群智能蝙蝠算法的研究及應用 陳思 9787511478924 【台灣高等教育出版社】

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書名：群智能蝙蝠算法的研究及應用
ISBN：9787511478924
出版社：中國石化
著編譯者：陳思
頁數：190
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735276
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內容簡介

本書主要內容包括蝙蝠算法（BA）的基礎理論分析、算法優化設計及其應用研究。運用嚴謹的數學推導方式，深度剖析其收斂性與穩定性，為後續研究築牢根基。充分挖掘BA在尋優性能上的提升潛力，致力於突破基本BA的局限，創新性地提出了三種融入全新學習策略與機制的BA變體，為該領域注入新鮮活力，並將其應用於極具挑戰性的圖像分割問題，切實展現了算法的實用價值。 本書可供專業算法研究者、工程技術人員等借鑒和參考，也可作為高等院校相關專業師生的學習資料。

目錄

第1章 緒論
1 1 引言
1 2 群智能優化算法
1 3 蝙蝠算法
1 4 蝙蝠算法的國內外研究現狀
1 5 蝙蝠算法有待進一步研究的問題
第2章 蝙蝠算法的收斂性及穩定性分析
2 1 基於動態系統方法的BA收斂性及穩定性分析
2 2 基於隨機過程方法的BA收斂性分析
2 3 本章小結
第3章 提升收斂性能的改進蝙蝠算法
3 1 基於隨機慣性權重學習機制的改進
3 2 基於時變慣性權重學習機制的改進
3 3 本章小結
第4章 融合自適應多普勒策略及動態權重優化策略的蝙蝠算法
4 1 SDDW-BA描述
4 2 SDDW-BA的收斂性分析
4 3 SDDW-BA的時間複雜度分析
4 4 數值實驗與結果分析
4 5 本章小結
第5章 具有量子行為的蝙蝠算法
5 1 量子行為BA（QBA）
5 2 QBA的收斂性分析
5 3 QBA核心參數的控制分析
5 4 基於能量函數及跳躍變異機制的QBA（EFJM-QBA）
5 5 自適應預判變異及頻率優化協同作用的QBA（APMQ-QBA）
5 6 本章小結
第6章 改進蝙蝠算法的應用
6 1 SDDW-BA在多閾值圖像分割中的應用
6 2 APMQ-QBA在脈衝耦合神經網絡圖像分割中的應用
6 3 本章小結
參考文獻

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