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仿生群智能優化演算法及在點雲配准中的應用研究

  • 作者：馬衛|責編:張麗萍
  • 出版社：東南大學
  • ISBN：9787564196783
  • 出版日期：2021/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：194
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    仿生群智能優化演算法是一種模擬自然界中生物行為的目標優化策略，在工程優化問題中應用廣泛。研究更加高效的仿生群智能優化策略並將其應用於解決複雜的三維點雲配准問題具有理想的發展前景。本書介紹了這一領域的最新研究成果，側重於改進的布穀鳥搜索演算法和人工蜂群演算法，利用模式搜索趨化、全局偵察策略和二階振蕩機制等提出了新的改進的群智能優化演算法以提高演算法的性能。並應用於解決點雲配准優化問題。
    本書可以作為信息類、人工智慧、電腦圖形學、生物學、電腦科學和系統理論等相關學科專業的科研工作者、工程技術人員、高等院校教師和學生的參考書或教科書。
作者介紹
馬衛|責編:張麗萍
目錄
第一章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  仿生群智能優化演算法研究現狀
    1.2.1  布穀鳥搜索演算法研究現狀
    1.2.2  人工蜂群演算法研究現狀
  1.3  本書研究思路
    1.3.1  問題的提出
    1.3.2  研究方案
  1.4  本書研究工作
    1.4.1  本書工作
    1.4.2  本書結構
第二章  仿生群智能優化及點雲配准相關研究進展
  2.1  概述
  2.2  局部開採
  2.3  全局勘探
  2.4  均衡搜索
  2.5  點雲配准
  2.6  本章小結
第三章  基於模式搜索的布穀鳥搜索演算法
  3.1  引言
  3.2  布穀鳥搜索演算法及局限性
    3.2.1  布穀鳥的生物機理
    3.2.2  布穀鳥搜索演算法原理
    3.2.3  布穀鳥搜索演算法的特點
    3.2.4  CS演算法求解全局優化問題的局限性
  3.3  PSCS演算法的基本策略
    3.3.1  模式搜索趨化策略
    3.3.2  自適應競爭排名構建機制
    3.3.3  合作分享策略
  3.4  電腦數值模擬實驗結果與箅法比較
    3.4.1  測試函數與評價標準
    3.4.2  PSCS演算法參數設置
    3.4.3  PSCS與CS演算法比較
    3.4.4  與改進cS演算法以及其他智能優化演算法的比較
  3.5  演算法複雜性的分析與討論
    3.5.1  複雜性分析
    3.5.2  討論
  3.6  演算法在點雲配准上的應用拓展
    3.6.1  點雲配淮優化模型
    3.6.2  點雲簡化與特徵點提取
    3.6.3  基於模式搜索布穀鳥演算法的點雲配准優化
    3.6.4  實驗結果與演算法比較
  3.7  本章小結
第四章  基於全局偵察搜索的人工蜂群演算法
  4.1  引言
  4.2  人工蜂群演算法和偵察蜂的生物機理
    4.2.1  蜜蜂的群體采蜜機理
    4.2.2  人工蜂群優化演算法的原理
    4.2.3  人工蜂群優化演算法的特點
    4.2.4  偵察蜂全局快速偵察的生物機理

  4.3  基於全局偵察策略改進的人工蜂群演算法
    4.3.1  相關定義
    4.3.2  偵察蜂的全局偵察機制
    4.3.3  覓食蜂的局部鄰域搜索機制
    4.3.4  SABC演算法步驟
  4.4  電腦數值模擬實驗結果與討論
    4.4.1  偵察蜂規模係數對收斂的影響
    4.4.2  SABC與ABC演算法的實驗對比
    4.4.3  SABC與PS—ABC演算法的實驗對比
    4.4.4  演算法對維數變化的影響
    4.4.5  與經典的不同演算法的實驗比較
    4.4.6  計算時間複雜度分析
  4.5  本章小結
第五章  基於二階振蕩擾動的人工蜂群演算法
  5.1  引言
  5.2  基於二階振蕩擾動的人工蜂群演算法
    5.2.1  搜索機制
    5.2.2  非同步變化學習因子
    5.2.3  基於目標函數值的選擇尋優
  5.3  數值模擬實驗結果與分析
    5.3.1  基準測試函數
    5.3.2  參數設置
    5.3.3  所提演算法與其他演算法的實驗比較
  5.4  二階振蕩擾動策略人工蜂群演算法的點雲配准優化
    5.4.1  SOABC演算法在點雲配准中的應用
    5.4.2  實驗結果及演算法分析
  5.5  本章小結
第六章  總結與展望
  6.1  本書工作總結
  6.2  下一步研究方向
致{射
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