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智能粒子群优化计算——控制方法、协同策略及优化应用


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智能粒子群优化计算——控制方法、协同策略及优化应用
  • 书号：9787030472588
    作者：介婧,徐新黎
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：
    字数：
    语种：zh-Hans
  • 出版社：
    出版时间：
  • 所属分类：
  • 定价： ￥118.00元
    售价： ￥118.00元
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    纸质书

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本书系统介绍了粒子群优化计算的研究背景、原理、模型、方法、理论以及工程应用，力图展示较为丰富的研究思路和启示。全书分为基础篇、控制方法篇、协同模型篇、优化应用篇以及结论与展望篇。基础篇主要介绍研究现状和研究基础等相关内容；控制方法篇、协同模型篇主要从策略方法、模型设计、性能分析及仿真应用等方面详细展示了三种单种群控制粒子群优化模型和两种多种群协同优化模型的研究；优化应用篇着重从流程工业调度、柔性车间调度、无线传感网络路由优化三种典型工程应用问题出发，详细讨论粒子群算法在混合优化、离散优化问题巾的应用；结论与展望篇给出了本书的总结，并探讨了群智能计算以及粒子群优化计算的未来发展方向。全书强调仿生背景，注重研究思路的新颖性及系统性，方法、模型、理论分析与实际应用并重，力图使读者清晰快速地了解粒子群优化、群智能计算等相关知识和研究方法。
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    《智能科学技术著作丛书》序
    前言
    基础篇
    第1章绪论3
    1.1引言3
    1.2优化问题及算法4
    1.2.1最优化问题4
    1.2.2优化算法4
    1.3智能计算6
    1.3.1自然进化计算6
    1.3.2社会进化计算8
    1.3.3生物智能计算12
    1.3.4群集智能计算14
    1.3.5拟物智能计算18
    1.4算法研究准则21
    1.5本书主要内容及体系结构22
    1.6本章小结23
    参考文献23
    第2章粒子群优化计算研究基础28
    2.1引言28
    2.2粒子群优化计算简介28
    2.2.1算法起源28
    2.2.2算法原理及计算模型30
    2.3粒子群优化计算行为分析31
    2.3.1社会行为分析31
    2.3.2收敛行为分析32
    2.4粒子群优化计算的系统特征34
    2.4.1自组织性和涌现特性35
    2.4.2反馈控制机制36
    2.4.3分布式特点37
    2.5粒子群优化计算的研究进展38
    2.6本章小结41
    参考文献42
    控制方法篇
    第3章基于预测控制器的粒子群优化模型47
    3.1引言47
    3.2标准粒子群优化模型的动态行为分析48
    3.3基于PD控制器的粒子群优化模型50
    3.3.1模型结构50
    3.3.2动态行为分析51
    3.3.3稳定性分析53
    3.3.4收敛性分析54
    3.3.5算法流程55
    3.4数值仿真实验与分析56
    3.4.1测试优化函数56
    3.4.2预测因子选择56
    3.4.3算法性能分析58
    3.5动态环境中的算法应用64
    3.6本章小结66
    参考文献67
    第4章基于反馈控制器的自组织粒子群优化模型68
    4.1引言68
    4.2自组织粒子群优化模型69
    4.2.1模型结构69
    4.2.2群体动态测度71
    4.3多样性控制器的设计72
    4.3.1多样性参考输入的确定72
    4.3.2多样性控制策略73
    4.4仿真实验与结果分析74
    4.4.1实验参数及优化测试函数74
    4.4.2实验结果及分析75
    4.5模型的优化应用80
    4.5.1约束布局优化问题80
    4.5.2算法设计81
    4.5.3仿真结果分析82
    4.6本章小结84
    参考文献84
    第5章求解非线性方程组的控制粒子群优化模型86
    5.1引言86
    5.2非线性方程组及其等价优化问题描述87
    5.3控制粒子群优化模型88
    5.3.1控制粒子群优化模型的原理88
    5.3.2基于PID的控制策略90
    5.3.3致和非一致控制方式93
    5.3.4优化流程94
    5.4仿真实验与分析94
    5.4.1测试问题94
    5.4.2实验结果与分析95
    5.5算法的工程应用99
    5.5.1问题描述及优化模型99
    5.5.2仿真结果及分析IOI
    5.6本章小结103
    参考文献103
    协同模型篇
    第6章基于知识的协同粒子群优化模型107
    6.1引言107
    6.2协同粒子群优化模型109
    6.2.1基本概念109
    6.2.2模型结构109
    6.2.3知识集110
    6.2.4行为控制114
    6.2.5算法流程116
    6.3收敛性分析116
    6.3.1随机优化算法全局和局部收敛的判据116
    6.3.2协同粒子群优化模型的收敛性117
    6.4仿真实验与分析122
    6.4.1实验参数及优化测试函数122
    6.4.2实验结果及分析123
    6.5本章小结127
    参考文献128
    第7章基于混合群体的协同粒子群优化模型129
    7.1引言129
    7.2基于混合群体的协同粒子群优化机理分析131
    7.2.1混合生态群体的自然启示131
    7.2.2混合优化群体结构要素131
    7.3基于混合生态群体的协同粒子群优化模型设计133
    7.3.1混合群体初始化133
    7.3.2开采与探测行为134
    7.3.3协同搜索和学习135
    7.3.4逃逸策略136
    7.3.5优化步骤136
    7.3.6计算复杂度分析137
    7.4数值仿真实验与性能分析138
    7.4.1仿真实验设计与数据138
    7.4.2实验分析142
    7.5应用实例143
    7.5.1线性系统逼近问题143
    7.5.2优化结果及分析144
    7.6本章小结145
    参考文献146
    优化应用篇
    第8章面向流程工业生产调度的粒子群优化模型151
    8.1引言151
    8.1.1流程工业生产调度问题描述151
    8.1.2流程工业生产调度研究现状152
    8.2面向化.工生产静态调度的混沌变异粒子群模型153
    8.2.1化工生产静态调度问题描述153
    8.2.2混沌变异粒子群模型设计156
    8.2.3算法复杂度分析159
    8.2.4仿真与性能分析160
    8.3面向化工生产动态调度的混沌变异粒子群模型167
    8.3.1不确定性流程工业生产调度分析168
    8.3.2混沌变异粒子群动态调度模型设计169
    8.3.3调度实例仿真与分析172
    8.4本章小结177
    参考文献177
    第9章面向柔性作业车间调度的粒子群优化模型180
    9.1引言180
    9.1.1柔性作业车间调度问题描述180
    9.1.2柔性作业车间调度优化研究现状181
    9.2面向柔性作业车间调度的混合离散PSO模型183
    9.2.1数学模型及描述183
    9.2.2混合PSO模型设计184
    9.2.3算法复杂度分析190
    9.2.4仿真与性能分析191
    9.3面向多目标柔性作业车间调度的混合离散PSO模型193
    9.3.1数学模型及问题描述194
    9.3.2多目标混合PSO模型设计195
    9.3.3算法复杂度分析198
    9.3.4仿真与性能分析198
    9.4本章小结203
    参考文献204
    第10章面向无线传感器网络路由优化的粒子群模型207
    I0.1引言207
    10.1.1无线传感器网络简介207
    10.1.2无线传感器网络路由协议研究现状207
    10.2面向无线传感器网络分簇优化的离散PSO模型210
    10.2.1分簇优化问题描述211
    10.2.2离散粒子群分簇优化设计211
    10.2.3仿真实验与分析215
    10.3面向无线传感器网络路由优化的离散PSO模型216
    10.3.1路由优化问题描述217
    10.3.2离散粒子群路由优化设计218
    10.3.3仿真实验与分析221
    10.4本章小结995
    参考文献225
    结论与展望篇
    第11章结论与展望231
    11.1本书内容总结231
    11.2研究前沿与展望233
    参考文献235
    附录粒子群优化计算源程序236
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