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微粒群算法
  • 曾建潮等编著 著
  • 出版社： 北京：科学出版社
  • ISBN：7030132548
  • 出版时间：2004
  • 标注页数：157页
  • 文件大小：6MB
  • 文件页数：168页
  • 主题词：智能控制－算法

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图书目录

目 录1

第1章绪论1

1.1最优化问题1

1.1.1局部优化算法2

1.1.2全局优化算法2

1.1.3无免费午餐定理3

1.2进化计算4

1.2.1进行算法的一般框架5

1.2.2遗传算法5

1.2.3进化策略6

1.2.5遗传程序设计7

1.2.4进化规划7

1.3群体智能算法8

1.3.1蚁群算法8

1.3.2微粒群算法9

1.4微粒群算法的发展9

1.4.1微粒群算法综述9

1.4.2微粒群算法的研究方向10

第2章基本微粒群算法12

2.1 引言12

2.2基本微粒群算法13

2.2.1算法原理13

2.2.2算法流程15

2.3基本微粒群算法的社会行为分析15

2.3.1与其他进化算法的比较16

2.3.2两种基本进化模型17

2.4带惯性权重的微粒群算法18

第3章改进的微粒群算法19

3.1对基本微粒群算法进化方程的改进19

3.1.1基本微粒群算法分析19

3.1.2带有惯性因子的改进微粒群算法20

3.1.3带有收缩因子的微粒群算法23

3.2基于遗传思想改进微粒群算法24

3.2.1利用选择的方法24

3.2.2借鉴杂交的方法27

3.3利用小生境思想所做的改进28

3.3.1基于动态邻域的改进微粒群算法28

3.3.2基本的邻域结构30

3.3.3一种保证种群多样性的微粒群算法32

3.4利用收敛性分析所做的改进36

3.4.1保证收敛的改进微粒群算法36

3.4.2保证全局收敛的随机微粒群算法38

3.5离散变量的微粒群算法41

3.5.1二进制编码的微粒群算法41

3.5.2混合编码的微粒群算法45

3.5.3整数空间的微粒群算法46

3.5.4求解旅行商问题的微粒群算法50

第4章微粒群算法的行为分析54

4.1基于离散时间线性系统理论的分析54

4.2微粒群算法的代数分析58

4.3微粒群算法的解析分析63

4.4微粒群算法的状态空间模型70

第5章微粒群算法的收敛性分析74

5.1随机算法的收敛准则74

5.2基本微粒群算法的收敛性分析77

5.3其他改进微粒群算法的收敛性分析79

第6章微粒群算法的实验设计与参数选择83

6.1典型实验函数83

6.1.1无约束优化测试函数83

6.1.2多目标优化测试函数85

6.1.3约束优化测试函数85

6.1.4极小极大化测试函数86

6.2.1设计PSO算法的基本原则88

6.2设计微粒群算法的基本原则与步骤88

6.2.2 PSO算法的设计步骤89

6.2.3 PSO算法的伪码描述90

6.3几种典型的PSO模型及其参数选择91

6.3.1简单微粒群算法模型91

6.3.2引入惯性权重系数的PSO模型92

6.3.3引入收缩因子的PSO模型95

6.3.4经典PSO算法模型96

第7章人工神经网络的优化97

7.1人工神经网络97

7.1.1人工神经网络的基本概念98

7.1.2前馈神经网络99

7.1.3网络的泛化能力102

7.1.4神经网络结构设计103

7.2进化计算用于神经网络的优化104

7.3用PSO算法优化神经网络105

7.3.1训练神经网络的PSO算法的设计105

7.3.2算法的评价及分析107

7.4协同PSO算法优化神经网络108

7.4.1协同PSO算法108

7.4.2协同PSO算法优化神经网络应用实例109

第8章微粒群算法在函数优化中的应用116

8.1使用函数“Stretching”技术的PSO算法116

8.1.1函数“Stretching”技术116

8.1.2 Stretched PSO算法（SPSO）120

8.2.1多目标优化问题的基本概念122

8.2基于PSO算法求解多目标优化问题122

8.2.2求解多目标优化问题的PSO算法124

8.3用PSO算法求解约束优化问题127

8.3.1约束优化问题127

8.3.2非固定多段映射罚函数法128

8.3.3求解CO的PSO算法129

8.4 PSO算法在最大最小优化问题中的应用131

8.5 PSO算法在整数规划问题中的应用135

8.6使用PSO算法寻找多峰函数的最小点138

附录1标准微粒群算法源程序140

附录2随机微粒群算法源程序146

参考文献153

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