《菌群最佳化與仿生管理》是2014年6月1日科學出版社出版的圖書，作者是牛奔。
基本介紹
- 書名：菌群最佳化與仿生管理
- 作者：牛奔
- 頁數：218頁
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2014年6月1日
- 開本：5
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
《菌群最佳化與仿生管理》是一本全面、系統研究菌群最佳化算法、理論、技術和套用的學術專著。一方面，針對傳統細菌覓食最佳化算法(Bacterial ForagingOptimization, BFO)存在的缺點，提出新型菌群最佳化模型與算法，使之更為有效可靠；另一方面，將提出的新模型、新算法套用於實際問題求解，拓展群體智慧型最佳化算法的套用領域。在理論研究方面，對BFO 算法的相關核心參數進行分析與探討，提出了多種基於參數改進的BFO 算法及簡化BFO 算法；為了進一步提升BFO 算法的最佳化性能，提出了一類新型具有群體智慧型特徵的菌群最佳化 (Bacterial Colony Optimization, BCO) 算法；在套用研究方面，開展了在投資組合、聚類分析、工程最佳化等各類管理、經濟、工程、科技領域中的套用。此外，通過對菌群最佳化算法理論與實踐相關研究成果的提煉升華，提出了仿生管理學研究架構。《菌群最佳化與仿生管理》可供運籌與管理、人工智慧、計算數學、計算機科學、系統科學等專業的師生使用，亦可供從事智慧型計算研究與套用的各學科研究工作者參考。
作者簡介
牛奔，男，安徽全椒人，工學博士。深圳大學副教授，紐西蘭惠靈頓維多利亞大學、香港大學訪問學者，香港理工大學、中國科學院博士後。長期從事仿生管理理論與實踐的研究，至今發表學術論文100餘篇(SCI、EI論文88篇)，出版專著兩部。近年來主持國家自然科學基金、中國博士後基金、廣東省自然科學基金等基金項目7項，入選2012年度國家第二批“香江學者”，廣東省“千百十人才”省級培養對象，2013年度深圳市“高層次人才”，以及2014年度深圳市海外高層次人才“孔雀計畫”。
圖書目錄
前言
第1章緒論
1.1背景與意義
1.2群體智慧型與群體智慧型系統
1.3群體智慧型算法
1.4本書的篇章結構
參考文獻
第2章BFO算法基本原理及研究綜述
2.1引言
2.2BFO算法的基本原理
2.3BFO算法的理論研究綜述
2.4BFO算法的套用研究綜述
2.5本章小結
參考文獻
第3章BFO算法參數分析與算法改進
3.1引言
3.2BFO算法的參數分析
3.3趨化步長時序變化的BFO算法
3.4趨化步長非線性變化的BFO算法
3.5簡化BFO算法
3.6本章小結
參考文獻
第4章基於BFO算法的投資組合最佳化
4.1引言
4.2考慮市場流動性風險的投資組合模型的構建
4.3BFO算法在流動性風險投資組合最佳化中的套用
4.4實驗結果
4.5本章小結
參考文獻
第5章基於BFO算法的聚類分析
5.1引言
5.2數據聚類的含義
5.3K—means算法
5.4BFO+K算法
5.5仿真實驗與分析
5.6本章小結
參考文獻
第6章基於BFO算法的工程最佳化
6.1引言
6.2基於BFO算法的工程最佳化方案
6.3本章小結
參考文獻
第7章基於BFO算法的RFID網路規劃
7.1引言
7.2RFID網路規劃
7.3實例研究
7.4本章小結
參考文獻
第8章多目標BFO算法及其在環境經濟調度中的套用
8.1引言
8.2多目標最佳化問題描述
8.3多目標細菌覓食最佳化算法
8.4測試實驗
8.5基於MBFO算法的環境經濟調度
8.6本章小結
參考文獻
第9章基於生命周期模型的群體感應仿真
9.1引言
9.2生命周期模型
9.3群體感應系統
9.4LCM—QS模型
9.5LCM—QS的實施
9.6仿真實驗結果與討論
9.7本章小結
參考文獻
第10章菌群最佳化算法
10.1引言
10.2人工菌群行為概述
10.3BCO算法最佳化模型與算法
10.4實驗與結果
10.5本章小結
參考文獻
第11章研究總結及仿生管理研究展望
11.1研究總結
11.2仿生管理學研究展望
11.3結束語
參考文獻
附錄
A.BFO算法MATLAB實現
B.SiBFO算法MATLAB實現
C.測試函式基本信息
第1章緒論
1.1背景與意義
1.2群體智慧型與群體智慧型系統
1.3群體智慧型算法
1.4本書的篇章結構
參考文獻
第2章BFO算法基本原理及研究綜述
2.1引言
2.2BFO算法的基本原理
2.3BFO算法的理論研究綜述
2.4BFO算法的套用研究綜述
2.5本章小結
參考文獻
第3章BFO算法參數分析與算法改進
3.1引言
3.2BFO算法的參數分析
3.3趨化步長時序變化的BFO算法
3.4趨化步長非線性變化的BFO算法
3.5簡化BFO算法
3.6本章小結
參考文獻
第4章基於BFO算法的投資組合最佳化
4.1引言
4.2考慮市場流動性風險的投資組合模型的構建
4.3BFO算法在流動性風險投資組合最佳化中的套用
4.4實驗結果
4.5本章小結
參考文獻
第5章基於BFO算法的聚類分析
5.1引言
5.2數據聚類的含義
5.3K—means算法
5.4BFO+K算法
5.5仿真實驗與分析
5.6本章小結
參考文獻
第6章基於BFO算法的工程最佳化
6.1引言
6.2基於BFO算法的工程最佳化方案
6.3本章小結
參考文獻
第7章基於BFO算法的RFID網路規劃
7.1引言
7.2RFID網路規劃
7.3實例研究
7.4本章小結
參考文獻
第8章多目標BFO算法及其在環境經濟調度中的套用
8.1引言
8.2多目標最佳化問題描述
8.3多目標細菌覓食最佳化算法
8.4測試實驗
8.5基於MBFO算法的環境經濟調度
8.6本章小結
參考文獻
第9章基於生命周期模型的群體感應仿真
9.1引言
9.2生命周期模型
9.3群體感應系統
9.4LCM—QS模型
9.5LCM—QS的實施
9.6仿真實驗結果與討論
9.7本章小結
參考文獻
第10章菌群最佳化算法
10.1引言
10.2人工菌群行為概述
10.3BCO算法最佳化模型與算法
10.4實驗與結果
10.5本章小結
參考文獻
第11章研究總結及仿生管理研究展望
11.1研究總結
11.2仿生管理學研究展望
11.3結束語
參考文獻
附錄
A.BFO算法MATLAB實現
B.SiBFO算法MATLAB實現
C.測試函式基本信息
