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內容簡介

　　《傳染病動力學優(yōu)化算法及其應用》系統(tǒng)介紹了依據(jù)傳染病動力學原理構造出來的一系列新型復雜場景群智能優(yōu)化算法，即傳染病動力學優(yōu)化算法，內容包括SIS傳染病動力學優(yōu)化算法、SEIV傳染病動力學優(yōu)化算法、SIRQV傳染病動力學優(yōu)化算法、SEIRS傳染病動力學優(yōu)化方法、鼠疫傳染病動力學優(yōu)化算法、具有跨物種多級傳播特征的倉蟲病算法、HIV傳染病動力學優(yōu)化算法、人感禽流感優(yōu)化算法、SIR-DNA傳染病動力學優(yōu)化算法，并利用某些算法對VOCs減排方案優(yōu)化問題進行了求解?！秱魅静恿W優(yōu)化算法及其應用》介紹的研究成果可為求解高度復雜優(yōu)化問題提供技術方法?！秱魅静恿W優(yōu)化算法及其應用》內容豐富新穎、實用性強，可供管理科學與工程、計算機科學與技術、信息技術、人工智能、系統(tǒng)工程等學科的科研人員、工程技術人員、專業(yè)教師及研究生閱讀和參考。

作者簡介

暫缺《傳染病動力學優(yōu)化算法及其應用》作者簡介

圖書目錄

1 SIS傳染病動力學優(yōu)化算法
1．1 引言
1．2 基于SIS傳染病模型的函數(shù)優(yōu)化算法設計
1．2．1 Kermack-Mckendrick假設
1．2．2 算法場景設計
1．2．3 SIS傳染病模型與SIS算法的執(zhí)行流程
1．2．4 演化算子設計
1．2．5 個體初始化
1．2．6 SIS算法構造方法
1．2．7 SIS算法的特性
1．2．8 SIS算法的時間復雜度
1．3 SIS算法的全局收斂性證明
1．4 實例研究與對比分析
1．5 本章小結
參考文獻
2 SEIV傳染病動力學優(yōu)化算法
2．1 引言
2．2 基于SEIV傳染病模型的函數(shù)優(yōu)化算法設計
2．2．1 SEIV傳染病模型
2．2．2 算法場景設計
2．2．3 演化算子設計
2．2．4 SEIV算法構造方法
2．2．5 SEIV算法的時間復雜度
2．3 SEIV算法的特性與全局收斂性
2．4 實例研究與對比分析
2．4．1 SEIV算法的性能研究與參數(shù)選取
2．4．2 SEIV算法與其他群智能優(yōu)化算法的比較
2．5 本章小結
參考文獻
3 SIRQV傳染病動力學優(yōu)化算法
3．1 引言
3．2 基于SIRQV傳染病模型的函數(shù)優(yōu)化算法設計
3．2．1 SIRQV模型
3．2．2 算法場景設計
3．2．3 演化算子設計
3．2．4 sIRQV算法構造方法
3．2．5 SIRQV算法的特性
3．2．6 時間復雜度
3．3 SIRQV算法的全局收斂性
3．4 實例研究與對比分析
3．4．1 sIRQV算法的參數(shù)選取與性能研究
3．4．2 SIRQV算法與其他群智能優(yōu)化算法的比較
3．5 本章小結
參考文獻
4 SEIRS傳染病動力學優(yōu)化算法
4．1 引言
4．2 基于SEIRS傳染病模型的函數(shù)優(yōu)化算法設計
4．2．1 SEIRS傳染病模型
4．2．2 算法場景設計
4．2．3 演化算子設計
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