新興元啟發(fā)式優(yōu)化方法

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》序
前言
第1章 概述
1.1 引言
1.2 元啟發(fā)式算法分類及特點(diǎn)
1.3 尋找免費(fèi)的午餐
1.4 元啟發(fā)式算法的發(fā)展方向
1.5 本書(shū)構(gòu)思及結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)
第2章 蟻群優(yōu)化算法
2.1 算法基礎(chǔ)
2.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
2.1.2 生物學(xué)原理
2.1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.1.4 發(fā)展趨勢(shì)
2.2 算法模型
2.2.1 元啟發(fā)式算法
2.2.2 蟻群優(yōu)化元啟發(fā)式算法框架
2.2.3 經(jīng)典蟻群算法模型
2.3 理論分析
2.3.1 收斂性分析
2.3.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移策略分析
2.4 改進(jìn)算法介紹
2.4.1 離散域蟻群算法改進(jìn)
2.4.2 連續(xù)域蟻群算法改進(jìn)
參考文獻(xiàn)
第3章 粒子群優(yōu)化算法
3.1 算法基礎(chǔ)
3.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
3.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
3.1.3 研究熱點(diǎn)
3.2 算法模型
3.2.1 算法統(tǒng)一框架
3.2.2 算法設(shè)計(jì)步驟
3.2.3 算法基本描述與分析
3.3 理論分析
3.3.1 收斂性分析
3.3.2 種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析
3.4 改進(jìn)算法介紹
3.4.1 基于種群多樣性的模糊粒子群優(yōu)化算法
3.4.2 雙子群離散粒子群優(yōu)化算法
參考文獻(xiàn)
第4章 螢火蟲(chóng)算法
4.1 算法基礎(chǔ)
4.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
4.1.2 生物學(xué)原理
4.1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
4.2 算法模型
4.2.1 螢火蟲(chóng)算法基本思想
4.2.2 螢火蟲(chóng)算法數(shù)學(xué)描述
4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的基本流程
4.3 理論分析
4.3.1 螢火蟲(chóng)算法性能和算法參數(shù)研究
4.3.2 算法測(cè)試
4.4 改進(jìn)算法介紹
4.4.1 螢火蟲(chóng)算法改進(jìn)研究動(dòng)態(tài)
4.4.2 多目標(biāo)螢火蟲(chóng)算法研究
參考文獻(xiàn)
第5章 布谷鳥(niǎo)搜索算法
5.1 算法基礎(chǔ)
5.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
5.1.2 生物學(xué)原理
5.2 算法模型
5.2.1 數(shù)學(xué)原理
5.2.2 基本算法流程
5.2.3 算法應(yīng)用
5.3 理論分析
5.3.1 隨機(jī)算法收斂準(zhǔn)則
5.3.2 布谷鳥(niǎo)搜索算法的Markov模型建立與收斂性分析
5.3.3 參數(shù)研究
5.3.4 算法測(cè)試
5.4 改進(jìn)算法介紹
5.4.1 算法的改進(jìn)思路
5.4.2 典型改進(jìn)算法介紹
參考文獻(xiàn)
第6章 和聲搜索算法
6.1 算法基礎(chǔ)
6.2 和聲搜索算法模型
6.2.1 算法流程
6.2.2 參數(shù)的影響
6.2.3 算法改進(jìn)思路
6.3 理論分析
6.3.1 馬爾可夫鏈基礎(chǔ)知識(shí)
6.3.2 馬爾可夫鏈的狀態(tài)分類
6.3.3 和聲搜索算法收斂性證明
參考文獻(xiàn)
第7章 差分進(jìn)化算法
7.1 算法基礎(chǔ)
7.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
7.1.2 差分進(jìn)化算法（DE）的基本概念及特點(diǎn)
7.2 算法模型
7.2.1 差分進(jìn)化算法（DE）的實(shí)施流程
7.2.2 差分進(jìn)化算法迭代步驟
7.2.3 差分進(jìn)化算法基本族群
7.3 算法改進(jìn)
7.3.1  MNDE的基本原理
7.3.2  MNDE中的參數(shù)設(shè)置
7.3.3  MNDE算法性能驗(yàn)證
參考文獻(xiàn)
第8章 隨機(jī)蛙跳算法
8.1 算法基礎(chǔ)
8.1.1 算法的特點(diǎn)
8.1.2 算法研究現(xiàn)狀
8.2 算法模型
8.2.1 生物學(xué)原理
8.2.2 數(shù)學(xué)原理
8.2.3 算法的實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
第9章 細(xì)菌覓食算法
9.1 算法介紹
9.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
9.1.2 應(yīng)用研究
9.1.3 算法生物學(xué)原理
9.2 算法模型
9.2.1 算法原理
9.2.2 理論分析
9.2.3 參數(shù)選取
9.2.4 算法實(shí)現(xiàn)
9.2.5 算法的改進(jìn)思路
9.2.6 仿真實(shí)驗(yàn)及分析
參考文獻(xiàn)
第10章 蝙蝠算法
10.1 算法生物學(xué)原理
10.1.1 微型蝙蝠的行為
10.1.2 回音定位的聲學(xué)原理
10.2 蝙蝠算法
10.2.1 虛擬蝙蝠的運(yùn)動(dòng)
10.2.2 音量和脈沖發(fā)生率
10.2.3 驗(yàn)證和討論
10.2.4 進(jìn)一步的研究課題
參考文獻(xiàn)
附錄A 蟻群優(yōu)化算法程序源代碼
附錄B 粒子群優(yōu)化算法程序源代碼
附錄C 螢火蟲(chóng)算法程序源代碼
附錄D 布谷鳥(niǎo)搜索算法對(duì)Ackley函數(shù)優(yōu)化的程序源代碼
附錄E 和聲搜索算法程序源代碼
附錄F 差分進(jìn)化算法程序源代碼
附錄G 隨機(jī)蛙跳算法程序源代碼
附錄H 細(xì)菌覓食算法對(duì)Rosenbrock函數(shù)優(yōu)化的程序源代碼
附錄I 蝙蝠算法程序源代碼