图书介绍
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- 李丽，牛奔著 著
- 出版社： 北京：冶金工业出版社
- ISBN：9787502450397
- 出版时间：2009
- 标注页数：154页
- 文件大小：6MB
- 文件页数：163页
- 主题词：电子计算机－算法理论－研究
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图书目录
1 绪论1
1.1 相关背景1
1.2 生物启发式计算3
1.2.1 遗传算法3
1.2.2 神经计算4
1.2.3 模糊系统5
1.2.4 其他生物启发式计算方法6
1.3 群体智能8
1.3.1 群体智能简介8
1.3.2 群体智能的基本特性10
1.4 群体智能算法及其研究现状13
1.4.1 蚂蚁算法13
1.4.2 粒子群优化算法17
1.4.3 群体智能算法应用研究现状18
1.5 展望20
参考文献21
2 粒子群算法25
2.1 引言25
2.2 粒子群算法概述25
2.2.1 粒子群算法的起源25
2.2.2 原始粒子群算法27
2.2.3 标准粒子群算法28
2.3 标准测试函数29
2.4 粒子群算法的实现31
参考文献33
3 粒子群算法参数分析34
3.1 引言34
3.2 惯性权重分析34
3.2.1 线性惯性权重策略35
3.2.2 非线性惯性权重策略36
3.2.3 其他策略59
3.3 学习因子分析61
3.4 其他参数分析64
参考文献68
4 改进粒子群算法70
4.1 粒子群算法改进研究综述70
4.1.1 参数改进70
4.1.2 拓扑结构的改进71
4.1.3 混合策略72
4.1.4 基于生物行为的改进73
4.2 基于差分进化的一种新型混合粒子群算法74
4.2.1 差分进化算法76
4.2.2 基于差分进化的混合粒子群算法76
4.2.3 试验设置与测试函数80
4.2.4 试验结果81
4.3 基于模拟退火思想的粒子群算法85
4.3.1 概述85
4.3.2 模拟退火算法85
4.3.3 基于模拟退化思想的粒子群混合算法87
4.3.4 实验设置与测试函数89
4.3.5 实验结果90
4.4 基于细菌趋化的改进粒子群算法95
4.4.1 PSOBC算法96
4.4.2 PSOBC算法实现步骤98
4.4.3 实验与结果分析99
参考文献102
5 粒子群算法的应用108
5.1 基于粒子群算法的神经网络训练108
5.1.1 问题背景108
5.1.2 基于PSO的BP网络训练过程109
5.1.3 实例研究111
5.2 基于粒子群算法的PID参数整定117
5.2.1 基于PSO的PID参数自整定方法118
5.2.2 算法流程120
5.2.3 算法实例120
5.3 基于多群体协同粒子群算法的物流配送中心选址123
5.3.1 引言123
5.3.2 物流配送中心选址的数学模型124
5.3.3 多群体协同粒子群算法126
5.3.4 基于多群体协同粒子群算法的物流配送中心选址128
5.4 基于多群体协同粒子群算法的模糊系统设计134
5.4.1 基于MCPSO的模糊系统设计134
5.4.2 T-S模糊模型135
5.4.3 基于MCPSO的T-S模糊系统优化设计136
5.4.4 实例研究138
5.5 基于多群体协同粒子群算法的RFID读写器网络规划145
5.5.1 引言145
5.5.2 RFID读写器网络规划建模145
5.5.3 基于MCPSO算法的RFID读写器网络规划146
5.5.4 仿真实验148
参考文献151