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群智能優化演算法/人工智慧前沿理論與技術應用叢書

  • 作者：編者:樊新海//馮輔周//張傳清//朱俊臻//喬新勇等|責編:徐薔薇
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121509957
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：412
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    群智能優化演算法作為一種新興的智能優化技術和諸多交叉學科研究領域的前沿，受到了越來越多研究者的關注。這些演算法受自然界生物進化過程和生物群體行為規律的啟發，吸收和融合了運籌學、生物學、物理學、計算數學、電腦科學、人工智慧和控制論等學科思想和方法，在沒有集中控制且不提供全局信息的條件下，為求解傳統優化方法難以解決的非線性、不可微、不確定、多目標、分散式複雜優化問題提供了新思路和新手段，在諸多學科領域得到了成功應用。
    本書選取了具有代表性的遺傳演算法、差分進化演算法、人工免疫演算法、粒子群優化演算法、蟻群優化演算法、人工蜂群演算法、細菌覓食優化演算法、人工魚群演算法、混合蛙跳演算法、螢火蟲演算法、布穀鳥搜索演算法、狼群演算法、禿鷹搜索優化演算法、蝠?覓食優化演算法、野狗優化演算法和沙丘貓群優化演算法16種群智能優化演算法，重點講述了這些演算法的基本原理、運算流程、主要參數和應用實例，特別是對每個應用實例都給出了詳細的MATLAB實現參考程序。
    本書可作為高校本科生、研究生相關課程的教材或參考書，也可供相關工程技術人員自學參考。
作者介紹
編者:樊新海//馮輔周//張傳清//朱俊臻//喬新勇等|責編:徐薔薇
目錄
第1章  緒論
  1.1  最優化問題概述
    1.1.1  單變數最優化問題
    1.1.2  多變數最優化問題
    1.1.3  複雜問題的最優化問題
  1.2  群智能優化演算法概述
    1.2.1  群智能優化演算法的基本思想
    1.2.2  群智能優化演算法的主要分類
    1.2.3  群智能優化演算法的優勢及特點
  1.3  群智能優化演算法的仿生電腦制
    1.3.1  演算法初始化
    1.3.2  個體位置更新
    1.3.3  競爭選擇機制
  1.4  學習建議
  思考題
第2章  遺傳演算法
  2.1  遺傳演算法的原理及特點
    2.1.1  遺傳演算法的生物學基礎
    2.1.2  遺傳演算法的基本原理
    2.1.3  遺傳演算法的特點分析
  2.2  標準遺傳演算法及其改進方向
    2.2.1  標準遺傳演算法
    2.2.2  標準遺傳演算法的改進方向
  2.3  遺傳演算法的運算流程
  2.4  遺傳演算法的主要參數
  2.5  遺傳演算法的應用實例
  思考題
第3章  差分進化演算法
  3.1  差分進化演算法的原理及特點
    3.1.1  差分進化演算法的基本原理
    3.1.2  差分進化演算法的特點分析
  3.2  差分進化演算法的不同形式
    3.2.1  差分進化演算法的基本形式
    3.2.2  差分進化演算法的其他形式
    3.2.3  差分進化演算法的改進
  3.3  差分進化演算法的運算流程
  3.4  差分進化演算法的主要參數
  3.5  差分進化演算法的應用實例
  思考題
第4章  人工免疫演算法
  4.1  生物免疫系統和人工免疫系統
    4.1.1  生物免疫系統
    4.1.2  人工免疫系統
  4.2  人工免疫演算法的原理及特點
    4.2.1  人工免疫演算法的基本原理
    4.2.2  人工免疫演算法的特點分析
  4.3  人工免疫演算法的運算流程
  4.4  人工免疫演算法的主要參數
  4.5  人工免疫演算法的應用實例
  思考題

第5章  粒子群優化演算法
  5.1  粒子群優化演算法的原理及特點
    5.1.1  粒子群優化演算法的基本原理
    5.1.2  粒子群優化演算法的特點分析
  5.2  粒子群優化演算法的常見形式
    5.2.1  基本粒子群優化演算法
    5.2.2  標準粒子群優化演算法
    5.2.3  離散粒子群優化演算法
  5.3  粒子群優化演算法的運算流程
  5.4  粒子群優化演算法的主要參數
  5.5  粒子群優化演算法的應用實例
  思考題
第6章  蟻群優化演算法
  6.1  蟻群優化演算法的原理及特點
    6.1.1  螞蟻覓食過程
    6.1.2  人工螞蟻的特性
    6.1.3  人工蟻群的特性
    6.1.4  蟻群優化演算法的特點分析
  6.2  蟻群優化演算法的常見形式
    6.2.1  基本蟻群優化演算法
    6.2.2  精英螞蟻系統演算法
    6.2.3  最大最小螞蟻演算法
    6.2.4  基於排序的蟻群系統演算法
    6.2.5  自適應蟻群優化演算法
  6.3  蟻群優化演算法的運算流程
  6.4  蟻群優化演算法的主要參數
  6.5  蟻群優化演算法的應用實例
  思考題
第7章  人工蜂群演算法
  7.1  人工蜂群演算法的原理及特點
    7.1.1  蜂群采蜜過程
    7.1.2  人工蜂群演算法的基本原理
    7.1.3  人工蜂群演算法的特點分析
  7.2  人工蜂群演算法的運算流程
  7.3  人工蜂群演算法的主要參數
  7.4  人工蜂群演算法的應用實例
  思考題
第8章  細菌覓食優化演算法
  8.1  細菌覓食優化演算法的原理及特點
    8.1.1  細菌覓食行為
    8.1.2  細菌覓食優化演算法的基本原理
    8.1.3  細菌覓食優化演算法的特點分析
  8.2  細菌覓食優化演算法的運算流程
  8.3  細菌覓食優化演算法的主要參數
  8.4  細菌覓食優化演算法的應用實例
  思考題
第9章  人工魚群演算法
  9.1  人工魚群演算法的原理及特點
    9.1.1  人工魚群演算法的基本原理
    9.1.2  人工魚群演算法的特點分析

  9.2  人工魚群演算法的運算流程
  9.3  人工魚群演算法的主要參數
  9.4  人工魚群演算法的應用實例
  思考題
第10章  混合蛙跳演算法
  10.1  混合蛙跳演算法的原理及特點
    10.1.1  混合蛙跳演算法的基本原理
    10.1.2  混合蛙跳演算法的特點分析
  10.2  混合蛙跳演算法的運算流程
  10.3  混合蛙跳演算法的主要參數
  10.4  混合蛙跳演算法的應用實例
  思考題
第11章  螢火蟲演算法
  11.1  螢火蟲演算法的原理及特點
    11.1.1  螢火蟲演算法的理想原則
    11.1.2  螢火蟲演算法的基本原理
    11.1.3  螢火蟲演算法的特點分析
  11.2  螢火蟲演算法的運算流程
  11.3  螢火蟲演算法的主要參數
  11.4  螢火蟲演算法的應用實例
  思考題
第12章  布穀鳥搜索演算法
  12.1  布穀鳥搜索演算法的原理及特點
    12.1.1  借巢產卵的繁殖行為
    12.1.2  L?vy飛行
    12.1.3  布穀鳥搜索演算法的基本原理
    12.1.4  布穀鳥搜索演算法的特點分析
  12.2  布穀鳥搜索演算法的運算流程
  12.3  布穀鳥搜索演算法的主要參數
  12.4  布穀鳥搜索演算法的改進方向
  12.5  布穀鳥搜索演算法的應用實例
  思考題
第13章  狼群演算法
  13.1  狼群演算法的原理及特點
    13.1.1  狼群演算法的生物學背景
    13.1.2  狼群演算法的基本原理
    13.1.3  狼群演算法的特點分析
  13.2  狼群演算法的運算流程
  13.3  狼群演算法的主要參數
  13.4  狼群演算法的應用實例
  思考題
第14章  禿鷹搜索優化演算法
  14.1  禿鷹搜索優化演算法的原理及特點
    14.1.1  禿鷹搜索優化演算法的基本原理
    14.1.2  禿鷹搜索優化演算法的特點分析
  14.2  禿鷹搜索優化演算法的運算流程
  14.3  禿鷹搜索優化演算法的應用實例
  思考題
第15章  蝠?覓食優化演算法
  15.1  蝠?覓食優化演算法的原理及特點

    15.1.1  蝠?覓食優化演算法的基本原理
    15.1.2  蝠?覓食優化演算法的特點分析
  15.2  蝠?覓食優化演算法的運算流程
  15.3  蝠?覓食優化演算法的應用實例
  思考題
第16章  野狗優化演算法
  16.1  野狗優化演算法的原理及特點
    16.1.1  野狗優化演算法的基本原理
    16.1.2  野狗優化演算法的特點分析
  16.2  野狗優化演算法的運算流程
  16.3  野狗優化演算法的應用實例
  思考題
第17章  沙丘貓群優化演算法
  17.1  沙丘貓群優化演算法的原理及特點
    17.1.1  沙丘貓群優化演算法的基本原理
    17.1.2  沙丘貓群優化演算法的特點分析
  17.2  沙丘貓群優化演算法的運算流程
  17.3  沙丘貓群優化演算法的應用實例
  思考題
參考文獻

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