.2.1 元启发式算法18
2.2.2 蚁群优化元启发式算法框架19
2.2.3 经典蚁群算法模型23
2.3 理论分析28
2.3.1 收敛性分析28
2.3.2 状态转移策略分析35
2.4 改进算法介绍43
2.4.1 离散域蚁群算法改进43
2.4.2 连续域蚁群算法改进50
参考文献75
第3章 粒子群优化算法81
3.1 算法基础81
3.1.1 产生与发展81
3.1.2 国内外研究现状83
3.1.3 研究热点85
3.2 算法模型86
3.2.1 算法统一框架86
3.2.2 算法设计步骤86
3.2.3 算法基本描述与分析88
3.3 理论分析91
3.3.1 收敛性分析91
3.3.2 种群拓扑结构分析94
3.4 改进算法介绍104
3.4.1 基于种群多样性的模糊粒子群优化算法104
3.4.2 双子群离散粒子群优化算法117
参考文献142
第4章 萤火虫算法148
4.1 算法基础148
4.1.1 产生与发展148
4.1.2 生物学原理148
4.1.3 国内外研究现状149
4.2 算法模型150
4.2.1 萤火虫算法基本思想150
4.2.2 萤火虫算法数学描述150
4.2.3 标准萤火虫算法的基本流程151
4.3 理论分析152
4.3.1 萤火虫算法性能和算法参数研究152
4.3.2 算法测试153
4.4 改进算法介绍157
4.4.1 萤火虫算法改进研究动态157
4.4.2 多目标萤火虫算法研究158
参考文献170
第5章 布谷鸟搜索算法173
5.1 算法基础173
5.1.1 产生与发展173
5.1.2 生物学原理174
5.2 算法模型175
5.2.1 数学原理175
5.2.2 基本算法流程176
5.2.3 算法应用177
5.3 理论分析181
5.3.1 随机算法收敛准则181
5.3.2 布谷鸟搜索算法的Markov模型建立与收敛性分析182
5.3.3 参数研究186
5.3.4 算法测试187
5.4 改进算法介绍192
5.4.1 算法的改进思路192
5.4.2 典型改进算法介绍192
参考文献199
第6章 和声搜索算法201
6.1 算法基础201
6.2 和声搜索算法模型203
6.2.1 算法流程203
6.2.2 参数的影响206
6.2.3 算法改进思路212
6.3 理论分析213
6.3.1 马尔可夫链基础知识213
6.3.2 马尔可夫链的状态分类215
6.3.3 和声搜索算法收敛性证明216
参考文献218
第7章 差分进化算法220
7.1 算法基础220
7.1.1 产生与发展220
7.1.2 差分进化算法（DE）的基本概念及特点220
7.2 算法模型222
7.2.1 差分进化算法（DE）的实施流程222
7.2.2 差分进化算法迭代步骤225
7.2.3 差分进化算法基本族群226
7.3 算法改进227
7.3.1 MNDE的基本原理228
7.3.2 MNDE中的参数设置230
7.3.3 MNDE算法性能验证232
参考文献238
第8章 随机蛙跳算法240
8.1 算法基础240
8.1.1 算法的特点240
8.1.2 算法研究现状240
8.2 算法模型241
8.2.1 生物学原理241
8.2.2 数学原理242
8.2.3 算法的实现242
参考文献251
第9章 细菌觅食算法253
9.1 算法介绍253
9.1.1 产生与发展253
9.1.2 应用研究253
9.1.3 算法生物学原理253
9.2 算法模型254
9.2.1 算法原理254
9.2.2 理论分析256
9.2.3 参数选取257
9.2.4 算法实现258
9.2.5 算法的改进思路262
9.2.6 仿真实验及分析266
参考文献270
第10章 蝙蝠算法271
10.1 算法生物学原理271
10.1.1 微型蝙蝠的行为271
10.1.2 回音定位的声学原理271
10.2 蝙蝠算法272
10.2.1 虚拟蝙蝠的运动273
10.2.2 音量和脉冲发生率274
10.2.3 验证和讨论275
10.2.4 进一步的研究课题275
参考文献276
附录A 蚁群优化算法程序源代码277
附录B 粒子群优化算法程序源代码282
附录C 萤火虫算法程序源代码285
附录D 布谷鸟搜索算法对Ackley函数优化的程序源代码290
附录E 和声搜索算法程序源代码294
附录F 差分进化算法程序源代码297
附录G 随机蛙跳算法程序源代码305
附录H 细菌觅食算法对Rosenbrock函数优化的程序源代码309
附录I 蝙蝠算法程序源代码313