智能优化算法与涌现计算
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作者李士勇
出版社清华大学出版社
ISBN9787302517429
出版时间2018-04
装帧平装
开本16开
定价119元
货号9568898
上书时间2023-12-27
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作者简介
李士勇教授（二级），哈尔滨工业大学控制科学与工程国家一级重点学科博士生导师，黑龙江省很好专家，中国自动化学会智能自动化专业委员会委员。1967年毕业于哈尔滨工业大学工业自动化专业，1983年获哈尔滨工业大学自动控制专业硕士学位并留校任教。1992年4月至1993年10月公派赴日本千叶工业大学作为客座研究员从事模糊控制、神经网络、智能控制方面的合作研究。近30多年来，一直从事模糊控制、智能控制、智能优化算法、智能制导、复杂适应系统理论及其应用等方面的科研、教学和指导研究生工作。科研和教学成果共获重量奖2项，省部级7项，在国内外发表学术论文160余篇，近60篇被SCI、EI检索。作为作者出版专著及教材共14部，其中代表作《模糊控制·神经控制和智能控制论》荣获1999年“全国很好科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）三等奖”；本书跻身于十大领域中国科技论文被引频次很高的前50部专著与译著排行榜；截至2015年11月底该书已被十大领域6232篇论文引用；美国IEEE Fellow、田纳西大学J.H.Hung(洪箴）教授1997年看过该著作后，曾给作者来信指出：“李教授在模糊控制、神经网（络）控制和智能控制方面有
目录
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第一篇仿人智能优化算法
第1章模糊逻辑算法
1．1模糊集合及其表示
1．2模糊集合的运算及其性质
1．3模糊关系与模糊矩阵
1．4模糊推理规则
1．5模糊系统的逼近特性
第2章神经网络算法
2．1神经细胞结构与功能
2．2人工神经元的基本特性
2．3人工神经网络及其特点
2．4前向神经网络的结构、训练及学习
2．5神经网络的学习规则
2．6前向网络误差反向传播学习算法及其逼近特性
第3章免疫算法
3．1免疫系统的基本概念
3．2免疫系统的组织结构
3．3免疫系统的免疫机制
3．4免疫系统的学习及优化机理
3．5免疫算法及克隆选择算法的实现步骤
第4章内分泌算法
4．1内分泌算法的提出
4．2内分泌与神经、免疫系统之间的关系
4．3生物内分泌系统
4．4内分泌激素调节规律的描述
4．5人工内分泌系统内分泌激素的调节机制
4．6基于内分泌调节机制的行为自组织算法的实现
第5章人工代谢算法
5．1人工代谢算法的提出
5．2人工代谢算法的原理
5．3人工代谢算法的描述
5．4人工代谢算法的实现流程
第6章膜计算
6．1膜计算的提出
6．2细胞膜的结构、模型及功能
6．3标准膜计算的原理
6．4标准膜计算的描述
6．5膜计算的过程及实现步骤
第7章禁忌搜索算法
7．1禁忌搜索算法的提出
7．2组合优化中的邻域概念
7．3局部搜索算法
7．4禁忌搜索算法
7．5禁忌搜索算法主要操作及参数
第8章和声搜索算法
8．1和声搜索算法的提出
8．2和声搜索算法的原理及结构
8．3和声搜索算法的主要步骤及流程
第9章思维进化算法
9．1思维进化算法的提出
9．2思维进化算法的基本思想
9．3思维进化算法的描述
9．4思维进化算法的实现步骤及流程
第10章社会进化算法
10．1社会进化算法的提出
10．2社会进化算法的基本思想
10．3多智能体社会进化系统
10．4社会进化算法的描述
10.5社会进化算法的实现步骤
第11章人口迁移算法
11．1人口迁移算法的提出
11．2人口迁移算法的原理
11．3人口迁移算法的描述
11．4人口迁移算法的实现步骤
第12章标杆学习算法
12．1标杆学习算法的提出
12．2标杆管理的基本思想
12．3标杆学习算法的基本原理
12．4标杆学习算法的数学描述
12．5标杆学习算法的实现流程
第13章瞭望算法
13．1瞭望算法的提出
13．2瞭望算法的基本原理
13．3瞭望算法的数学描述
13．4求解全局优化问题的瞭望算法的实现
第14章视觉认知优化算法
14．1视觉认知优化算法的提出
14．2视觉认知优化算法的原理
14．3视觉认知优化算法的描述与步骤
14．4算法的收敛性证明
14．5视觉认知优化算法的实现举例
14．6基于视觉认知的可视化算法
第15章头脑风暴优化算法
15．1头脑风暴优化算法的提出
15．2头脑风暴优化算法的基本思想
15．3头脑风暴过程的描述
15．4头脑风暴优化算法的描述及实现步骤
15．5基于讨论机制的头脑风暴优化算法
第16章随机聚焦搜索优化算法
16．1随机聚焦搜索优化算法的提出
16．2随机聚焦搜索优化算法的原理
16．3随机聚焦搜索优化算法的描述
16．4随机聚焦搜索算法的基本步骤
16．5基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
第17章教学优化算法
17．1教学优化算法的提出
17．2教学优化算法的原理
17．3教学优化算法的数学描述
17．4教学优化算法的实现步骤
第18章帝国竞争算法
18．1帝国竞争算法的提出
18．2帝国竞争算法的原理
18．3帝国竞争算法的数学描述
18．4帝国竞争算法的实现步骤及流程
第19章世界杯竞赛算法
19．1世界杯竞赛算法的提出
19．2世界杯竞赛算法的描述
19．3世界杯竞赛算法的实现流程
第20章集体决策优化算法
20．1集体决策优化算法的提出
20．2集体决策优化的基本思想
20．3集体决策优化算法的数学描述
20．4集体决策优化算法的实现
第二篇进 化 算 法
第21章遗传算法
21．1遗传算法的提出
21．2遗传算法的优化原理
21．3生物的遗传及遗传算法的基本概念
21．4遗传算法的基本操作
21．5遗传算法的求解步骤
21．6原对偶遗传算法
第22章遗传编程
22．1遗传编程的提出
22．2遗传编程的原理及基本操作
22．3遗传编程算法的设计步骤及流程
22．4遗传编程算法的本质属性
第23章进化规划
23．1进化规划的提出
23．2进化规划的原理及基本操作
23．3进化规划的实现步骤及流程
第24章进化策略
24．1进化策略的提出
24．2进化策略的基本原理
24．3进化策略的基本操作
24．4进化策略的实现步骤及流程
第25章分布估计算法
25．1分布估计算法的提出
25．2分布估计算法的基本原理
25．3分布估计算法的描述
25．4分布估计算法的基本步骤及流程
第26章差分进化算法
26．1差分进化算法的提出
26．2差分进化算法的原理
26．3差分进化算法的基本操作
26．4差分进化算法的实现步骤及流程
26．5差分进化算法的扩展形式
第27章DNA计算
27．1DNA计算的提出
27．2DNA计算的生物学基础
27．3DNA计算的基本原理及主要步骤
27．4DNA计算的基本操作
27．5DNA计算的编码问题
27．6DNA计算系统的原型
第28章基因表达式编程算法
28．1基因表达式编程算法的提出
28．2基因表达式编程算法的原理
28．3基因表达式编程的基本概念
28．4GEP算法的遗传操作
28．5基本的GEP算法流程
第29章Memetic算法
29．1Memetic算法的提出
29．2Memetic算法的原理
29．3Memetic算法的描述
29．4Memetic算法的流程
29．5Memetic算法的特点及其意义
第30章文化算法
30．1文化算法的提出
30．2文化算法的基本结构与原理
30．3文化算法求解约束优化问题的描述与设计
30．4基本文化算法的实现步骤及流程
第三篇群智能优化算法
第31章蚁群优化算法/蚁狮优化算法
31．1蚁群优化算法的提出
31．2蚂蚁的习性及觅食行为
31．3蚁群觅食策略的优化原理
31．4蚁群算法的原型——蚂蚁系统模型的描述
31．5基本蚁群算法的流程
31.6蚁狮优化算法的提出
31.7蚁狮的狩猎行为
31.8蚁狮优化算法的原理
31.9蚁狮优化算法的数学描述
31.10蚁狮优化算法的实现
第32章粒子群优化算法
32．1粒子群优化算法的提出
32．2粒子群优化算法的基本原理
32．3粒子群优化算法的描述
32．4粒子群优化算法的实现步骤及流程
32．5粒子群优化算法的特点及其改进
第33章人工蜂群算法/蜂群优化算法
33．1蜂群算法的提出
33．2人工蜂群算法的基本原理
33．3人工蜂群算法的描述
33．4人工蜂群算法的实现步骤与流程
33．5基于蜜蜂繁殖行为的蜂群优化算法
第34章混合蛙跳算法
34．1混合蛙跳算法的提出
34．2混合蛙跳算法的基本原理
34．3基本混合蛙跳算法的描述
34．4混合蛙跳算法的实现步骤
34．5混合蛙跳算法的流程
第35章人工鱼群算法
35．1人工鱼群算法的提出
35．2动物自治体模型与鱼类的觅食行为
35．3人工鱼群算法的基本原理
35．4人工鱼群算法的数学描述
35．5人工鱼群算法的流程
第36章大马哈鱼洄游算法
36．1大马哈鱼洄游算法的提出
36．2大马哈鱼的洄游习性
36．3大马哈鱼洄游算法的原理
36．4大马哈鱼洄游算法的描述
36．5大马哈鱼洄游算法的实现步骤及流程
第37章鲸鱼优化算法
37．1鲸鱼优化算法的提出
37．2鲸鱼的泡泡网觅食行为
37．3鲸鱼优化算法的原理
37．4鲸鱼优化算法的数学描述
37．5鲸鱼优化算法的实现步骤及流程
第38章磷虾群算法
38．1磷虾群算法的提出
38．2磷虾群算法的原理
38．3磷虾群算法的数学描述
38．4磷虾群算法的实现步骤及流程
第39章细菌觅食优化算法
39．1细菌觅食优化算法的提出
39．2大肠杆菌的结构及觅食行为
39．3细菌觅食优化算法的原理
39．4细菌觅食优化算法的数学描述
39．5细菌觅食优化算法的实现步骤及流程
第40章细菌(群体)趋药性算法
40．1细菌(群体)趋药性算法的提出
40．2细菌趋药性算法的原理
40．3细菌趋药性算法的数学描述
40．4细菌群体趋药性算法的基本思想
40．5细菌群体趋药性算法的数学描述
40．6细菌群体趋药性算法的实现步骤
第41章细菌菌落优化算法
41．1细菌菌落优化算法的提出
41．2细菌的生长、繁殖、死亡过程
41．3细菌菌落优化算法的原理
41．4细菌菌落优化算法的设计
41．5细菌菌落优化算法的实现步骤及流程
第42章猫群优化算法
42．1猫群优化算法的提出
42．2猫的习性
42．3猫群优化算法的原理
42．4猫群优化算法的数学描述
42．5猫群优化算法的实现步骤
42．6猫群优化算法实现的程序流程
第43章鼠群优化算法
43．1鼠群优化算法的提出
43．2鼠群优化算法的原理
43．3鼠群优化算法及其环境描述
43．4鼠群优化算法的实现步骤
第44章猫鼠种群算法
44．1猫鼠种群算法提出
44．2猫鼠种群算法的原理
44．3猫鼠种群算法的数学描述
44．4猫鼠种群算法的实现步骤及流程
第45章鸡群优化算法
45．1鸡群优化算法的提出
45．2鸡群优化算法的基本思想
45．3鸡群优化算法的数学描述
45．4鸡群优化算法的实现步骤及流程
第46章狼群算法
46．1狼群算法的提出
46．2狼的习性及狼群特征
46．3狼群算法的原理
46．4狼群算法的数学描述
46．5狼群算法的实现步骤及流程
第47章灰狼优化算法
47．1灰狼优化算法的提出
47．2灰狼的社会等级及狩猎行为
47．3灰狼优化算法的数学描述
47．4灰狼优化算法的实现步骤及流程
第48章狮子优化算法
48．1狮子优化算法的提出
48．2狮子的习性
48．3狮子优化算法的原理
48．4狮子优化算法的数学描述
48．5狮子优化算法的实现
第49章猴群算法
49．1猴群算法的提出
49．2猴群算法的原理
49．3猴群算法的数学描述
49．4猴群算法的实现步骤及流程
第50章雁群优化算法
50．1雁群优化算法的提出
50．2雁群飞行规则及其假设
50．3雁群优化算法的基本思想
50．4雁群优化算法的数学描述
50．5雁群优化算法的实现步骤及流程
第51章候鸟优化算法
51.1候鸟优化算法的提出
51.2候鸟Ｖ字形编队飞行的优化原理
51.3候鸟优化算法的描述
51.4候鸟优化算法的实现步骤及流程
51.5候鸟优化算法的特点及参数分析
第52章布谷鸟搜索算法
52.1布谷鸟搜索算法的提出
52.2布谷鸟的繁殖行为与Levy飞行
52.3布谷鸟搜索算法的原理
52.4布谷鸟搜索算法的数学描述
52.5布谷鸟搜索算法的实现步骤及流程
第53章萤火虫群优化算法/萤火虫算法
53.1萤火虫群优化算法的提出
53.2萤火虫闪光的特点及功能
53.3萤火虫群优化算法的数学描述
53.4萤火虫群优化算法的实现步骤及流程
53.5萤火虫算法的基本思想
53.6萤火虫算法的数学描述
53.7萤火虫算法的实现步骤及流程
第54章飞蛾扑火优化算法
54.1飞蛾扑火优化算法的提出
54.2飞蛾的横向导航方法
54.3飞蛾扑火的原理
54.4飞蛾扑火优化算法的数学描述
54.5飞蛾扑火优化算法的实现步骤
第55章蝙蝠算法
55.1蝙蝠算法的提出
55.2蝙蝠的习性及回声定位
55.3蝙蝠算法的基本思想
55.4蝙蝠算法的数学描述
55.5蝙蝠算法的实现步骤及流程
第56章果蝇优化算法
56.1果蝇优化算法的提出
56.2果蝇的生物价值及觅食行为
56.3果蝇优化算法的基本原理
56.4果蝇优化算法的数学描述
56.5果蝇优化算法的实现步骤及流程
第57章群居蜘蛛优化算法
57.1群居蜘蛛优化算法的提出
57.2蜘蛛的习性与特征
57.3群居蜘蛛优化算法的基本思想
57.4群居蜘蛛优化算法的数学描述
57.5蜘蛛优化算法的实现步骤及流程
第58章蟑螂优化算法
58.1蟑螂优化算法的提出
58.2蟑螂的习性
58.3蟑螂优化算法的原理
58.4蟑螂优化算法的数学描述
58.5蟑螂优化算法的实现步骤
第59章捕食搜索算法
59.1捕食搜索算法的提出
59.2动物捕食策略
59.3捕食搜索算法的基本思想
59.4捕食搜索算法的数学描述
59.5捕食搜索算法的实现步骤及流程
第60章自由搜索算法
60.1自由搜索算法的提出
60.2自由搜索算法的优化原理
60.3自由搜索算法的数学描述
60.4自由搜索算法的实现步骤及流程
第61章食物链算法
61.1食物链算法的提出
61.2捕食食物链
61.3人工捕食策略
61.4人工生命食物链的基本思想
61.5食物链算法的数学描述
61.6食物链算法的实现步骤及流程
第62章共生生物搜索算法
62.1共生生物搜索算法的提出
62.2共生生物搜索算法的原理
62.3共生生物搜索算法的数学描述
62.4SOS算法的实现步骤及流程
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