《粒子群优化算法》 - 李丽 - 冶金工业出版社 - 香港大書城 - Meg Book Store

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『簡體書』粒子群优化算法

書城自編碼： 1568330
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→计算机理论
作者：李丽
國際書號(ISBN)： 9787502450397
出版社：冶金工业出版社
出版日期： 2009-10-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 154/135000
書度/開本：大32开釘裝：平装

售價：HK$ 59.0

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內容簡介：

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。

關於作者：

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；吉林省科委项目“数据包络分析在经济管理中的应用”荣获吉林省教委科技进步一等奖。目前研究方向为运筹与优化、智能决策与管理、智能计算，发表相关论文40余篇。

目錄：

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

內容試閱：

1 绪论
　大自然给人以许多启迪，人们从生物界的各种自然现象或过程中获得灵感，提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，这些方法因其高效的优化性能、对问题依赖性较小等优点，受到各领域的广泛关注和应用。人们将这种启发应用于生物行为的计算方法称之为生物启发式计算。在最近几十年中应用较为成功的生物启发式计算方法有遗传算法、神经计算、模糊系统等。随着人工智能的进一步发展和人工生命的兴起，出现了一类模拟社会型生物行为的启发式算法——群体智能优化。其中较具代表性的有蚂蚁算法和PSO算法。本章首先给出了关于PSO算法研究的背景并对已有的生物启发式计算方法进行简单的回顾，然后引出目前生物启发式计算领域研究热点——群体智能，对群体智能进行概述，并从理论和应用两个角度对群体智能算法进行综述。
　……

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