群智能优化及其在物流中的应用
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作者李文锋,梁晓磊
出版社华中科技大学出版社
ISBN9787568049146
出版时间2019-02
版次1
装帧精装
开本16开
纸张胶版纸
页数216页
字数248千字
定价98元
货号SC:9787568049146
上书时间2024-06-14
商品详情
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作者简介:
主编推荐:
本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；最后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化、集装箱多式联运方案优化等问题中。在每个物流优化问题求解中，均设计了高效的编码、解码方案，将问题与算法紧密结合，充实了智能优化算法的应用方式和实践案例。
内容简介:
群智能优化技术是在自然群体基础上通过个体协作实现复杂系统优化的一种智能优化技术。智能物流系统作为智能制造系统的重要支撑，通过群智能优化方法可以有效解决复杂物流优化问题，提升问题优化效率、降低计算成本，提高对问题的响应效率。本书得到了国家自然科学基金面上项目“基于移动智能体调度的混杂工业无线传感器网络抗毁性研究”（编号：61571336）和青年科学基金项目“面向多移动智能物流资源调度的动态渐进群集智能优化方法研究”（编号：61603280）等项目的资助。在此背景下，开展了关于智能制造发展背景下若干复杂物流系统优化问题的系统研究和实践。本书详细介绍了目前群智能优化技术的原理、基于自适应和社会网络的算法性能提升方法，以及群智能优化算法在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址-分配优化、集装箱多式联运优化和集装箱船舶贝位配载优化等具体实际问题中的应用。本书可帮助高校师生和工程技术人员系统掌握群智能优化技术的原理、改进途径及应用策略，了解群智能优化算法国内外近期新研究进展，掌握工程实际中典型物流问题的建模方法及群智能优化方法。本书对推广、提升智能制造环境下智能物流系统优化和发展具有重要意义。
目录:
第1章群智能优化理论及其研究与分析/1
1.1群智能优化理论/1
1.2典型群智能优化算法/4
1.2.1遗传算法/4
1.2.2粒子群优化算法/6
1.2.3蚁群优化算法/7
1.2.4细菌觅食优化算法/8
1.2.5生物地理优化算法/9
1.2.6其他群智能优化算法/11
1.3群体行为的复杂网络与社会网络分析/12
1.4群智能的种群和拓扑结构/14
1.5群智能优化中个体行为控制/16
本章小结/19
第2章具有异构分簇的聚类自适应粒子群优化算法/21
2.1基于聚类的自适应粒子群优化算法/21
2.1.1基于聚类的种群动态分割策略/22
2.1.2基于异构簇的自适应调整策略/24
2.2算法流程/25
2.3实验分析和讨论/25
2.3.1实验设计和Benchmark函数/25
2.3.2实验1：种群分布度对比分析/27
2.3.3实验2：算法参数敏感性测试/29
2.3.4实验3：相同初始值对比测试/30
2.3.5实验4：相同优选迭代次数对比测试/43
本章小结/51
第3章基于社会网络演化的动态拓扑粒子群优化算法/52
3.1基于社会网络演化的粒子群优化算法/52
3.1.1群智能中的社会网络/52
3.1.2子群划分策略/53
3.1.3基于社会网络演化的动态拓扑构建算法/54
3.1.4算法流程/63
3.2算法复杂度分析/64
3.3标准测试函数实验/64
3.3
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