差分演化算法的理论与应用
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作者熊盛武,胡中波,苏清华 著
出版社科学出版社
ISBN9787030527363
出版时间2017-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数201页
字数268千字
定价95元
货号SC:9787030527363
上书时间2024-09-18
商品详情
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内容简介:
熊盛武、胡中波、苏清华著的《差分演化算法的理论与应用/信息科学技术学术著作丛书》内容分为差分演化算法(以下简称算法)的理论与应用两篇。理论篇主要内容包括算法的不确保依概率收敛性的理论分析、算法依概率收敛的充分条件、改进算法的收敛性分析、辅助算法收敛的子空间聚类算子的设计。应用篇主要内容包括收敛算法在螺旋压缩弹簧参数优化问题中的应用、算法在薄膜太阳能电池抗反射层微结构设计和在彩色图像颜色量化问题优化中的应用。
本书可作为高等院校数学、信息与计算机类专业的教材或参考书，也可供从事智能优化应用研究的相关工作人员参考。
摘要:
**章 绪论
1.1 引言
人工智能（artificial intelligence，AI）是创造智能机器的科学与工程［1］，计算智能（computational intelligence，CI）是实现人工智能的技术与方法［2］，基于自然精神的算法是计算智能的主要组成部分，包括神经网络（neural networks）、模糊系统（fuzzy system）和演化计算（evolutionary computation，EC）等。演化计算方法又分为群体智能算法（swarm intelligence algorithms）和演化算法（evolutionary algorithms），典型的演化算法有遗传算法（genetic algorithm，GA）、遗传程序设计（genetic programming，GP）、演化策略（evolution strategy，ES）、演化规划（evolution programming，EP）和差分演化（differential evolution，DE）算法等。
差分演化算法［3］是Storn和Price 1995年为求解切比雪夫多项式拟合问题提出的一种基于演化机理的随机搜索算法。国内一般有差分演化算法、差分进化算法和差异进化算法等三种称谓。近20年的数值模拟与工程应用研究表明，差分演化算法是*强有力的智能计算方法之一。
差分演化算法具有优化效果稳健、控制参数少、易于编程实现等优点，自提出以来迅速引起了众多学者关注。2005年Springer出版差分演化算法的**本专著Differential Evolution:A Practical Approach to Global Optimization［4］。2007～2009年，汤姆森科技信息集团的科学引文检索收录有关差分演化算法的文章不少于3964篇［5］。 2011年2月，IEEE Transaction on Evolutionary Computation出版了一期差分演化算法的专辑。目前，该算法已经被应用到了组合优化［6］、多目标优化［7］、函数优化［8］和图像颜色量化［9］等二十多个领域，算法源码已经被包含在诸如Built in optimizer in MATHEMATICA′s function Nminimize(since&n
...
目录:
《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章绪论
1.1引言
1.2差分演化算法
1.3差分演化算法理论研究概述
1.3.1差分演化算法算子的搜索机理
1.3.2差分演化算法的渐近收敛性
1.3.3差分演化算法的计算复杂度
1.3.4依概率收敛的差分演化算法设计
1.4差分演化的算法改进研究概述
1.4.1差分演化算法控制参数的设置研究
1.4.2差分演化算法的演化算子改进研究
1.5差分演化算法在工程应用领域的研究概述
参考文献
第一篇差分演化算法的收敛性理论与收敛算法设计
第2章差分演化算法的不确保依概率收敛性
2.1相关差分演化算法收敛性结论的分析
2.2基于马尔可夫链的差分演化算法收敛性分析
2.2.1相关定义与定理
2.2.2连续解空间的离散化
2.2.3差分演化算法的马尔可夫链建模
2.2.4基于马尔可夫链的差分演化算法收敛性证明
2.3基于随机漂移模型的差分演化算法收敛性分析
2.3.1差分演化算法的随机漂移建模
2.3.2线性欺骗函数的构造
2.3.3基于随机漂移模型的差分演化算法收敛性证明
2.4一类让经典DE算法不能确保收敛的函数
2.4.1函数的结构特征分析
2.4.2数值实验分析
2.4.3函数难优化的缘由分析
2.5本章小结
参考文献
第3章差分演化算法依概率收敛的充分条件
3.1充分条件的推理
3.2充分条件的注记
3.3几个差分演化算法的收敛性分析
3.3.1DE-RW算法的收敛性证明
3.3.2CCoDE算法的收敛性证明
3.3.3ms
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