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介婧 、 徐新黎 著 / 科学出版社 / 2016-03 / 平装
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智能粒子群优化计算:控制方法、协同策略及优化应用
《智能粒子群优化计算:控制方法、协同策略及优化应用》系统介绍了粒子群优化计算的研究背景、原理、模型、方法、理论以及工程应用,力图展示较为丰富的研究思路和启示。全书分为基础篇、控制方法篇、协同模型篇、优化应用篇以及结论与展望篇。基础篇主要介绍研究现状和研究基础等相关内容;控制方法篇、协同模型篇主要从策略方法、模型设计、性能分析及仿真应用等方面详细展示了三种单种群控制粒子群优化模型和两种多种群协同优化模型的研究;优化应用篇着重从流程工业调度、柔性车间调度、无线传感网络路由优化三种典型工程应用问题出发,详细讨论粒子群算法在混合优化、离散优化问题中的应用;结论与展望篇给出了《智能粒子群优化计算:控制方法、协同策略及优化应用》的总结,并探讨了群智能计算以及粒子群优化计算的未来发展方向。全书强调仿生背景,注重研究思路的新颖性及系统性,方法、模型、理论分析与实际应用并重,力图使读者清晰快速地了解粒子群优化、群智能计算等相关知识和研究方法。
《智能粒子群优化计算:控制方法、协同策略及优化应用》可为信息科学、控制科学、计算机科学、系统科学和管理科学等学科内从事智能计算、群智能计算及其应用研究的相关专业人员提供参考,同时也可作为相关专业研究生和高年级本科生学习群智能计算的指导书籍。
《智能科学技术著作丛书》序前言基础篇第1章 绪论1.1 引言1.2 优化问题及算法1.2.1 最优化问题1.2.2 优化算法1.3 智能计算1.3.1 自然进化计算1.3.2 社会进化计算1.3.3 生物智能计算1.3.4 群集智能计算1.3.5 拟物智能计算1.4 算法研究准则1.5 本书主要内容及体系结构1.6 本章小结参考文献第2章 粒子群优化计算研究基础2.1 引言.2.2 粒子群优化计算简介2.2.1 算法起源2.2.2 算法原理及计算模型2.3 粒子群优化计算行为分析2.3.1 社会行为分析2.3.2 收敛行为分析2.4 粒子群优化计算的系统特征2.4.1 自组织性和涌现特性2.4.2 反馈控制机制2.4.3 分布式特点2.5 粒子群优化计算的研究进展2.6 本章小结参考文献控制方法篇第3章 基于预测控制器的粒子群优化模型3.1 引言3.2 标准粒子群优化模型的动态行为分析3.3 基于PD控制器的粒子群优化模型3.3.1 模型结构3.3.2 动态行为分析3.3.3 稳定性分析3.3.4 收敛性分析3.3.5 算法流程3.4 数值仿真实验与分析3.4.1 测试优化函数3.4.2 预测因子选择3.4.3 算法性能分析3.5 动态环境中的算法应用3.6 本章小结参考文献第4章 基于反馈控制器的自组织粒子群优化模型4.1 引言4.2 自组织粒子群优化模型4.2.1 模型结构4.2.2 群体动态测度4.3 多样性控制器的设计4.3.1 多样性参考输入的确定4.3.2 多样性控制策略4.4 仿真实验与结果分析4.4.1 实验参数及优化测试函数……协同模型篇优化应用篇
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开播时间:09月02日 10:30