《群體智慧型最佳化算法及其套用》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是孫家澤、王曙燕。
基本介紹
- 書名:群體智慧型最佳化算法及其套用
- 作者:孫家澤、王曙燕
- 類別:計算機科學技術
- 出版社:科學出版社
- 出版時間:2017-06
- ISBN:9787030528988
《群體智慧型最佳化算法及其套用》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是孫家澤、王曙燕。
《群體智慧型最佳化算法及其套用》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是孫家澤、王曙燕。內容簡介本書面向智慧型信息處理研究的前沿領域,針對群體智慧型最佳化算法及其套用中的關鍵問題,系統地討論了新型群體智慧型最佳化算法以及群體智慧型最佳化算...
《群體智慧型算法及其套用》是2015年電子工業出版社出版的圖書,作者是王培崇。內容簡介 本書以人工魚群算法、煙花爆炸最佳化算法兩個典型的群體智慧型算法為主,系統介紹了算法的原理,建立了基於協作、競爭機制的群體智慧型算法的數學模型。全書著重分析了人工魚群算法和煙花爆炸最佳化算法的弱點,並提出了多種新穎的改進機制,給出...
本專著系統介紹近年來產生髮展的多種群體智慧型計算方法,內容涉及模式識別、數據挖掘、統計學、人工智慧、數字圖像處理等學科的先進思想和理論,重點介紹群體智慧型計算的原理、數學機理及套用方法。全書共分為10章,內容包括智慧型最佳化方法的產生與發展、遺傳算法、蟻群算法、粒子群最佳化算法、微分進化算法、模擬退火算法、人工...
《面向實例的群體智慧型最佳化算法及其套用研究》是依託西安交通大學,由任志剛擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 以蟻群和粒子群為代表的群體智慧型最佳化算法近年得到了廣泛研究和套用。為保障對不同問題的適應能力,這類算法一般提供一些可選運算元和可調參數。由於數學描述的複雜性,當前主要基於簡單實驗配置這些運算元和...
首先,基於群體智慧型算法的機理,重點研究粒子群、細菌覓食、人工魚群等新型群體智慧型最佳化算法,一方面將優秀的社會性動物系統特性套用於最佳化算法中,突破傳統的算法模型的束縛,設計出新的更智慧型化的算法模型;一方面基於貝葉斯機率理論研究新型群智慧型算法統一的集成結構及條件等價性。進而,基於統計學習的思想,以合作型協同...
貓群算法是近幾年來提出的又一種新型的群體智慧型最佳化計算方法。是群體智慧型算法的一種。是通過將貓的搜尋和跟蹤兩種行為結合起來, 提出的一種解決複雜最佳化問題的方法。基本貓群算法 貓群算法( Cat Swarm Optimization,縮寫為CSO) 是由Shu - An Chu 等人在2006 年首次提出來的一種基於貓的行為的全局最佳化算法。根...
《基於問題特徵的學習型群體智慧型最佳化算法及套用研究》是依託江蘇師範大學,由張兆軍擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 隨著群體智慧型最佳化算法的研究不斷深入,為處理大量複雜最佳化問題提供了有力的解決方案,成為人工智慧的一個重要研究方向。雖然算法在模型改進、理論分析、套用拓展等方面取得了較大的進展,但是仍...
《群智慧型最佳化及其在物流中的套用》是2019年華中科技大學出版社出版的圖書,作者是李文鋒、梁曉磊。內容簡介 群智慧型最佳化技術是在自然群體基礎上通過個體協作實現複雜系統最佳化的一種智慧型最佳化技術。智慧型物流系統作為智慧型製造系統的重要支撐,通過群智慧型最佳化方法可以有效解決複雜物流最佳化問題,提升問題最佳化效率、降低計算成本,...
近年來,基於生物群體智慧型的啟發式最佳化方法研究發展迅速,相繼出現一些性能優越、影響廣泛的算法。這些方法模仿自然界中生物系統的群體合作行為和適宜性進化選擇,可快速逼近問題的解。本書通過對認可程度高、最佳化效果好、套用廣的螢火蟲算法、蝴蝶最佳化算法、樽海鞘群算法、鯨魚最佳化算法等進行了系統介紹和研究,對經典啟發式...
《群體智慧型算法改進及其套用》是2019年科學出 版社出版的圖書,作者是邱春艷。圖書簡介 群體智慧型算法是模擬自然生物種群智慧型行為的最佳化方法,具有良好的尋優性能,因此群體智慧型算法在求解大規模複雜問題時具有較高的效率。《群體智慧型算法改進及其套用》在群體智慧型的基礎上,針對智慧型最佳化算法、聚類算法、複雜網路和樸素貝葉斯...
蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授於 2010 年基於群體智慧型提出的啟發式搜尋算法,是一種搜尋全局最優解的有效方法。該算法是一種基於疊代的最佳化技術,初始化為一組隨機解,然後 通過疊代搜尋最優解,且在最優解周圍通過隨機飛行產生局部新解,加強了局部搜尋。與其他算法相比,BA 在準確性和有效性方面遠優於其他算法,且沒...
人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種最佳化方法,是集群智慧型思想的一個具體套用,它的主要特點是不需要了解問題的特殊信息,只需要對問題進行優劣的比較,通過各人工蜂個體的局部尋優行為,最終在群體中使全局最優值突現出來,有著較快的收斂速度。為了解決多變數函式最佳化問題,Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型(...
作為一種新型的仿生物學智慧型最佳化算法,SFLA 結合了基於模因(meme)進化的模因演算法(MA,memeticalgorithm)和基於群體行為的粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)2 種群智慧型最佳化算法的優點。該算法具有概念簡單,調整的參數少,計算速度快,全局搜尋尋優能力強,易於實現的特點。混合蛙跳算法主要套用於解決多...
不失一般性,以最小化問題為例,在最初版本的微粒群算法中,個體最優位置的疊代公式為:群體最優位置為個體最優位置中最好的位置。速度和位置疊代公式分別為:由於初始版本在最佳化問題中套用時效果並不太好,所以初始算法提出不久之後就出現了一種改進算法,在速度疊代公式中引入了慣性權重ω,速度疊代公式變為:雖...
多階段多目標動態投資組合最佳化,與其它算法的對比結果驗證了其有效性與可靠性;(5)開展了菌群最佳化算法在其它工程領域的套用研究,如車輛路徑規劃、RFID網路最佳化、工程最佳化、機器人路徑規劃等,同時還對其它群體智慧型最佳化算法,如粒子群算法、蜂群算法等進行了研究,提出了多種改進方法,進一步提高了原有算法的性能。
《粒子群最佳化算法及其工程套用》是2010年電子工業出版社出版的圖書,作者是劉波。內容簡介 粒子群最佳化(PSO)算法是一種基於群體智慧型的新興演化計算技術,廣泛用於解決科學研究和工程實踐中的最佳化問題。本書主要闡述粒子群最佳化算法的基本理論及其在機械故障診斷和機械工程測試中的套用成果。全書共5章,第1至3章介紹了PSO...
本書對微粒群算法、蟻群算法等智慧型最佳化方法在輻射傳輸逆問題中的套用進行了系統性的總結,結合介質輻射傳輸數值模擬、輻射特性研究、時頻域光熱信號分析、病態逆問題求解等多學科的理論和知識,闡述了如何將群體智慧型最佳化算法運用於輻射傳輸逆問題的求解。本書可作為高等學校工程熱物理、熱能與動力工程、航空航天、生物醫學...
1996年在日本名古屋舉行的第一屆國際演化計算(ICEO)競賽中,差分進化算法被證明是速度最快的進化算法。和遺傳算法一樣,差分進化算法也是一種基於現代智慧型理論的最佳化算法,通過群體內個體之間的相互合作與競爭產生的群體智慧型來指導最佳化搜尋的方向。該算法的基本思想是:從一個隨機產生的初始種群開始,通過把種群中任意兩...
科學與工程實踐中的許多問題都可以歸結為最佳化問題。相對於 ACO、PSO 等 發展較為完善的仿生智慧型算法來說,CS算法的套用研究在涉及電力系統、生 物 醫 藥、模 糊 控制、金融、電子與電磁場等領域還較少,如何找到 CS算法及其衍生算法與實際問題的切入點,將 CS算法與實際問題相結合,將會有力地推動 CS算法的快速...
套用 求解0-1背包問題 狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源於狼群在捕食及其獵物分配中所體現的群體智慧型,已被成功套用於複雜函式求解。在此基礎上,通過定義運動運算元,對人工狼位置、步長和智慧型行為重新進行二進制編碼設計,提出了一種解決離散空間組合最佳化問題的二進制狼群算法(binary wolf pack algorithm,BWPA)。該...
(2)內容基本實用,注重套用。由於人工智慧正處於迅速發展階段,內容非常龐雜。該教材在內容選擇上,既考慮基本實用的內容,又兼顧先進的人工智慧方法,如深度學習、群智慧型最佳化算法等。教材中儘可能理論聯繫實際,引導學生學習套用新理論解決工程問題的方法。(3)精選例題和習題,引導學生解答。該教材精選了一些例題,有...
(3)在算法創新及套用拓展方面,基於黑箱最佳化仿真平台,進行了群體智慧型算法創新與改進,提出了一種新型的生態群體智慧型算法—貽貝群漫步最佳化(MWO),在對現有智慧型算法分析的基礎上,研究設計了幾種高效的改進型算法以及混合式算法—MACS,RW-MWO,DSA,BPSO,HBBOGA;並進行了群體智慧型算法的套用拓展,用於智慧型電網與...
粒子群算法 粒子群最佳化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源於對鳥群捕食的行為研究 。該算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發,進而利用群體智慧型建立的一個簡化模型。粒子群算法在對動物集群活動行為觀察基礎上,利用群體中的個體對信息的共享使整個...
《計算群體智慧型基礎》全面系統地介紹了計算群體智慧型中的粒子群最佳化(PSO)和蟻群最佳化(ACO)的基本概念、基本模型、理論分析及其套用。內容與用途 在簡要介紹基本最佳化理論和總結各類最佳化問題之後,重點介紹了社會網路結構如何在個體間交換信息以及個體聚集行為如何形成一個功能強大的有機體。在概述了進化計算後,重點論述了粒子...
同時,不斷抽取進化規則,並進行規則知識的推演和約簡,實現對算法參數的動態調整和最佳化過程的有效引導,提高最佳化算法的求解質量和效率。最後,以多模態數值最佳化和EEG腦電時空數據特徵提取為例,具體闡述上述不確定性分析方法的實施過程,擴大研究成果的套用範圍。結題摘要 智慧型最佳化算從自然現象或動物群體行為得到啟發,無...
粒子群最佳化 粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO )是美國心理學家Kennedy和電氣工程師Eberhart受鳥類覓食行為的啟發,於1995年提出了粒子群最佳化算法。PSO是一種基於群體智慧型的全局隨機尋優算法,它模仿鳥類的覓食行為,將問題的搜尋空間類比於鳥類的飛行空間,將每隻鳥抽象成為一個微粒,用以表征問題的一個候選...
群體智慧型與計算智慧型最佳化的盲均衡算法是一本圖書。內容簡介 本書針對盲均衡理論與算法研究中初始權向量最佳化的難題,以智慧型群算法和智慧型計算理論為工具,開展了盲均衡算法性能最佳化的研究。主要內容有: 基於遺傳算法(含自適應遺傳算法、模擬退火遺傳算法和改進混合遺傳算法)最佳化的正交小波類盲均衡算法; 基於混沌算法或混沌...
將蟻群算法套用於解決最佳化問題的基本思路為:用螞蟻的行走路徑表示待最佳化問題的可行解,整個螞蟻群體的所有路徑構成待最佳化問題的解空間。路徑較短的螞蟻釋放的信息素量較多,隨著時間的推進,較短的路徑上累積的信息素濃度逐漸增高,選擇該路徑的螞蟻個數也愈來愈多。最終,整個螞蟻會在正反饋的作用下集中到最佳的路徑...