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本書研究了群體智能典型實現的算法之一——粒子群優化算法。其針對傳統粒子群優化算法存在的缺點,給出其改進方法或提出新模型,使之更為有效可靠;另外,介紹了所提出的新模型、新算法在實際工程領域中的應用,拓展了粒子群算法的應用領域。
本書在介紹了粒子群優化算法基本原理、基本粒子群算法的基礎上,闡述了粒子群算法的實現技術,基於參數改進的粒子群算法、混合粒子群算法、生物啟發式粒子群算法,重點研究了粒子群算法在各類現實工程問題中的應用情況。
本書適合運籌與管理、人工智能、計算數學、計算機科學、系統科學、自動化等專業的師生參閱,亦可供從事計算智能研究與應用的工作者參考。
本書在介紹了粒子群優化算法基本原理、基本粒子群算法的基礎上,闡述了粒子群算法的實現技術,基於參數改進的粒子群算法、混合粒子群算法、生物啟發式粒子群算法,重點研究了粒子群算法在各類現實工程問題中的應用情況。
本書適合運籌與管理、人工智能、計算數學、計算機科學、系統科學、自動化等專業的師生參閱,亦可供從事計算智能研究與應用的工作者參考。
作者簡介
李麗,吉林長春人,博士、教授,碩士生導師,深圳大學管理學院副院長。2001年廣東省“千百十”人才,2004年度深圳市優秀教師。出版著作9部,主持國家、省、市級項目10余項及10多項橫向課題。其中國家社科基金項目“宏觀稅收負擔數量分析模型”榮獲吉林省教委科技進步一等獎;吉林省科委項目“數據包絡分析在經濟管理中的應用”榮獲吉林省教委科技進步一等獎。目前研究方向為運籌與優化、智能決策與管理、智能計算,發表相關論文40余篇。
目次
1 1緒論
1.1 相關背景
1.2 生物啟發式計算
1.2.1 遺傳算法
1.2.2 神經計算
1.2.3 模糊系統
1.2.4 其他生物啟發式計算方法
1.3 群體智能
1.3.1 群體智能簡介
1.3.2 群體智能的基本特性
1.4 群體智能算法及其研究現狀
1.4.1 螞蟻算法
1.4.2 粒子群優化算法
1.4.3 群體智能算法應用研究現狀
1.5 展望
參考文獻
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 標準粒子群算法
2.3 標準測試函數
2.4 粒子群算法的實現
參考文獻
3 粒子群算法參數分析
3.1 引言
3.2 慣性權重分析
3.2.1 線性慣性權重策略
3.2.2 非線性慣性權重策略
3.2.3 其他策略
3.3 學習因子分析
3.4 其他參數分析
參考文獻
4 改進粒子群算法
4.1 粒子群算法改進研究綜述
4.1.1 參數改進
4.1.2 拓撲結構的改進
4.1.3 混合策略
4.1.4 基於生物行為的改進
4.2 基於差分進化的一種新型混合粒子群算法
4.2.1 差分進化算法
4.2.2 基於差分進化的混合粒子群算法
4.2.3 試驗設置與測試函數
4.2.4 試驗結果-
4.3 基於模擬退火思想的粒子群算法
4.3.1 概述
4.3.2 模擬退火算法
4.3.3 基於模擬退化思想的粒子群混合算法
4.3.4 實驗設置與測試函數
4.3.5 實驗結果
4.4 基於細菌趨化的改進粒子群算法
4.4.1 PSOBC算法
……
5 粒子群算法的應用
1.1 相關背景
1.2 生物啟發式計算
1.2.1 遺傳算法
1.2.2 神經計算
1.2.3 模糊系統
1.2.4 其他生物啟發式計算方法
1.3 群體智能
1.3.1 群體智能簡介
1.3.2 群體智能的基本特性
1.4 群體智能算法及其研究現狀
1.4.1 螞蟻算法
1.4.2 粒子群優化算法
1.4.3 群體智能算法應用研究現狀
1.5 展望
參考文獻
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 標準粒子群算法
2.3 標準測試函數
2.4 粒子群算法的實現
參考文獻
3 粒子群算法參數分析
3.1 引言
3.2 慣性權重分析
3.2.1 線性慣性權重策略
3.2.2 非線性慣性權重策略
3.2.3 其他策略
3.3 學習因子分析
3.4 其他參數分析
參考文獻
4 改進粒子群算法
4.1 粒子群算法改進研究綜述
4.1.1 參數改進
4.1.2 拓撲結構的改進
4.1.3 混合策略
4.1.4 基於生物行為的改進
4.2 基於差分進化的一種新型混合粒子群算法
4.2.1 差分進化算法
4.2.2 基於差分進化的混合粒子群算法
4.2.3 試驗設置與測試函數
4.2.4 試驗結果-
4.3 基於模擬退火思想的粒子群算法
4.3.1 概述
4.3.2 模擬退火算法
4.3.3 基於模擬退化思想的粒子群混合算法
4.3.4 實驗設置與測試函數
4.3.5 實驗結果
4.4 基於細菌趨化的改進粒子群算法
4.4.1 PSOBC算法
……
5 粒子群算法的應用
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