粒子群优化算法

图书标准信息

• 作者 牛奔 著；李丽
• 出版社 冶金工业出版社
• 出版时间 2009-10
• 版次 1
• ISBN 9787502450397
• 定价 20.00元
• 装帧 平装
• 开本 大32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 154页
• 字数 135千字

【内容简介】

本书研究了群体智能典型实现的算法之一——粒子群优化算法。其针对传统粒子群优化算法存在的缺点，给出其改进方法或提出新模型，使之更为有效可靠；另外，介绍了所提出的新模型、新算法在实际工程领域中的应用，拓展了粒子群算法的应用领域。

  本书在介绍了粒子群优化算法基本原理、基本粒子群算法的基础上，阐述了粒子群算法的实现技术，基于参数改进的粒子群算法、混合粒子群算法、生物启发式粒子群算法，重点研究了粒子群算法在各类现实工程问题中的应用情况。

  本书适合运筹与管理、人工智能、计算数学、计算机科学、系统科学、自动化等专业的师生参阅，亦可供从事计算智能研究与应用的工作者参考。

【作者简介】

李丽，吉林长春人，博士、教授，硕士生导师，深圳大学管理学院副院长。2001年广东省“千百十”人才，2004年度深圳市优秀教师。出版著作9部，主持国家、省、市级项目10余项及10多项横向课题。其中国家社科基金项目“宏观税收负担数量分析模型”荣获吉林省教委科技进步一等奖；

【目录】

1　1绪论

  1.1　相关背景

  1.2　生物启发式计算

    1.2.1　遗传算法

    1.2.2  神经计算

    1.2.3　模糊系统

    1.2.4　其他生物启发式计算方法

  1.3　群体智能

    1.3.1　群体智能简介

    1.3.2　群体智能的基本特性

  1.4　群体智能算法及其研究现状

    1.4.1  蚂蚁算法

    1.4.2　粒子群优化算法

    1.4.3  群体智能算法应用研究现状

  1.5　展望

  参考文献

2　粒子群算法

  2.1  引言

  2.2　粒子群算法概述

    2.2.1  粒子群算法的起源

    2.2.2　原始粒子群算法

    2.2.3　标准粒子群算法

  2.3　标准测试函数

  2.4　粒子群算法的实现

  参考文献

3　粒子群算法参数分析

  3.1  引言

  3.2　惯性权重分析

    3.2.1  线性惯性权重策略

    3.2.2　非线性惯性权重策略

    3.2.3　其他策略

  3.3　学习因子分析

  3.4　其他参数分析

  参考文献

4　改进粒子群算法

　4.1　粒子群算法改进研究综述

    4.1.1  参数改进

    4.1.2　拓扑结构的改进

    4.1.3　混合策略

    4.1.4　基于生物行为的改进

  4.2　基于差分进化的一种新型混合粒子群算法

    4.2.1　差分进化算法

    4.2.2　基于差分进化的混合粒子群算法

    4.2.3　试验设置与测试函数

    4.2.4　试验结果-

  4.3　基于模拟退火思想的粒子群算法

    4.3.1  概述

    4.3.2　模拟退火算法

    4.3.3　基于模拟退化思想的粒子群混合算法

    4.3.4　实验设置与测试函数

    4.3.5  实验结果

  4.4　基于细菌趋化的改进粒子群算法

    4.4.1　PSOBC算法

　……

5　粒子群算法的应用