智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計算

目錄
篇仿人智能優(yōu)化算法
第1章模糊邏輯算法
1．1模糊集合及其表示
1．2模糊集合的運算及其性質(zhì)
1．3模糊關(guān)系與模糊矩陣
1．4模糊推理規(guī)則
1．5模糊系統(tǒng)的逼近特性
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2．1神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)與功能
2．2人工神經(jīng)元的基本特性
2．3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點
2．4前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練及學(xué)習(xí)
2．5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
2．6前向網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法及其逼近特性
第3章免疫算法
3．1免疫系統(tǒng)的基本概念
3．2免疫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)
3．3免疫系統(tǒng)的免疫機制
3．4免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)及優(yōu)化機理
3．5免疫算法及克隆選擇算法的實現(xiàn)步驟
第4章內(nèi)分泌算法
4．1內(nèi)分泌算法的提出
4．2內(nèi)分泌與神經(jīng)、免疫系統(tǒng)之間的關(guān)系
4．3生物內(nèi)分泌系統(tǒng)
4．4內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)規(guī)律的描述
4．5人工內(nèi)分泌系統(tǒng)內(nèi)分泌激素的調(diào)節(jié)機制
4．6基于內(nèi)分泌調(diào)節(jié)機制的行為自組織算法的實現(xiàn)
第5章人工代謝算法
5．1人工代謝算法的提出
5．2人工代謝算法的原理
5．3人工代謝算法的描述
5．4人工代謝算法的實現(xiàn)流程
第6章膜計算
6．1膜計算的提出
6．2細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)、模型及功能
6．3標(biāo)準(zhǔn)膜計算的原理
6．4標(biāo)準(zhǔn)膜計算的描述
6．5膜計算的過程及實現(xiàn)步驟
第7章禁忌搜索算法
7．1禁忌搜索算法的提出
7．2組合優(yōu)化中的鄰域概念
7．3局部搜索算法
7．4禁忌搜索算法
7．5禁忌搜索算法主要操作及參數(shù)
第8章和聲搜索算法
8．1和聲搜索算法的提出
8．2和聲搜索算法的原理及結(jié)構(gòu)
8．3和聲搜索算法的主要步驟及流程
第9章思維進(jìn)化算法
9．1思維進(jìn)化算法的提出
9．2思維進(jìn)化算法的基本思想
9．3思維進(jìn)化算法的描述
9．4思維進(jìn)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第10章社會進(jìn)化算法
10．1社會進(jìn)化算法的提出
10．2社會進(jìn)化算法的基本思想
10．3多智能體社會進(jìn)化系統(tǒng)
10．4社會進(jìn)化算法的描述
10.5社會進(jìn)化算法的實現(xiàn)步驟
第11章人口遷移算法
11．1人口遷移算法的提出
11．2人口遷移算法的原理
11．3人口遷移算法的描述
11．4人口遷移算法的實現(xiàn)步驟
第12章標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法
12．1標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的提出
12．2標(biāo)桿管理的基本思想
12．3標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的基本原理
12．4標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)描述
12．5標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)流程
第13章瞭望算法
13．1瞭望算法的提出
13．2瞭望算法的基本原理
13．3瞭望算法的數(shù)學(xué)描述
13．4求解全局優(yōu)化問題的瞭望算法的實現(xiàn)
第14章視覺認(rèn)知優(yōu)化算法
14．1視覺認(rèn)知優(yōu)化算法的提出
14．2視覺認(rèn)知優(yōu)化算法的原理
14．3視覺認(rèn)知優(yōu)化算法的描述與步驟
14．4算法的收斂性證明
14．5視覺認(rèn)知優(yōu)化算法的實現(xiàn)舉例
14．6基于視覺認(rèn)知的可視化算法
第15章頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
15．1頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的提出
15．2頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的基本思想
15．3頭腦風(fēng)暴過程的描述
15．4頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的描述及實現(xiàn)步驟
15．5基于討論機制的頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
第16章隨機聚焦搜索優(yōu)化算法
16．1隨機聚焦搜索優(yōu)化算法的提出
16．2隨機聚焦搜索優(yōu)化算法的原理
16．3隨機聚焦搜索優(yōu)化算法的描述
16．4隨機聚焦搜索算法的基本步驟
16．5基于隨機聚焦搜索算法的沖壓成形工藝優(yōu)化
第17章教學(xué)優(yōu)化算法
17．1教學(xué)優(yōu)化算法的提出
17．2教學(xué)優(yōu)化算法的原理
17．3教學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
17．4教學(xué)優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第18章帝國競爭算法
18．1帝國競爭算法的提出
18．2帝國競爭算法的原理
18．3帝國競爭算法的數(shù)學(xué)描述
18．4帝國競爭算法的實現(xiàn)步驟及流程
第19章世界杯競賽算法
19．1世界杯競賽算法的提出
19．2世界杯競賽算法的描述
19．3世界杯競賽算法的實現(xiàn)流程
第20章集體決策優(yōu)化算法
20．1集體決策優(yōu)化算法的提出
20．2集體決策優(yōu)化的基本思想
20．3集體決策優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
20．4集體決策優(yōu)化算法的實現(xiàn)
第二篇進(jìn) 化 算 法
第21章遺傳算法
21．1遺傳算法的提出
21．2遺傳算法的優(yōu)化原理
21．3生物的遺傳及遺傳算法的基本概念
21．4遺傳算法的基本操作
21．5遺傳算法的求解步驟
21．6原對偶遺傳算法
第22章遺傳編程
22．1遺傳編程的提出
22．2遺傳編程的原理及基本操作
22．3遺傳編程算法的設(shè)計步驟及流程
22．4遺傳編程算法的本質(zhì)屬性
第23章進(jìn)化規(guī)劃
23．1進(jìn)化規(guī)劃的提出
23．2進(jìn)化規(guī)劃的原理及基本操作
23．3進(jìn)化規(guī)劃的實現(xiàn)步驟及流程
第24章進(jìn)化策略
24．1進(jìn)化策略的提出
24．2進(jìn)化策略的基本原理
24．3進(jìn)化策略的基本操作
24．4進(jìn)化策略的實現(xiàn)步驟及流程
第25章分布估計算法
25．1分布估計算法的提出
25．2分布估計算法的基本原理
25．3分布估計算法的描述
25．4分布估計算法的基本步驟及流程
第26章差分進(jìn)化算法
26．1差分進(jìn)化算法的提出
26．2差分進(jìn)化算法的原理
26．3差分進(jìn)化算法的基本操作
26．4差分進(jìn)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
26．5差分進(jìn)化算法的擴展形式
第27章DNA計算
27．1DNA計算的提出
27．2DNA計算的生物學(xué)基礎(chǔ)
27．3DNA計算的基本原理及主要步驟
27．4DNA計算的基本操作
27．5DNA計算的編碼問題
27．6DNA計算系統(tǒng)的原型
第28章基因表達(dá)式編程算法
28．1基因表達(dá)式編程算法的提出
28．2基因表達(dá)式編程算法的原理
28．3基因表達(dá)式編程的基本概念
28．4GEP算法的遺傳操作
28．5基本的GEP算法流程
第29章Memetic算法
29．1Memetic算法的提出
29．2Memetic算法的原理
29．3Memetic算法的描述
29．4Memetic算法的流程
29．5Memetic算法的特點及其意義
第30章文化算法
30．1文化算法的提出
30．2文化算法的基本結(jié)構(gòu)與原理
30．3文化算法求解約束優(yōu)化問題的描述與設(shè)計
30．4基本文化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第三篇群智能優(yōu)化算法
第31章蟻群優(yōu)化算法/蟻獅優(yōu)化算法
31．1蟻群優(yōu)化算法的提出
31．2螞蟻的習(xí)性及覓食行為
31．3蟻群覓食策略的優(yōu)化原理
31．4蟻群算法的原型——螞蟻系統(tǒng)模型的描述
31．5基本蟻群算法的流程
31.6蟻獅優(yōu)化算法的提出
31.7蟻獅的狩獵行為
31.8蟻獅優(yōu)化算法的原理
31.9蟻獅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
31.10蟻獅優(yōu)化算法的實現(xiàn)
第32章粒子群優(yōu)化算法
32．1粒子群優(yōu)化算法的提出
32．2粒子群優(yōu)化算法的基本原理
32．3粒子群優(yōu)化算法的描述
32．4粒子群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
32．5粒子群優(yōu)化算法的特點及其改進(jìn)
第33章人工蜂群算法/蜂群優(yōu)化算法
33．1蜂群算法的提出
33．2人工蜂群算法的基本原理
33．3人工蜂群算法的描述
33．4人工蜂群算法的實現(xiàn)步驟與流程
33．5基于蜜蜂繁殖行為的蜂群優(yōu)化算法
第34章混合蛙跳算法
34．1混合蛙跳算法的提出
34．2混合蛙跳算法的基本原理
34．3基本混合蛙跳算法的描述
34．4混合蛙跳算法的實現(xiàn)步驟
34．5混合蛙跳算法的流程
第35章人工魚群算法
35．1人工魚群算法的提出
35．2動物自治體模型與魚類的覓食行為
35．3人工魚群算法的基本原理
35．4人工魚群算法的數(shù)學(xué)描述
35．5人工魚群算法的流程
第36章大馬哈魚洄游算法
36．1大馬哈魚洄游算法的提出
36．2大馬哈魚的洄游習(xí)性
36．3大馬哈魚洄游算法的原理
36．4大馬哈魚洄游算法的描述
36．5大馬哈魚洄游算法的實現(xiàn)步驟及流程
第37章鯨魚優(yōu)化算法
37．1鯨魚優(yōu)化算法的提出
37．2鯨魚的泡泡網(wǎng)覓食行為
37．3鯨魚優(yōu)化算法的原理
37．4鯨魚優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
37．5鯨魚優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第38章磷蝦群算法
38．1磷蝦群算法的提出
38．2磷蝦群算法的原理
38．3磷蝦群算法的數(shù)學(xué)描述
38．4磷蝦群算法的實現(xiàn)步驟及流程
第39章細(xì)菌覓食優(yōu)化算法
39．1細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的提出
39．2大腸桿菌的結(jié)構(gòu)及覓食行為
39．3細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的原理
39．4細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
39．5細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第40章細(xì)菌(群體)趨藥性算法
40．1細(xì)菌(群體)趨藥性算法的提出
40．2細(xì)菌趨藥性算法的原理
40．3細(xì)菌趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．4細(xì)菌群體趨藥性算法的基本思想
40．5細(xì)菌群體趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．6細(xì)菌群體趨藥性算法的實現(xiàn)步驟
第41章細(xì)菌菌落優(yōu)化算法
41．1細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的提出
41．2細(xì)菌的生長、繁殖、死亡過程
41．3細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的原理
41．4細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的設(shè)計
41．5細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第42章貓群優(yōu)化算法
42．1貓群優(yōu)化算法的提出
42．2貓的習(xí)性
42．3貓群優(yōu)化算法的原理
42．4貓群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
42．5貓群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
42．6貓群優(yōu)化算法實現(xiàn)的程序流程
第43章鼠群優(yōu)化算法
43．1鼠群優(yōu)化算法的提出
43．2鼠群優(yōu)化算法的原理
43．3鼠群優(yōu)化算法及其環(huán)境描述
43．4鼠群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第44章貓鼠種群算法
44．1貓鼠種群算法提出
44．2貓鼠種群算法的原理
44．3貓鼠種群算法的數(shù)學(xué)描述
44．4貓鼠種群算法的實現(xiàn)步驟及流程
第45章雞群優(yōu)化算法
45．1雞群優(yōu)化算法的提出
45．2雞群優(yōu)化算法的基本思想
45．3雞群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
45．4雞群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第46章狼群算法
46．1狼群算法的提出
46．2狼的習(xí)性及狼群特征
46．3狼群算法的原理
46．4狼群算法的數(shù)學(xué)描述
46．5狼群算法的實現(xiàn)步驟及流程
第47章灰狼優(yōu)化算法
47．1灰狼優(yōu)化算法的提出
47．2灰狼的社會等級及狩獵行為
47．3灰狼優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
47．4灰狼優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第48章獅子優(yōu)化算法
48．1獅子優(yōu)化算法的提出
48．2獅子的習(xí)性
48．3獅子優(yōu)化算法的原理
48．4獅子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
48．5獅子優(yōu)化算法的實現(xiàn)
第49章猴群算法
49．1猴群算法的提出
49．2猴群算法的原理
49．3猴群算法的數(shù)學(xué)描述
49．4猴群算法的實現(xiàn)步驟及流程
第50章雁群優(yōu)化算法
50．1雁群優(yōu)化算法的提出
50．2雁群飛行規(guī)則及其假設(shè)
50．3雁群優(yōu)化算法的基本思想
50．4雁群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
50．5雁群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第51章候鳥優(yōu)化算法
51.1候鳥優(yōu)化算法的提出
51.2候鳥Ｖ字形編隊飛行的優(yōu)化原理
51.3候鳥優(yōu)化算法的描述
51.4候鳥優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
51.5候鳥優(yōu)化算法的特點及參數(shù)分析
第52章布谷鳥搜索算法
52.1布谷鳥搜索算法的提出
52.2布谷鳥的繁殖行為與Levy飛行
52.3布谷鳥搜索算法的原理
52.4布谷鳥搜索算法的數(shù)學(xué)描述
52.5布谷鳥搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第53章螢火蟲群優(yōu)化算法/螢火蟲算法
53.1螢火蟲群優(yōu)化算法的提出
53.2螢火蟲閃光的特點及功能
53.3螢火蟲群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
53.4螢火蟲群優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
53.5螢火蟲算法的基本思想
53.6螢火蟲算法的數(shù)學(xué)描述
53.7螢火蟲算法的實現(xiàn)步驟及流程
第54章飛蛾撲火優(yōu)化算法
54.1飛蛾撲火優(yōu)化算法的提出
54.2飛蛾的橫向?qū)Ш椒椒?br />54.3飛蛾撲火的原理
54.4飛蛾撲火優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
54.5飛蛾撲火優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第55章蝙蝠算法
55.1蝙蝠算法的提出
55.2蝙蝠的習(xí)性及回聲定位
55.3蝙蝠算法的基本思想
55.4蝙蝠算法的數(shù)學(xué)描述
55.5蝙蝠算法的實現(xiàn)步驟及流程
第56章果蠅優(yōu)化算法
56.1果蠅優(yōu)化算法的提出
56.2果蠅的生物價值及覓食行為
56.3果蠅優(yōu)化算法的基本原理
56.4果蠅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
56.5果蠅優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第57章群居蜘蛛優(yōu)化算法
57.1群居蜘蛛優(yōu)化算法的提出
57.2蜘蛛的習(xí)性與特征
57.3群居蜘蛛優(yōu)化算法的基本思想
57.4群居蜘蛛優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
57.5蜘蛛優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第58章蟑螂優(yōu)化算法
58.1蟑螂優(yōu)化算法的提出
58.2蟑螂的習(xí)性
58.3蟑螂優(yōu)化算法的原理
58.4蟑螂優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
58.5蟑螂優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第59章捕食搜索算法
59.1捕食搜索算法的提出
59.2動物捕食策略
59.3捕食搜索算法的基本思想
59.4捕食搜索算法的數(shù)學(xué)描述
59.5捕食搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第60章自由搜索算法
60.1自由搜索算法的提出
60.2自由搜索算法的優(yōu)化原理
60.3自由搜索算法的數(shù)學(xué)描述
60.4自由搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第61章食物鏈算法
61.1食物鏈算法的提出
61.2捕食食物鏈
61.3人工捕食策略
61.4人工生命食物鏈的基本思想
61.5食物鏈算法的數(shù)學(xué)描述
61.6食物鏈算法的實現(xiàn)步驟及流程
第62章共生生物搜索算法
62.1共生生物搜索算法的提出
62.2共生生物搜索算法的原理
62.3共生生物搜索算法的數(shù)學(xué)描述
62.4SOS算法的實現(xiàn)步驟及流程
第63章生物地理學(xué)優(yōu)化算法
63.1生物地理學(xué)優(yōu)化算法的提出
63.2生物地理學(xué)的基本概念及生物物種遷移模型
63.3生物地理學(xué)優(yōu)化算法的原理
63.4生物地理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
63.5生物地理學(xué)優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第64章競爭優(yōu)化算法
64.1競爭優(yōu)化算法的提出
64.2競爭優(yōu)化算法的原理
64.3競爭優(yōu)化算法的描述
64.4競爭優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第四篇仿植物生長算法
第65章模擬植物生長算法
65．1模擬植物生長算法的提出
65．2模擬植物生長算法的原理
65．3模擬植物生長算法的數(shù)學(xué)描述
65．4模擬植物生長算法的實現(xiàn)步驟
第66章人工植物優(yōu)化算法
66．1人工植物優(yōu)化算法的提出
66．2人工植物優(yōu)化算法的優(yōu)化原理
66．3人工植物優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
66．4人工植物優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第67章人工藻類算法
67．1人工藻類算法的提出
67．2藻類的生長特性
67．3人工藻類算法的數(shù)學(xué)描述
67．4人工藻類算法的偽代碼及流程
第68章小樹生長算法
68．1小樹生長算法的提出
68．2小樹生長算法的優(yōu)化原理
68．3小樹生長算法的數(shù)學(xué)描述
68．4小樹生長算法的程序?qū)崿F(xiàn)
第69章自然樹生長競爭算法
69．1自然樹生長競爭算法的提出
69．2自然樹生長競爭算法的優(yōu)化機理
69．3自然樹生長的競爭模型
69．4自然樹生長競爭算法的數(shù)學(xué)描述
69．5自然樹生長競爭算法的實現(xiàn)步驟及流程
第70章根樹優(yōu)化算法
70．1根樹優(yōu)化算法的提出
70．2根樹優(yōu)化算法的基本原理
70．3根樹優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
70．4RTO算法的實現(xiàn)步驟
第71章森林優(yōu)化算法
71．1森林優(yōu)化算法的提出
71．2森林優(yōu)化算法的原理
71．3森林優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
71．4森林優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第72章入侵草優(yōu)化算法
72．1入侵草優(yōu)化算法的提出
72．2雜草生長的入侵性
72．3入侵草優(yōu)化算法的原理
72．4入侵草優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
72．5入侵草優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第73章種子優(yōu)化算法
73．1種子優(yōu)化算法的提出
73．2種子優(yōu)化算法的基本思想
73．3種子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
73．4基于正態(tài)分布的種子優(yōu)化算法
第74章花朵授粉算法
74．1花朵授粉算法的提出
74．2花朵授粉的特征
74．3花朵授粉算法的數(shù)學(xué)描述
74．4花朵授粉算法的實現(xiàn)步驟及流程
第五篇仿自然優(yōu)化算法
第75章模擬退火算法
75．1模擬退火算法的提出
75．2固體退火過程的統(tǒng)計力學(xué)原理
75．3模擬退火算法的數(shù)學(xué)描述
75．4模擬退火算法的實現(xiàn)步驟及流程
第76章混沌優(yōu)化算法
76．1混沌優(yōu)化算法的提出
76．2混沌學(xué)與Logistic映射
76．3混沌優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
76．4變尺度混沌優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第77章混沌黃金分割搜索算法
77．1混沌黃金分割搜索算法的提出
77．2混沌黃金分割搜索算法的原理及數(shù)學(xué)描述
77．3混沌黃金分割搜索算法的結(jié)構(gòu)
77．4混沌黃金分割搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第78章隨機分形搜索算法
78．1隨機分形搜索算法的提出
78．2隨機分形搜索的原理
78．3分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述
78．4分形搜索算法的實現(xiàn)步驟
78．5隨機分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述及實現(xiàn)步驟
第79章量子搜索算法
79．1量子搜索算法的提出
79．2量子計算基礎(chǔ)
79．3Grover量子搜索算法的原理
79．4Grover算法的搜索步驟
79．4量子遺傳算法的原理及實現(xiàn)步驟
第80章智能水滴優(yōu)化算法
80．1智能水滴優(yōu)化算法的提出
80．2智能水滴優(yōu)化算法的基本原理
80．3智能水滴優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
80．4智能水滴優(yōu)化算法求解TSP問題的步驟及流程
第81章水循環(huán)算法
81．1水循環(huán)算法的提出
81．2水循環(huán)過程
81．3水循環(huán)算法的基本原理
81．4水循環(huán)算法的數(shù)學(xué)描述
81．5水循環(huán)算法的實現(xiàn)步驟及流程
第82章水波優(yōu)化算法
82．1水波優(yōu)化算法的提出
82．2水波現(xiàn)象與水波理論
82．3水波優(yōu)化算法的基本原理
82．4水波優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
82．5水波優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第83章人工雨滴算法
83．1人工雨滴算法的提出
83．2雨滴形成及降雨過程分析
83．3人工雨滴算法的基本思想
83．4人工雨滴算法的數(shù)學(xué)描述
83．4人工雨滴算法的實現(xiàn)步驟及流程
第84章云搜索優(yōu)化算法
84．1云搜索優(yōu)化算法的提出
84．2云搜索優(yōu)化算法的基本思想
84．3云搜索優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
84．4云搜索優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第85章氣象云模型優(yōu)化算法
85．1氣象云模型優(yōu)化算法的提出
85．2氣象云模型優(yōu)化算法的基本思想
85．3氣象云模型優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
85．4氣象云模型優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第86章風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法
86．1風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法的提出
86．2風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法的原理
86．3風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
86．4風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第87章宇宙大爆炸算法
87．1宇宙大爆炸算法的提出
87．2宇宙大爆炸算法的基本思想
87．3宇宙大爆炸算法的數(shù)學(xué)描述
87．4BBBC算法實現(xiàn)步驟及流程
第88章中心引力優(yōu)化算法
88．1中心引力優(yōu)化算法的提出
88．2中心引力優(yōu)化算法的原理
88．3中心引力優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
88．4中心引力優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第89章引力搜索算法
89．1引力搜索算法的提出
89．2引力搜索算法的原理
89．3引力搜索算法的數(shù)學(xué)描述
89．4引力搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第90章引力場算法
90．1引力場算法的提出
90．2行星和恒星的形成理論
90．3引力場算法的基本思想
90．4引力場算法的數(shù)學(xué)描述
90．5引力場算法的實現(xiàn)步驟及流程
第91章極值動力學(xué)優(yōu)化算法
91．1極值動力學(xué)優(yōu)化算法的提出
91．2BS生物演化模型
91．3極值動力學(xué)優(yōu)化算法的原理
91．4極值動力學(xué)優(yōu)化算法的描述
91．5極值動力學(xué)優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
91．6極值動力學(xué)優(yōu)化算法的特點
第92章擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法
92．1擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的提出
92．2擬態(tài)物理學(xué)
92．3擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的基本思想
92．4擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
92．5擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
第93章分子動理論優(yōu)化算法
93．1分子動理論優(yōu)化算法的提出
93．2分子動理論的相關(guān)知識
93．3分子動理論優(yōu)化算法的原理
93．4分子動理論優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
93．5分子動理論優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第94章類電磁機制算法
94．1類電磁機制算法的提出
94．2庫侖定律
94．3類電磁機制算法的基本思想
94．4類電磁機制算法的數(shù)學(xué)描述
94．5類電磁機制算法的實現(xiàn)步驟及流程
第95章熱傳遞搜索算法
95．1熱傳遞搜索算法的提出
95．2熱傳遞搜索算法的原理
95．3熱傳遞搜索算法的數(shù)學(xué)描述
94．4熱傳遞搜索算法的流程
第96章渦流搜索算法
96．1渦流搜索算法的提出
96．2渦流搜索算法的原理
96．3渦流搜索算法的數(shù)學(xué)描述
96．4渦流搜索算法的實現(xiàn)及流程
第97章閃電搜索算法
97．1閃電搜索算法的提出
97．2閃電搜索算法的原理
97．3閃電搜索算法的數(shù)學(xué)描述
97．4閃電搜索算法的實現(xiàn)步驟及流程
第98章光線優(yōu)化算法
98．1光線優(yōu)化算法的提出
98．2光線優(yōu)化算法的原理
98．3光線優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
98．4光線優(yōu)化算法的流程
第99章化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法
99．1化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的提出
99．2化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的原理
99．3化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
99．4化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及流程
第100章正弦余弦算法
100．1正弦余弦算法的提出
100．2正弦余弦算法的原理
100．3正弦余弦算法的數(shù)學(xué)描述
100．4正弦余弦算法的偽代碼實現(xiàn)
第101章陰陽對優(yōu)化算法
101．1陰陽對優(yōu)化算法的提出
101．2陰陽對優(yōu)化算法的基本思想
101．3陰陽對優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
101．4陰陽對優(yōu)化算法的偽代碼實現(xiàn)
第六篇涌 現(xiàn) 計 算
第102章一維元胞自動機的涌現(xiàn)計算
102．1元胞自動機概念的提出
102．2元胞自動機的結(jié)構(gòu)與規(guī)則
102．3一維元胞自動機涌現(xiàn)計算的原理
第103章Conway生命游戲的涌現(xiàn)計算
103．1Conway生命游戲的提出
103．2二維細(xì)胞自動機的結(jié)構(gòu)和規(guī)則
103．3Conway生命游戲的演化
103．4基于MATLAB的生命游戲仿真設(shè)計
103．5基于MATLAB的生命游戲仿真算法的實現(xiàn)步驟
第104章螞蟻系統(tǒng)覓食路徑的涌現(xiàn)計算
104．1螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)現(xiàn)象
104．2螞蟻群體覓食行為模型的構(gòu)建
104．3螞蟻主體覓食行為規(guī)則及模型參數(shù)
104．4基于Agent的螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)計算
第105章數(shù)字人工生命Autolife的涌現(xiàn)行為
105．1Autolife模型的提出
105．2Autolife模型的基本思想
105．3Autolife模型的規(guī)則描述
105．4不同環(huán)境下的人工生命群體動態(tài)行為
105．5組織的自創(chuàng)生與自修復(fù)
105．6Autolife模型的意義
第106章黏菌的鐵路網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)計算
106．1黏菌涌現(xiàn)計算的提出
106．2黏菌及其習(xí)性
106．3黏菌覓食的涌現(xiàn)行為
106．4黏菌交通網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)計算過程
106．5黏菌網(wǎng)絡(luò)的性能及路徑尋優(yōu)模型
附錄A智能優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)： 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論
參考文獻(xiàn)