離散粒子群優化算法及其應用（簡體書）

《離散粒子群優化算法及其應用》主要闡述離散粒子群優化（Discrete Particle Swarm Optimization，DPSO）算法的具體構建及其在各種組合優化問題中的應用等。
全書分為11章，各章節內容具體安排如下：第1章主要介紹丁基本PSO算法的原理機制及其發展現狀，并著重介紹了PSO算法的三種常見離散化策略，闡述了DPSO算法的應用成果；第2章主要介紹了PSO算法在tsp優化問題中的應用；第3章介紹了一種基于表現型共享函數的多目標粒子群優化算法及其在多工作流調度問題中的應用；第4章介紹了一種求解多目標最小生成樹問題的改進計數算法，并詳細闡述了一種用于求解多目標最小生成樹問題的新型DPSO算法的具體設計過程；第5章主要介紹了PSO算法在入侵檢測數據特征選擇中的應用；第6章重點闡述了PSO算法在入侵檢測系統異常檢測和誤用檢測中的具體應用；第7章分別闡述了PSO算法在網絡安全態勢感知中態勢要素獲取、理解以及預測等各步驟中的應用；第8章主要介紹了PSO算法在異構集群數據流分配問題中的應用；第9章主要討論了無線傳感器網絡中基于PSO的拓撲生成及其容錯拓撲控制機制，詳細介紹了各種算法的具體設計過程；第10章重點闡述了基于PSO算法的無線傳感器網絡任務調度策略的設計；第11章分別闡述了PSO算法在超大規模集成電路物理設計中的電路劃分和布圖／布局規劃優化問題中的具體應用。
《離散粒子群優化算法及其應用》主要面向計算機科學、自動化科學、管理科學、控制科學等相關學科專業高年級本科生、研究生以及廣大研究計算智能的科技工作者。

郭文忠，1979年8月生，福建泉港人，博士，副教授，碩士生導師。2000年7月畢業于福州大學計算機科學與技術系，獲學士學位；2003年3月畢業于福州大學計算機科學與技術系，獲計算機應用技術專業碩士學位；2010年4月畢業于福州大學物理與信息工程學院，獲通信與信息系統專業博士學位；2011年7月起在國防科學技術大學計算機學院師從蘇金樹教授開展博士後研究工作。自2002年1月起在福州大學任教，2010年破格晉升副教授并擔任碩士生導師。現為福建省科學工程計算重點實驗室副主任，福建省人工智能學會理事、副秘書長，福州大學先進計算及其應用創新團隊學術骨干，曾擔任Wireless Personal Communication、Soft Computing、EURASIP Journal on WireLess Communications and Networking、IET Circuits、Deoices&Systems等國際期刊的審稿專家。
主要研究興趣為計算智能及其應用。先後承擔和參與了國家自然科學基金項目4項、“863”計劃子課題1項、教育部科技重點項目2項、福建省自然科學基金重點項目1項、福建省科技創新平臺1項，福建省自然科學基金項目3項以及福建省科技廳重點項目2項等近20項省部級及以上科研項目。申請國家發明專利1項，獲得5項軟件著作權，并獲2008年度福建省科學技術進步三等獎1項和2008年度福州大學高等教育教學成果一等獎1項。先後在揚formation Sciences、Soft Computing、Sensors、Wireless Personal。Communication、Journal of Internet Technology、IET Communications.、《軟件學報》、《計算機研究與發展》、《通信學報》、《計算機輔助設計與圖形學學報》以及《模式識別與人工智能》等國內外學術刊物和國際會議上發表學術論文50多篇。

陳國龍，1965年8月生，福建莆田人，博士，教授，博士生導師。1987年7月畢業于福州大學計算數學專業并獲學士學位，畢業後留校任教，1992年獲福州大學計算數學專業碩士學位，1998年9月考入西安交通大學計算機系統結構專業攻讀博士學位，2002年畢業獲得博士學位之後在國防科學技術大學計算機學院師從陳火旺院士做博士後研究工作，2007年1月完成博士後研究。2000年晉升副教授、碩士生導師，2005年破格晉升教授，2007年起擔任博士生導師。現為福州大學科技處處長、福建省科學工程計算重點實驗室主任、福州大學先進計算及其應用科技創新團隊帶頭人、福建省計算機應用基礎精品課程負責人、福州大學信息計算與網絡教學團隊負責人，兼任中國計算機學會理論計算機科學專業委員會委員、中國計算機學會電子商務與辦公自動化專業委員會委員、中國運籌學會模糊信息與工程分會委員和福建省人工智能學會副理事長，2005年榮獲“‘全球通’首屆福建IT行業十大杰出青年”稱號。曾擔任IEEE-T-PDS、Soft Computing、J.Supercom，putzng、Wireless Personal Communication、《計算機學報》、《電子學報》、《計算機研究與發展》、《通信學報》等國內外刊物的審稿專家。
主要研究興趣為人工智能、網絡與信息安全等。近年來，主持包括3項國家自然科學基金項目、1項國家科技部產學研科技項目、1項國家“863”計劃項目、1項福建省產學研重大項目、1項福建省科技創新平臺項目、1項教育部科技重點項目以及1項福建省自然科學基金重點項目在內的20多項省部級及其以上科研項目，并參與了包括2項科技部“973”計劃項目和1項國家自然科學基金項目在內的10多項科研項目，2項成果鑒定結論為國內領先水平，申請國家發明專利1項，獲得軟件著作權5項，并獲2008年度福建省科學技術進步三等獎1項和2008年度福州大學高等教育教學成果一等獎。先後在Information Sciences、Soft Computing、Sensors、AdHoc Networks、Wireless Personal Communication、Journal of Internet Technology、IET Communications、《軟件學報》、《計算機研究與發展》、《通信學報》、《計算機輔助設計與圖形學學報》以及《模式識別與人工智能》等國內外學術刊物和國際會議上發表學術論文80多篇。 More

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 基本粒子群優化算法
1.2.1 粒子群優化算法的基本原理
1.2.2 基本粒子群優化算法模型
1.2.3 基本粒子群優化算法流程
1.2.4 參數分析與設置
1.3 粒子群優化算法的改進綜述
1.3.1 基于慣性權值的改進
1.3.2 基于加速因子的改進
1.3.3 基于鄰近群拓撲的改進
1-3.4 基于種群規模的改進
1.3.5 混合粒子群優化算法
1.4 粒子群優化算法的機理研究
1.5 粒子群優化算法的應用研究
1.6 離散粒子群優化算法
1.6.1 將速度作為位置變化的概率
1.6.2 直接將連續PSO用于離散問題的求解
1.6.3 重新定義PSO算法操作算子
1.7 DPSO算法應用
1.8 DPSO算法研究展望
參考文獻

第2章 在TSP問題中的應用
2.1 引言
2.2 求解TSP問題的自適應粒子群優化算法
2.2.1 離散PSO算法
2.2.2 求解TSP問題的PSO算法設計
2.2.3 慣性權值在離散PSO算法中的作用
2.2.4 實驗結果與分析
2.3 求解TSP問題的動態領域PSO算法
2.3.1 相關概念
2.3.2 TSP問題的PSO操作
2.3.3 動態領域PSO算法的設計
2.3.4 實驗結果及分析
2.4 求解TSP問題的PSO-ACO算法
2.4.1 模擬進化的蟻群算法
2.4.2 PSO-ACO算法的設計思想及總體框架
2.4.3 實驗結果與分析
參考文獻

第3章 在多工作流調度中的應用
3.1 引言
3.2 問題描述
3.2.1 多目標優化問題
3.2.2 求解多目標優化問題的基本方法
3.3 多目標工作流調度問題
3.4 基于表現型共享的多目標粒子群優化算法
3.4.1 基于表現型共享的適應度函數
3.4.2 算法的基本模型
3.4.3 算法步驟
3.4.4 算例測試與結果分析
3.5 求解多目標工作流調度問題的離散粒子群優化算法
3.5.1 算法基本模型
3.5.2 算法主要步驟
3.5.3 實驗結果
參考文獻

第4章 在多目標最小生成樹問題中的應用
4.1 引言
4.2 問題模型
4.2.1 MST問題
4.2.2 mc-MST問題
4.3 改進的計數算法
4.4 求解mc-MST問題的NDPSO算法
4.4.1 粒子的編碼機制
4.4.2 粒子的適應度函數
……
4.5 實驗結果與分析
參考文獻

第5章 在入侵檢測數據特征選擇中的應用
5.1 引言
5.2 特征選擇
5.3 基于pso和相關性分析的特征選擇算法
5.4 基于pso和鄰域約簡模型的特征選擇算法
5.5 基于pso和云模型的特征選擇算法
參考文獻

第6章 在入侵檢測系統中的應用
6.1 引言
6.2 基于連續粒子群分類算法的誤用檢測
6.3 基于否定選擇算法的異常檢測
參考文獻

第7章 在網絡安全態勢感知中的應用
7.1 引言
7.2 基于pso-fnn的安全態勢感知要素提取算法
7.3 基于pso-bpnn的安全態勢預測算法
7.4 網絡安全系統中的組態勢感知研究
參考文獻

第8章 在異構集群數據流分配中的應用
8.1 引言
8.2 數據流分配算法
8.3 基于pso的異構集群數據流自適應分配策略
8.4 動態聯盟思想的引入
參考文獻

第9章 在wsn拓撲控制中的應用
9.1 引言
9.2 基于度約束最小生成樹的wsn分布式拓撲控制
9.3 基于二連通的wsn拓撲控制方案
9.4 基于是-連通問題的wsn拓撲控制方案
參考文獻

第10章 在wsn任務調度中的應用
10.1 引言
10.2 任務調度相關概念
10.3 wsn任務分配動態聯盟模型及其算法
10.4 帶多agent的wsn自適應任務調度策略
10.5 基于串行聯盟的動態任務分配算法
參考文獻

第11章 在vlsi物理設計中的應用
11.1 引言
11.2 vlsi設計概述
11.3 單目標電路劃分的離散pso算法
11.4 單目標電路劃分的混合pso算法
11.5 多目標電路劃分的離散pso算法
11.6 解決布圖規劃的dpso算法
11.7 解決布圖規劃的多目標pso算法
11.8 解決布圖規劃的協同多目標pso算法
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