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仿生智能算法及其在土木工程中的應(yīng)用

仿生智能算法及其在土木工程中的應(yīng)用

定 價:¥70.00

作 者: 李彥蒼,周書敬,吳超
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030460233 出版時間: 2015-11-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《仿生智能算法及 其在土木工程中的應(yīng)用》系統(tǒng)、深入地介紹了蟻群算 法、粒子群算法、人工魚群算法、人工蜂群算法、混 合蛙跳算法、猴群算法和螢火蟲算法等仿生智能算法 的基礎(chǔ)知識,重點闡述了各種算法的起源、原理、模 型、應(yīng)用、優(yōu)缺點、改進算法及其在土木工程中的應(yīng) 用。全書突出基礎(chǔ),強調(diào)背景,在內(nèi)容設(shè)置和安排上 突出了實用、創(chuàng)新的特色。本書可為土木工程、計算機科學、信息科學、人 工智能、控制科學、系統(tǒng)科學、管理科學等領(lǐng)域的相 關(guān)專業(yè)人員提供參考,同時也可作為相關(guān)專業(yè)研究生 和高年級本科生的教材。

作者簡介

暫缺《仿生智能算法及其在土木工程中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章  蟻群算法
1.1  基本蟻群算法
1.1.1  蟻群算法的原理
1.1.2  蟻群算法的數(shù)學模型
1.1.3  蟻群算法的特點
1.2  基于信息熵的改進蟻群算法
1.2.1  基本蟻群算法的優(yōu)點及不足
1.2.2  各種改進ACO
1.2.3  改進ACO可行性分析
1.2.4  熵及其性質(zhì)
1.2.5  改進蟻群算法
1.2.6  改進蟻群算法與遺傳算法的性能比較
1.3  改進蟻群算法在房地產(chǎn)投資組合優(yōu)化中的應(yīng)用
1.3.1  房地產(chǎn)開發(fā)項目投資組合均值一信息熵模型
1.3.2  改進蟻群算法的應(yīng)用
1.4  小結(jié)
主要參考文獻
第2章  粒子群算法
2.1  基本粒子群算法
2.1.1  粒子群算法的原理
2.1.2  粒子群算法的產(chǎn)生和發(fā)展
2.1.3  粒子群算法的步驟
2.1.4  粒子群算法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1.5  粒子群算法的特點
2.2  改進粒子群算法
2.2.1  改進粒子群算法的可行性分析
2.2.2  改進PSO算法與其他算法的性能比較
2.3  改進粒子群算法在結(jié)構(gòu)可靠度分析中的應(yīng)用
2.3.1  基于改進PSO算法的結(jié)構(gòu)可靠性指標的求解
2.3.2  基于改進.ACO和.PSO的點支式玻璃幕墻抗風可靠度分析
2.4  小結(jié)
主要參考文獻
第3章  人工魚群算法
3.1  基本人工魚群算法
3.1.1  人工魚群算法的原理
3.1.2  人工魚群算法的特點
3.1.3  人工魚群算法研究現(xiàn)狀及應(yīng)用
3.2  改進人工魚群算法
3.2.1  改進人工魚群算法的基本思路
3.2.2  改進人工魚群算法的尋優(yōu)步驟
3.3  改進人工魚群算法與基本人工魚群算法的性能比較
3.3.1  兩種算法的測試函數(shù)介紹
3.3.2  算法參數(shù)的設(shè)置
3.3.3  改進的人工魚群算法與基本人工魚群算法的性能比較分析
3.4  改進人工魚群算法在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
3.4.1  改進人工魚群算法在桁架結(jié)構(gòu)連續(xù)變量優(yōu)化中的應(yīng)用
3.4.2  改進人工魚群算法在桁架結(jié)構(gòu)離散變量優(yōu)化中的應(yīng)用
3.5  小結(jié)
主要參考文獻
第4章  人工蜂群算法
4.1  基本人工蜂群算法
4.1.1  人工蜂群算法的原理
4.1.2  人工蜂群算法的數(shù)學模型
4.1.3  人工蜂群算法特點
4.1.4  人工蜂群算法研究現(xiàn)狀
4.2  人工蜂群算法的改進
4.2.1  基于小區(qū)間搜索的改進人工蜂群算法
4.2.2  基于信息熵的改進人工蜂群算法
4.2.3  算法性能分析
4.3  基于改進人工蜂群算法的桁架優(yōu)化
4.3.1  基于可靠性的桁架結(jié)構(gòu)離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計模型
4.3.2  桁架優(yōu)化的流程
4.3.3  算例
4.4  小結(jié)
主要參考文獻
第5章  蛙跳算法
5.1  基本蛙跳算法
5.1.1  蛙跳算法的原理
5.1.2  蛙跳算法的數(shù)學模型
5.1.3  蛙跳算法的研究現(xiàn)狀
5.1.4  蛙跳算法的特點
5.2  改進蛙跳算法
5.2.1  改進的可行性分析
5.2.2  具體改進步驟
5.2.3  算法性能分析
5.3  改進蛙跳算法在結(jié)構(gòu)可靠指標計算中的應(yīng)用
5.4  小結(jié)
主要參考文獻
第6章  猴群算法
6.1  基本猴群算法
6.1.1  猴群算法的原理
6.1.2  猴群算法的數(shù)學模型
6.2  改進猴群算法
6.2.1  猴群算法的優(yōu)缺點
6.2.2  學者的改進
6.2.3  基于自適應(yīng)系數(shù)的改進猴群算法
6.3  改進猴群算法在傳感器優(yōu)化布置及在結(jié)構(gòu)可靠性分析中的應(yīng)用
6.3.1  改進猴群算法在傳感器優(yōu)化布置中的應(yīng)用
6.3.2  改進猴群算法在結(jié)構(gòu)可靠性分析中的應(yīng)用
6.4  小結(jié)
主要參考文獻
第7章  螢火蟲算法
7.1  基本螢火蟲算法
7.1.1  螢火蟲算法的原理
7.1.2  螢火蟲算法的特點
7.1.3  螢火蟲算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
7.2  改進的螢火蟲算法
7.3  算法性能分析
7.4  改進的螢火蟲算法在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
7.4.1  桁架結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化設(shè)計數(shù)學模型
7.4.2  改進螢火蟲算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
7.5  小結(jié)
主要參考文獻

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