本書系統、深入地介紹了仿生智慧型計算的起源、原理、模型、理論及其套用，力圖概括國內外最新研究進展。全書共分為10章，主要包括啟發式最佳化思想起源、發展歷程以及原理剖析，蟻群最佳化算法、粒子群最佳化算法、螢火蟲算法、布穀鳥算法、和聲搜尋算法、差分進化算法、隨機蛙跳算法、細菌覓食算法、蝙蝠算法的算法基礎、算法模型、理論分析及算法變種。附錄給出了各章算法的原始碼程式及相關網站。本書著眼學術前沿與發展，取材新穎，深入淺出，系統性強，力求使讀者能夠較快掌握和套用啟發式最佳化方法。本書可為控制科學、計算機科學、系統科學、管理科學、人工智慧等領域從事最佳化及智慧型計算研究的相關人員提供參考，同時也可作為相關專業研究生和高年級本科生教材。
基本介紹
- 書名：新興元啟發式最佳化方法
- 出版社：科學出版社
- 頁數：314頁
- 開本：5
- 品牌：科學出版社
- 作者：趙玉新 楊新社 (Xin-She Yang)
- 出版日期：2013年8月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030386140
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《新興元啟發式最佳化方法》著眼學術前沿與發展，取材新穎，深入淺出，系統性強，力求使讀者能夠較快掌握和套用啟發式最佳化方法。《新興元啟發式最佳化方法》可為控制科學、計算機科學、系統科學、管理科學、人工智慧等領域從事最佳化及智慧型計算研究的相關人員提供參考。
作者簡介
作者：（英國）楊新社（Xin—She Yang） 劉利強 趙玉新
楊新社（Xin—She Yang），英國牛津大學套用數學專業博士畢業，現為Middlesex University（UK）和Reykjavik University（Iceland）教授，及劍橋大學IASupervisor，曾任英國國家物理實驗室高級科學家。Xin—She Yang教授長期在套用數學、數學建模、計算數學、工程最佳化以及科學、數值計算方法等領域從事科學研究。在國際上首創3種啟發式算法：螢火蟲算法（2008）、布穀鳥搜尋算法（2009）和蝙蝠算法（2010）。撰寫或編輯著作15部，發表研究論文192篇。其研究成果在《Nature》Update（2000年8月）、《Sconce》Online news（2010年8月）先後報導。所獲榮譽包括：牛津大學Garside獎（1996）、FeUow of Royal Institution（2005）等。
趙玉新，工學博士，現為哈爾濱工程大學副教授，博士生導師。主要從事決策支持系統理論及海事套用研究工作。曾以訪問學者身份先後赴美國紐約州立大學（2004～2005）、英國帝國理工學院（2012～2 013）進行合作研究。近年來，主持國家自然科學基金3項、國家重大科技專項課題2項、國家部委預先研究項目等多項基礎科研課題，並獲得國防科技進步一等獎1項（2010），軍隊科技進步二等獎2項（2007、2012）。已在國內外刊物發表學術論文50餘篇，出版著作、教材4部，授權國家發明專利6項、國家軟體著作權10項。目前兼任中國運籌學會決策科學分會常務理事、中國航海學會理事、英國皇家導航學會會員、中國海洋學會軍事海洋學專業委員會委員、中國宇航學會無人機分會任務規劃專業委員會委員。
劉利強，工學博士，現為哈爾濱工程大學副教授，碩士生導師。主要從事群集智慧型最佳化技術、任務規劃技術、智慧型航行決策技術研究工作。近年來，主持國家自然科學基金1項、國防重點型號科研2項、省部級科研及預研等多項科研課題，完成成果鑑定2項。已在國內外核心期刊和國際學術會議上發表論文40餘篇，出版著作、教材3部，申請國家發明專利10項、軟體著作權6項。目前兼任黑龍江省儀器儀表學會理事、 《船舶工程》期刊編委、中國航海學會會員、中國慣性技術學會會員。
楊新社（Xin—She Yang），英國牛津大學套用數學專業博士畢業，現為Middlesex University（UK）和Reykjavik University（Iceland）教授，及劍橋大學IASupervisor，曾任英國國家物理實驗室高級科學家。Xin—She Yang教授長期在套用數學、數學建模、計算數學、工程最佳化以及科學、數值計算方法等領域從事科學研究。在國際上首創3種啟發式算法：螢火蟲算法（2008）、布穀鳥搜尋算法（2009）和蝙蝠算法（2010）。撰寫或編輯著作15部，發表研究論文192篇。其研究成果在《Nature》Update（2000年8月）、《Sconce》Online news（2010年8月）先後報導。所獲榮譽包括：牛津大學Garside獎（1996）、FeUow of Royal Institution（2005）等。
趙玉新，工學博士，現為哈爾濱工程大學副教授，博士生導師。主要從事決策支持系統理論及海事套用研究工作。曾以訪問學者身份先後赴美國紐約州立大學（2004～2005）、英國帝國理工學院（2012～2 013）進行合作研究。近年來，主持國家自然科學基金3項、國家重大科技專項課題2項、國家部委預先研究項目等多項基礎科研課題，並獲得國防科技進步一等獎1項（2010），軍隊科技進步二等獎2項（2007、2012）。已在國內外刊物發表學術論文50餘篇，出版著作、教材4部，授權國家發明專利6項、國家軟體著作權10項。目前兼任中國運籌學會決策科學分會常務理事、中國航海學會理事、英國皇家導航學會會員、中國海洋學會軍事海洋學專業委員會委員、中國宇航學會無人機分會任務規劃專業委員會委員。
劉利強，工學博士，現為哈爾濱工程大學副教授，碩士生導師。主要從事群集智慧型最佳化技術、任務規劃技術、智慧型航行決策技術研究工作。近年來，主持國家自然科學基金1項、國防重點型號科研2項、省部級科研及預研等多項科研課題，完成成果鑑定2項。已在國內外核心期刊和國際學術會議上發表論文40餘篇，出版著作、教材3部，申請國家發明專利10項、軟體著作權6項。目前兼任黑龍江省儀器儀表學會理事、 《船舶工程》期刊編委、中國航海學會會員、中國慣性技術學會會員。
圖書目錄
《智慧型科學技術著作叢書》序
前言
第1章概述
1.1引言
1.2元啟發式算法分類及特點
1.3尋找免費的午餐
1.4元啟發式算法的發展方向
1.5本書構思及結構
參考文獻
第2章蟻群最佳化算法
2.1算法基礎
2.1.1產生與發展
2.1.2生物學原理
2.1.3國內外研究現狀
2.1.4發展趨勢
2.2算法模型
2.2.1元啟發式算法
2.2.2蟻群最佳化元啟發式算法框架
2.2.3經典蟻群算法模型
2.3理論分析
2.3.1收斂性分析
2.3.2狀態轉移策略分析
2.4改進算法介紹
2.4.1離散域蟻群算法改進
2.4.2連續域蟻群算法改進
參考文獻
第3章粒子群最佳化算法
3.1算法基礎
3.1.1產生與發展
3.1.2國內外研究現狀
3.1.3研究熱點
3.2算法模型
3.2.1算法統一框架
3.2.2算法設計步驟
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種群拓撲結構分析
3.4改進算法介紹
3.4.1基於種群多樣性的模糊粒子群最佳化算法
3.4.2雙子群離散粒子群最佳化算法
參考文獻
第4章螢火蟲算法
4.1算法基礎
4.1.1產生與發展
4.1.2生物學原理
4.1.3國內外研究現狀
4.2算法模型
4.2.1螢火蟲算法基本思想
4.2.2螢火蟲算法數學描述
4.2.3標準螢火蟲算法的基本流程
4.3理論分析
4.3.1螢火蟲算法性能和算法參數研究
4.3.2算法測試
4.4改進算法介紹
4.4.1螢火蟲算法改進研究動態
4.4.2多目標螢火蟲算法研究
參考文獻
第5章布穀鳥搜尋算法
5.1算法基礎
5.1.1產生與發展
5.1.2生物學原理
5.2算法模型
5.2.1數學原理
5.2.2基本算法流程
5.2.3算法套用
5.3理論分析
5.3.1隨機算法收斂準則
5.3.2布穀鳥搜尋算法的Markov模型建立與收斂性分析
5.3.3參數研究
5.3.4算法測試
5.4改進算法介紹
5.4.1算法的改進思路
5.4.2典型改進算法介紹
參考文獻
第6章和聲搜尋算法
6.1算法基礎
6.2和聲搜尋算法模型
6.2.1算法流程
6.2.2參數的影響
6.2.3算法改進思路
6.3理論分析
6.3.1馬爾可夫鏈基礎知識
6.3.2馬爾可夫鏈的狀態分類
6.3.3和聲搜尋算法收斂性證明
參考文獻
第7章差分進化算法
7.1算法基礎
7.1.1產生與發展
7.1.2差分進化算法（DE）的基本概念及特點
7.2算法模型
7.2.1差分進化算法（DE）的實施流程
7.2.2差分進化算法疊代步驟
7.2.3差分進化算法基本族群
7.3算法改進
7.3.1 MNDE的基本原理
7.3.2 MNDE中的參數設定
7.3.3 MNDE算法性能驗證
參考文獻
第8章隨機蛙跳算法
8.1算法基礎
8.1.1算法的特點
8.1.2算法研究現狀
8.2算法模型
8.2.1生物學原理
8.2.2數學原理
8.2.3算法的實現
參考文獻
第9章細菌覓食算法
9.1算法介紹
9.1.1產生與發展
9.1.2套用研究
9.1.3算法生物學原理
9.2算法模型
9.2.1算法原理
9.2.2理論分析
9.2.3參數選取
9.2.4算法實現
9.2.5算法的改進思路
9.2.6仿真實驗及分析
參考文獻
第10章蝙蝠算法
10.1算法生物學原理
10.1.1微型蝙蝠的行為
10.1.2回音定位的聲學原理
10.2蝙蝠算法
10.2.1虛擬蝙蝠的運動
10.2.2音量和脈衝發生率
10.2.3驗證和討論
10.2.4進一步的研究課題
參考文獻
附錄A蟻群最佳化算法程式原始碼
附錄B粒子群最佳化算法程式原始碼
附錄C螢火蟲算法程式原始碼
附錄D布穀鳥搜尋算法對Ackley函式最佳化的程式原始碼
附錄E和聲搜尋算法程式原始碼
附錄F差分進化算法程式原始碼
附錄G隨機蛙跳算法程式原始碼
附錄H細菌覓食算法對Rosenbrock函式最佳化的程式原始碼
附錄I蝙蝠算法程式原始碼
前言
第1章概述
1.1引言
1.2元啟發式算法分類及特點
1.3尋找免費的午餐
1.4元啟發式算法的發展方向
1.5本書構思及結構
參考文獻
第2章蟻群最佳化算法
2.1算法基礎
2.1.1產生與發展
2.1.2生物學原理
2.1.3國內外研究現狀
2.1.4發展趨勢
2.2算法模型
2.2.1元啟發式算法
2.2.2蟻群最佳化元啟發式算法框架
2.2.3經典蟻群算法模型
2.3理論分析
2.3.1收斂性分析
2.3.2狀態轉移策略分析
2.4改進算法介紹
2.4.1離散域蟻群算法改進
2.4.2連續域蟻群算法改進
參考文獻
第3章粒子群最佳化算法
3.1算法基礎
3.1.1產生與發展
3.1.2國內外研究現狀
3.1.3研究熱點
3.2算法模型
3.2.1算法統一框架
3.2.2算法設計步驟
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種群拓撲結構分析
3.4改進算法介紹
3.4.1基於種群多樣性的模糊粒子群最佳化算法
3.4.2雙子群離散粒子群最佳化算法
參考文獻
第4章螢火蟲算法
4.1算法基礎
4.1.1產生與發展
4.1.2生物學原理
4.1.3國內外研究現狀
4.2算法模型
4.2.1螢火蟲算法基本思想
4.2.2螢火蟲算法數學描述
4.2.3標準螢火蟲算法的基本流程
4.3理論分析
4.3.1螢火蟲算法性能和算法參數研究
4.3.2算法測試
4.4改進算法介紹
4.4.1螢火蟲算法改進研究動態
4.4.2多目標螢火蟲算法研究
參考文獻
第5章布穀鳥搜尋算法
5.1算法基礎
5.1.1產生與發展
5.1.2生物學原理
5.2算法模型
5.2.1數學原理
5.2.2基本算法流程
5.2.3算法套用
5.3理論分析
5.3.1隨機算法收斂準則
5.3.2布穀鳥搜尋算法的Markov模型建立與收斂性分析
5.3.3參數研究
5.3.4算法測試
5.4改進算法介紹
5.4.1算法的改進思路
5.4.2典型改進算法介紹
參考文獻
第6章和聲搜尋算法
6.1算法基礎
6.2和聲搜尋算法模型
6.2.1算法流程
6.2.2參數的影響
6.2.3算法改進思路
6.3理論分析
6.3.1馬爾可夫鏈基礎知識
6.3.2馬爾可夫鏈的狀態分類
6.3.3和聲搜尋算法收斂性證明
參考文獻
第7章差分進化算法
7.1算法基礎
7.1.1產生與發展
7.1.2差分進化算法（DE）的基本概念及特點
7.2算法模型
7.2.1差分進化算法（DE）的實施流程
7.2.2差分進化算法疊代步驟
7.2.3差分進化算法基本族群
7.3算法改進
7.3.1 MNDE的基本原理
7.3.2 MNDE中的參數設定
7.3.3 MNDE算法性能驗證
參考文獻
第8章隨機蛙跳算法
8.1算法基礎
8.1.1算法的特點
8.1.2算法研究現狀
8.2算法模型
8.2.1生物學原理
8.2.2數學原理
8.2.3算法的實現
參考文獻
第9章細菌覓食算法
9.1算法介紹
9.1.1產生與發展
9.1.2套用研究
9.1.3算法生物學原理
9.2算法模型
9.2.1算法原理
9.2.2理論分析
9.2.3參數選取
9.2.4算法實現
9.2.5算法的改進思路
9.2.6仿真實驗及分析
參考文獻
第10章蝙蝠算法
10.1算法生物學原理
10.1.1微型蝙蝠的行為
10.1.2回音定位的聲學原理
10.2蝙蝠算法
10.2.1虛擬蝙蝠的運動
10.2.2音量和脈衝發生率
10.2.3驗證和討論
10.2.4進一步的研究課題
參考文獻
附錄A蟻群最佳化算法程式原始碼
附錄B粒子群最佳化算法程式原始碼
附錄C螢火蟲算法程式原始碼
附錄D布穀鳥搜尋算法對Ackley函式最佳化的程式原始碼
附錄E和聲搜尋算法程式原始碼
附錄F差分進化算法程式原始碼
附錄G隨機蛙跳算法程式原始碼
附錄H細菌覓食算法對Rosenbrock函式最佳化的程式原始碼
附錄I蝙蝠算法程式原始碼
