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灰狼優化演算法

  • 作者：張新明//張艷娜|責編:張豪
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121484032
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：294
人民幣：RMB 76 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為14個章節，內容分別為緒論、GWO演算法概述、反向學習和差分變異的GWO演算法、隨機反向學習和MEPD的強化等級制度的GWO演算法、趨優反向學習和隨機反向空置運算元的GWO演算法、混合差分進化的GWO演算法、基於DE全局最優和隨機學習的GWO演算法、混合鯨魚優化的GWO演算法、精簡差分擾動GWO演算法與均值榜樣學習PSO演算法的混合演算法、混合人工蜂群演算法的GWO演算法、混合郊狼優化演算法的GWO演算法、混合同步熱交換搜索的GWO演算法、改進GWO演算法應用於聚類優化、總結與展望。
    本書可作為智能優化的參考書籍，適合人工智慧、電腦、電子信息、信息管理、檔案學等專業的師生閱讀，亦可作為各個領域處理優化問題的相關科技人員和工程技術人員、教育培訓的參考用書。
作者介紹
張新明//張艷娜|責編:張豪
目錄
第1章  緒論
  1.1  優化問題概述
    1.1.1  優化問題的分類
    1.1.2  優化方法概述
  1.2  群智能優化演算法
    1.2.1  群智能優化演算法概述
    1.2.2  國內外研究現狀
  1.3  代表性的群智能優化演算法
    1.3.1  PSO演算法
    1.3.2  DE演算法
    1.3.3  ABC演算法
    1.3.4  CS演算法
    1.3.5  WOA演算法
    1.3.6  COA演算法
  1.4  實驗環境配置
  1.5  演算法評價標準
  1.6  所用參數標識
  參考文獻
第2章  GWO演算法概述
  2.1  GWO演算法的原理
  2.2  GWO演算法的數學模型
  2.3  GWO演算法的優勢與局限性
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  反向學習和差分變異的GWO演算法
  3.1  引言
  3.2  最優最差反向學習策略
  3.3  動態隨機差分變異策略
  3.4  單維和全維分段操作
  3.5  ODGWO演算法的流程
  3.6  模擬實驗及結果分析
    3.6.1  測試函數
    3.6.2  對比演算法和參數設置
    3.6.3  ODGWO演算法與其他演算法在30維和50維函數上的對比結果
    3.6.4  ODGWO演算法與其他演算法在1000維基準函數上的對比結果
    3.6.5  ODGWO演算法與其他演算法的平均運行時間對比及其計算複雜度分析
    3.6.6  ODGWO演算法與其他演算法的Wilcoxon符號秩檢驗對比結果
    3.6.7  ODGWO演算法與其他對比演算法的Friedman檢驗對比結果
  3.7  本章小結
  參考文獻
第4章  隨機反向學習和MEPD的強化等級制度的GWO演算法
  4.1  引言
  4.2  強化狼群等級制度
  4.3  改進的EPD運算元
  4.4  隨機反向學習策略
  4.5  模擬實驗及結果分析
    4.5.1  測試函數與參數設置
    4.5.2  RSMGWO演算法與不完全演算法的對比結果
    4.5.3  RSMGWO演算法與GWO改進演算法的對比結果
    4.5.4  RSMGWO演算法與其他最先進的群智能優化演算法的對比結果

    4.5.5  RSMGWO演算法與GWO改進演算法在大規模函數上的對比結果
    4.5.6  RSMGWO演算法與其他演算法的收斂性分析對比結果
    4.5.7  RSMGWO演算法與其他演算法的Wilcoxon符號秩檢驗對比結果
    4.5.8  RSMGWO演算法與其他演算法的Friedman檢驗對比結果
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  趨優反向學習和隨機反向空置運算元的GWO演算法
  5.1  引言
  5.2  新型反向學習策略
    5.2.1  一般反向學習策略
    5.2.2  隨機反向學習策略
  5.3  趨優策略
  5.4  自適應隨機差分擾動策略
  5.5  單維和全維交叉策略
  ……
第6章  混合差分進化的GWO演算法
第7章  基於DE全局最優和隨機學習的GWO演算法
第8章  混合鯨魚優化的GWO演算法
第9章  精簡差分擾動GWO演算法與均值榜樣學習PSO演算法的混合演算法
第10章  混合人工蜂群演算法的GWO演算法
第11章  混合郊狼優化演算法的GWO演算法
第12章  混合同步熱交換搜索的GWO演算法
第13章  改進GWO演算法應用於聚類優化
第14章  總結與展望
附錄A  基準函數
附錄B  GWO演算法源代碼

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