《社會情感最佳化算法》是2011年11月1日由電子工業出版社出版的圖書，作者是崔志華。本書主要介紹了社會情感最佳化算法的基本概念，最佳化方程，改進模式等內容。
基本介紹
- 書名：社會情感最佳化算法
- 作者：崔志華
- ISBN：9787121148736
- 頁數：177頁
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2011年11月1日
- 裝幀：平裝
- 開本：16
內容簡介,目錄,
內容簡介
《社會情感最佳化算法》內容簡介：社會情感最佳化算法是一種新型的模擬人類社會群體行為的群智慧型最佳化算法，與常見的幾種群智慧型算法相比，社會情感最佳化算法收斂效率更高。《社會情感最佳化算法》分為7章，第1、2章介紹了社會情感最佳化算法的基本概念、進化方程等；第3～5章從情感更新方式、決策機制及混合方式等方面探討了社會情感最佳化算法的改進模式；第6、7章將社會情感最佳化算法分別套用於團簇最佳化問題及電力系統無功最佳化問題，從而為解決相關套用問題提供了參考。
目錄
目 錄
第一部分 導引篇
第1章 緒論 3
1.1 問題的提出 3
1.2 智慧型計算概述 4
1.2.1 智慧型計算分類 4
1.2.2 智慧型計算方法原理 5
1.2.3 無免費午餐定理 7
1.3 進化計算 7
1.3.1 進化算法的一般框架 8
1.3.2 遺傳算法 8
1.3.3 進化策略 9
1.3.4 進化規劃 10
1.3.5 遺傳程式設計 10
1.4 常見的群體智慧型算法 11
1.4.1 蟻群算法 11
1.4.2 視覺掃描最佳化算法 12
1.4.3 螢火蟲算法 14
1.4.4 搜尋者最佳化算法 15
1.4.5 人工蜂群算法的原理 16
1.4.6 人工魚群算法 18
1.5 本書的篇章結構 19
參考文獻 20
第2章 社會情感算法 23
2.1 已有的人類社會研究成果 23
2.2 社會情感理論 26
2.2.1 理智前提下的情感 26
2.2.2 個人情緒和社會情感及其相互關係 27
2.2.3 情緒對行為的影響和對環境的反饋 28
2.3 社會情感最佳化算法 29
2.3.1 算法介紹 29
2.3.2 社會行為分析 31
2.4 仿真實驗 32
2.4.1 實驗環境 32
2.4.2 參數m1及m2的選擇 33
2.4.3 實驗結果及分析 35
2.5 小結 37
參考文獻 37
第二部分 原理篇
第3章 情感更新方式及選擇方式的策略研究 43
3.1 常見的幾種機率分布 43
3.1.1 常態分配 43
3.1.2 柯西分布 44
3.1.3 萊維分布 45
3.2 基於常態分配的社會情感最佳化算法 45
3.2.1 算法思想 45
3.2.2 算法流程 47
3.2.3 基於均勻設計的參數選擇 47
3.3 基於柯西分布和萊維分布的社會情感最佳化算法 49
3.4 基於情感強度第一定律的情感計算方式 52
3.4.1 情感與價值 52
3.4.2 情感強度第一定律 52
3.4.3 基於情感強度第一定律的情感計算 53
3.4.4 隨機期望值模型的套用 54
3.5 小結 59
參考文獻 59
第4章 基於決策理論的社會情感最佳化算法 61
4.1 決策的相關內容介紹 61
4.1.1 個體決策介紹 62
4.1.2 群體決策介紹 63
4.2 基於個體決策的社會情感最佳化算法 66
4.2.1 決策任務 66
4.2.2 決策步驟 66
4.2.3 決策結果 67
4.2.4 算法步驟 67
4.2.5 實驗仿真 68
4.3 利用群體決策歷史信息的社會情感最佳化算法 69
4.3.1 算法背景 69
4.3.2 決策過程 69
4.3.3 算法步驟 70
4.3.4 實驗仿真 70
4.4 基於小世界模型的社會情感最佳化算法 72
4.4.1 常見的鄰域結構 72
4.4.2 WS小世界模型 73
4.4.3 NW小世界模型 74
4.5 小結 75
參考文獻 76
第5章 混合社會情感最佳化算法 79
5.1 基於Metropolis準則的社會情感最佳化算法 79
5.1.1 社會情感最佳化算法的多樣性分析 79
5.1.2 Metropolis準則介紹 79
5.1.3 基於Metropolis準則的社會情感最佳化算法 80
5.1.4 實例仿真 81
5.2 基於二次插值法的社會情感最佳化算法 82
5.2.1 二次插值法介紹 84
5.2.2 二次插值法與社會情感最佳化算法的結合 84
5.3 在非線性方程組求解的套用 85
5.3.1 非線性方程組及其等價最佳化模型 87
5.3.2 仿真實驗 88
5.4 小結 89
參考文獻 90
第三部分 套用篇
第6章 團簇最佳化問題的社會情感最佳化算法求解 95
6.1 團簇最佳化問題介紹 95
6.1.1 Lennard-Jones勢函式 95
6.1.2 Lennard-Jones原子團簇 96
6.1.3 基於團簇結構的最佳化算法 99
6.1.4 團簇結構的研究現狀 100
6.1.5 Ag團簇 101
6.2 基於社會情感最佳化算法的團簇問題求解 102
6.2.1 限域擬牛頓最佳化算法 102
6.2.2 算法流程 104
6.2.3 團簇最佳化結果 105
6.3 基於種子技術的團簇結構最佳化 108
6.3.1 種子技術介紹 108
6.3.2 基於種子技術的改進SEOA 109
6.4 基於格點技術的團簇結構最佳化 113
6.4.1 離散的社會情感最佳化算法介紹 114
6.4.2 格點技術 114
6.4.3 離散化社會情感最佳化算法 114
6.4.4 原子團簇的最佳化結果與方法分析 116
6.5 小結 117
參考文獻 118
第7章 社會情感最佳化算法在電力系統無功最佳化中的套用 121
7.1 電力系統概述 121
7.2 電力系統無功最佳化的數學模型 122
7.2.1 網損最小的經典無功最佳化模型 122
7.2.2 以電壓水平為目標的無功最佳化模型 123
7.2.3 多目標罰函式的無功最佳化模型 123
7.2.4 計及網損和控制成本的無功最佳化模型 123
7.2.5 本章採用的無功最佳化模型 124
7.3 現有電力系統無功最佳化算法介紹 125
7.3.1 常規最佳化算法 125
7.3.2 智慧型最佳化算法 127
7.4 社會情感最佳化算法在電力系統無功最佳化中的套用 128
7.4.1 算法求解流程 129
7.4.2 算例套用與分析 129
7.5 基於情感計算的社會情感最佳化算法 148
7.5.1 情緒變化模型 149
7.5.2 三維情緒空間 149
7.5.3 情緒變化矩陣 150
7.5.4 引入情緒變化模型的社會情感最佳化算法 151
7.5.5 算法步驟 152
7.6 EMSEOA在無功最佳化中的套用 152
7.6.1 EMSEOA的無功最佳化流程 152
7.6.2 套用算例及分析 152
7.7 小結 155
參考文獻 156
附錄A 典型測試函式 159
附錄B 劍橋大學LJ資料庫團簇最佳化標準結果 169
附錄C 典型的電力系統 173
