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| 內容簡介： |
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本书介绍了群体智能理论的主要研究分支和拟态物理学方法的基本概念和思想，结合生物系统和物理系统都具有自组织、自学习和自适应的特性，提出了从拟态物理学这一独特视角研究群体智能，深入介绍了由拟态物理学规律驱动的生物群集行为的建模仿真以及稳定性分析，拟态物理学优化算法的框架建立、算法设计、收敛性分析、约束优化问题求解以及群机器人目标搜索。本书系统展现了从拟态物理学的角度构建群集行为模型和群体智能算法的整体思路，以丰富群体智能方法的研究。
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| 關於作者： |
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谢丽萍，现为太原科技大学计算机科学与技术学院副教授、硕士生导师。于2010年12月获得兰州理工大学控制理论与控制工程专业博士学位。主要研究方向为群体智能、进化计算、随机优化等。作为课题负责人先后承担山西省青年科学基金1项、国家青年科学基金1项，在国内外学术期刊及国际会议上发表论文30余篇，其中20余篇被SCIEI收录。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 问题的提出1
1.2 群体智能5
1.2.1 群体行为模型7
1.2.2 群体智能算法12
1.2.3 群机器人17
1.3 模拟物理学原理的启发式算法19
1.3.1 模拟退火算法19
1.3.2 类电磁机制算法20
1.3.3 中心力算法22
1.3.4 EM算法与CFO算法异同比较24
1.4 拟态物理学方法26
1.4.1 拟态物理学方法基本框架26
1.4.2 基于拟态物理学方法的群机器人编队28
1.5 本书篇章结构30
参考文献32
第2章 基于拟态物理学的智能群体群集模型36
2.1 基于拟态物理学的群集模型37
2.1.1 群集模型建立37
2.1.2 势函数的存在性39
2.1.3 参数分析40
2.2 群集模型的稳定性分析44
2.2.1 内聚性分析45
2.2.2 个体行为的稳定性分析46
2.2.3 实例仿真47
2.3 群集觅食模型49
2.3.1 平面环境中的群体行为分析51
2.3.2 二次函数环境中的群体行为分析52
2.3.3 高斯环境中的群体行为分析54
2.3.4 实例仿真56
参考文献62
第3章 基于拟态物理学的全局优化算法框架64
3.1 生物觅食与优化算法的映射关系64
3.2 拟态物理学优化算法框架70
3.2.1 初始化种群71
3.2.2 计算合力72
3.2.3 个体运动73
3.2.4 APO算法流程74
3.3 作用力规则设计74
3.3.1 负指数作用力规则75
3.3.2 单峰作用力规则78
3.3.3 线性作用力规则80
3.3.4 实例仿真82
3.4 质量函数的选择策略95
3.4.1 质量函数的性质及构造方法95
3.4.2 质量函数分类98
3.4.3 实例仿真100
3.5 速度上限选择策略110
参考文献112
第4章 拟态物理学优化算法收敛性分析114
4.1 收敛性证明115
4.2 全局收敛性证明121
4.3 引力参数设计125
4.3.1 定常引力参数127
4.3.2 自适应引力参数128
4.3.3 实例仿真131
参考文献133
第5章 混合拟态物理学优化算法135
5.1 扩展的APO算法135
5.1.1 EAPO算法描述136
5.1.2 EAPO与PSO比较137
5.1.3 实例仿真138
5.2 矢量APO算法142
5.2.1 APO算法的矢量模型142
5.2.2 混合一维搜索的VM-APO算法145
5.2.3 混合多维搜索的VM-APO算法147
5.2.4 实例仿真149
5.3 引入种群多样性的APO算法152
5.4 引入PD控制器的APO算法154
5.4.1 标准APO 模型分析154
5.4.2 引入后向PD控制器的APO 模型分析155
5.4.3 引入前向PD控制器的APO模型分析157
5.4.4 实例仿真158
参考文献161
第6章 拟态物理学优化算法在约束优化问题中的应用162
6.1 约束优化问题模型164
6.2 基于约束保持法的VM-APO算法模型164
6.2.1 可行初始解的产生方法164
6.2.2 混合斐波那契法的VM-APO模型168
6.2.3 混合黄金分割法的VM-APO模型172
6.2.4 实例仿真173
6.3 基于可行性规则的APO算法模型175
6.3.1 可行性规则一176
6.3.2 可行性规则二176
6.3.3 可行性规则三177
6.3.4 质量函数设计177
6.3.5 实例仿真178
参考文献182
第7章 基于拟态物理学优化算法的群机器人目标搜索184
7.1 群机器人目标搜索概述185
7.1.1 通信机制185
7.1.2 定位方式186
7.1.3 常见的控制策略187
7.2 拟态物理学优化算法建模方法187
7.2.1 群机器人目标搜索到APO算法的映射188
7.2.2 基于APO算法的群机器人目标搜索模型192
7.3 全局感知的群机器人目标搜索194
7.3.1 环境设置194
7.3.2 控制策略196
7.3.3 算法描述198
7.3.4 仿真实验200
7.4 局部感知的群机器人目标搜索203
7.4.1 时变感知域204
7.4.2 局部感知控制模型205
7.4.3 算法描述207
7.4.4 仿真实验210
参考文献214
附录A 无约束优化典型测试函数216
附录B 约束优化标准测试函数220
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