基于群體智能的生物啟發(fā)式優(yōu)化方法及應(yīng)用

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	劉景森，李煜著
出版社：	中國經(jīng)濟(jì)出版社有限公司
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787513666336	出版時(shí)間：	2021-10-01	包裝：	平裝
開本：	16	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　近年來，基于生物群體智能的啟發(fā)式優(yōu)化方法研究發(fā)展迅速，相繼出現(xiàn)一些性能優(yōu)越、影響廣泛的算法。這些方法模仿自然界中生物系統(tǒng)的群體合作行為和適宜性進(jìn)化選擇，可快速逼近問題的優(yōu)解?！”緯ㄟ^對認(rèn)可程度高、優(yōu)化效果好、應(yīng)用廣的螢火蟲算法、蝴蝶優(yōu)化算法、樽海鞘群算法、鯨魚優(yōu)化算法等進(jìn)行了系統(tǒng)介紹和研究，對經(jīng)典啟發(fā)式優(yōu)化方法的流程進(jìn)行了梳理，給出了理論和實(shí)驗(yàn)分析方法與結(jié)果，為進(jìn)一步研究這些算法提供了參考和借鑒。

作者簡介

　　劉景森，河南大學(xué)軟件學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師、工學(xué)博士。主要研究方向：智能算法、優(yōu)化控制、網(wǎng)絡(luò)信息安全等。主持完成省部級以上科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，作為主要參加人完成多個(gè)縱向項(xiàng)目、國防基礎(chǔ)研究項(xiàng)目和橫向項(xiàng)目。發(fā)表專業(yè)論文40余篇，其中SCI、EI檢索20余篇；主（合）編教材3部。李煜，河南大學(xué)商學(xué)院教授，管理學(xué)博士，主要研究方向：智能優(yōu)化、電子商務(wù)、供應(yīng)鏈物流管理。完成國家、省（部）級項(xiàng)目多項(xiàng)，發(fā)表專業(yè)論文50余篇，其中SSCI、SCI檢索20余篇。

圖書目錄

第1章緒論/
1.1基于群智能的生物啟發(fā)式優(yōu)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偽代碼/
1.3蟻群算法/
1.3.1基本思想/
1.3.2算法流程/
1.3.3ACO偽代碼/
1.4蝙蝠算法/
1.4.1基本思想/
1.4.2算法流程/
1.4.3BA偽代碼/
1.5布谷鳥搜索算法/
1.5.1基本思想/
1.5.2算法流程/
1.5.3CSA偽代碼/
參考文獻(xiàn)/
第2章螢火蟲算法/
2.1基本螢火蟲算法/
2.1.1基本思想/
2.1.2FA算法流程/
2.1.3FA偽代碼/
2.1.4研究現(xiàn)狀/
2.2具有振蕩約束的自然選擇螢火蟲優(yōu)化算法(OCSFA)/
2.2.1OCSFA改進(jìn)策略/
2.2.2OCSFA算法流程/
2.2.3OCSFA偽代碼/
2.2.4時(shí)間復(fù)雜度分析/
2.2.5收斂性證明/
2.2.6求解標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)優(yōu)化問題/
參考文獻(xiàn)/

第3章蝴蝶優(yōu)化算法/
3.1基本蝴蝶優(yōu)化算法/
3.1.1基本思想/
3.1.2BOA算法流程/
3.1.3BOA偽代碼/
3.1.4研究現(xiàn)狀/
3.2融合差分變異策略和進(jìn)化自適應(yīng)權(quán)重的蝴蝶優(yōu)化算法(DMABOA)/
3.2.1DMABOA改進(jìn)策略/
3.2.2DMABOA算法流程/
3.2.3DMABOA偽代碼/
3.2.4時(shí)間復(fù)雜度分析/
3.2.5收斂性證明/
3.2.6DMABOA中各改進(jìn)機(jī)制的影響分析/
3.2.7求解多維復(fù)雜函數(shù)極值優(yōu)化問題/
參考文獻(xiàn)/

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偽代碼/
4.1.4研究現(xiàn)狀/
4.2引入有效縮放和隨機(jī)交叉策略的自適應(yīng)動態(tài)角色樽海鞘群算法（ERDSSA）/
4.2.1ERDSSA改進(jìn)策略/
4.2.2ERDSSA算法流程/
4.2.3ERDSSA偽代碼/
4.2.4時(shí)間復(fù)雜度分析/
4.2.5求解工程設(shè)計(jì)約束優(yōu)化問題/
參考文獻(xiàn)/

第5章鯨魚優(yōu)化算法/
5.1基本鯨魚優(yōu)化算法/
5.1.1基本思想/
5.1.2WOA算法流程/
5.1.3WOA偽代碼/
5.1.4研究現(xiàn)狀/
5.2基于分段式隨機(jī)慣性權(quán)重和zui優(yōu)反饋機(jī)制的鯨魚優(yōu)化算法（FWOA）/
5.2.1FWOA改進(jìn)策略/
5.2.2FWOA算法流程/
5.2.3FWOA偽代碼/
5.2.4時(shí)間復(fù)雜度分析/
5.2.5求解CEC基準(zhǔn)測試函數(shù)優(yōu)化問題/
5.2.6求解工程設(shè)計(jì)約束優(yōu)化問題/
參考文獻(xiàn)/

第6章總結(jié)與展望/
附錄/
索引