群智能算法及其应用
￥ 9 3.6折 ￥ 25 九五品
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北京通州
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作者高尚,杨静宇
出版社水利水电出版社
ISBN9787508437989
出版时间2006-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价25元
上书时间2024-12-18
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:群智能算法及其应用
定价：25.00元
作者:高尚,杨静宇
出版社：水利水电出版社
出版日期：2006-05-01
ISBN：9787508437989
字数：
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版次：1
装帧：
开本：16开
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内容提要
《群智能算法及其应用》系统地描述了蚁群算法和粒子群优化算法的理论和实现技术及其应用，简单地介绍了鱼群算法。《群智能算法及其应用》着重强调各种算法的混合，讨论了蚁群算法与模拟退火算法的混合、蚁群算法与遗传算法的混合、蚁群算法与混沌理论混合、模拟退火算法、遗传算法与粒子群优化算法混合、混沌理论与粒子群优化算法的混合以及蚁群算法与粒子群优化算法的混合。书中还讨论了群智能算法在旅行商问题、武器一目标分配问题、多处理机调度问题、可靠性优化问题、聚类问题、作业调度问题等方面的应用。
目录
前言章绪论1．1引言1．2蚁群算法的基本原理1．3粒子群优化算法基本原理1．4蚁群算法理论研究现状1．5蚁群算法应用研究现状1．6粒子群优化算法研究现状1．7粒子群算法应用研究现状第2章求解整数规划的蚁群算法2．1求解一般非线性整数规划的蚁群算法2．1．1引言2．1．2求解非线性整数规划的蚁群算法2．1．3算例分析2．2武器--目标分配问题的蚁群算法2．2．1引言2．2．2WTA问题2．2．3武器--目标分配问题的蚁群算法2．2．4仿真结果j2．3多处理机调度问题的蚁群算法2．3．1引言2．3．2多处理机调度问题数学模型2．3．3解多处理机调度问题模拟退火算法2．3．4解多处理机调度问题蚁群算法2．3．5算法比较2．4可靠性优化的蚁群算法2．4．1引言2．4．2冗余优化模型及解法2．4．3可靠性优化的模拟退火算法2．4．4可靠性优化的遗传算法2．4．5可靠性优化的蚁群算法2．4．6算例分析2．5求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法2．5．1信息素更新的3个模型2．5．2多样信息素更新规则2．5．3算法测试2．6本章小结第3章连续优化问题的蚁群算法研究3．1无约束非线性化问题3．2连续优化问题的信息量分布函数方法3．3一种简单的连续优化问题的蚁群算法3．4数值分析3．5本章小结第4章聚类问题的蚁群算法4．1引言4．2聚类问题的数学模型4．3K均值算法4．4解聚类问题的模拟退火算法4．5基于巡食思想的蚁群聚类算法4．6解聚类问题的新的蚁群算法及数值分析4．6．1解聚类问题的蚁群算法4．6．2数值分析4．7解聚类问题的与K-均值算法混合的蚁群算法及数值分析4．7．1解聚类问题的K-均值算法混合的蚁群算法4．7．2数值分析4．8本章小结第5章蚁群算法与模拟退火算法混合5．1引言5．2解圆排列问题的蚁群模拟退火算法5．2．1圆排列问题及与旅行商问题等价5．2．2解旅行商问题的模拟退火算法5．2．3几种算法的比较5．2．4算例分析5．3解旅行商问题的模拟退火蚁群算法5．3．1混合的基本思想5．3．2找邻域解策略5．3．3模拟退火蚁群算法5．3．4算法测试5．4本章小结第6章蚁群算法与遗传算法混合6．1引言6．2基本遗传算法6．3蚁群算法与遗传算法的混合6．3．1混合的基本思想6．3．2变异操作6．3．3交叉操作6．3．4遗传蚁群算法6．4算法测试6．5本章小结第7章蚁群算法与混沌理论混合7．1引言7．2混沌及运动特性7．3基本蚁群算法改进7．3．1混沌初始化7．3．2选择较优解7．3．3混沌扰动7．4混沌蚁群算法7．5算法测试7．6本章小结第8章短路的蚁群算法收敛性分析8．1引言8．2短路的蚁群算法收敛性分析8．3仿真算例8．4本章小结第9章解连续性优化问题的粒子群优化算法9．1模拟退火思想的粒子群算法9．1．1几种模拟退火思想的粒子群算法9．1．2算法测试9．2混沌粒子群优化算法研究9．2．1基本粒子群算法不足9．2．2混沌粒子群优化算法9．2．3算法测试9．3其他改进的粒子群优化算法9．3．1杂交PSO算法9．3．2协同PSO算法9．3．3离散PSO算法9．4．本章小结0章解组合优化问题的粒子群优化算法10．1背包问题的混合粒子群优化算法10．1．1背包问题数学模型10．1．2解0-1背包问题的混合粒子群算法10．1．3数值仿真与分析10．2指派问题的交叉粒子群优化算法10．2．1求解指派问题的交叉粒子群优化算法10．2．2算法测试10．3武器--目标分配问题的粒子群优化算法10．3．1解武器--目标分配问题的粒子群优化算法10．3．2算例分析10．4流水作业调度问题的粒子群算法10．4．1流水作业调度问题10．4．2求解流水作业调度问题混合粒子群算法10．4．3算法测试10．5非线性整数规划的粒子群优化算法10．5．1引言10．5．2求解非线性整数规划的粒子群优化算法10．5．3算例分析10．6本章小结1章解聚类问题的粒子群算法l1．1引言11．2整数规划形式1l．3连续性优化形式11．4本章小结2章蚁群算法与粒子群优化算法的混合12．1引言12．2求解旅行商问题的混合粒子群优化算法12．2．1混合粒子群算法思路12．2．2变异操作和交叉操作12．2．3混合粒子群算法步骤12．2．4算法测试12．3求解旅行商问题的粒子群--蚁群算法12．3．1粒子群--蚁群算法思想12．3．2粒子群--蚁群算法步骤12．3．3算法测试12．4本章小结3章粒子群优化算法收敛性分析13．1引言13．2PSO算法收敛性分析13．3数值仿真13．4参数选取13．5本章小结4章鱼群算法14．1引言14．2鱼群算法基本原理14．3人工鱼的行为描述14．4鱼群算法的应用14．5本章小结5章总结附录A求解旅行商问题的蚁群基本算法源程序附录B计算连续性函数的优化的粒子群程序附录C求解旅行商问题的粒子群--蚁群算法的源程序参考文献
作者介绍
序言
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