群體智能演算法的理論基礎 黃翰 郝志峰 9787302671374 【台灣高等教育出版社】

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書名:群體智能演算法的理論基礎
ISBN:9787302671374
出版社:清華大學
著編譯者:黃翰 郝志峰
頁數:136
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1681205
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內容簡介

群體智能演算法是一類源於自然現象與社會規律啟發的智能演算法,是當前人工智慧方法的重要組成部分。本書從群體智能演算法的基本特徵入手,介紹了常見的群體智能演算法及其理論基礎研究的三大內容:數學模型、收斂性與時間複雜度,詳細闡述了粒子群優化演算法、蟻群優化演算法、鴿群優化演算法、頭腦風暴演算法與煙花演算法的數學模型、收斂性分析與時間複雜度分析等研究結果。為了方便讀者開展演算法理論分析的實踐,部分章節提供了配套實用軟體工具的使用案例。 本書適合從事智能優化、進化計算、計算智能、智能優化、管理科學與應用數學領域研究的學者與研究生閱讀,也可以作為智能演算法應用工程師的輔助工具書。

目錄

第1章 群體智能演算法簡介
1 1 群體智能演算法的起源
1 2 群體智能演算法特點
1 3 常見的幾類群體智能演算法
1 3 1 粒子群優化演算法
1 3 2 蟻群優化演算法
1 3 3 頭腦風暴優化演算法
1 3 4 鴿群優化演算法
1 3 5 煙花演算法
1 4 群體智能演算法分析的數學模型
1 4 1 馬爾可夫過程
1 4 2 漂移分析模型
1 4 3 平均增益模型
1 5 群體智能演算法的收斂性分析
1 6 群體智能演算法的時間複雜度分析
1 7 本章小結
第2章 粒子群優化演算法的理論基礎
2 1 粒子群優化演算法簡介
2 1 1 粒子群優化演算法基本框架
2 1 2 粒子群優化演算法理論基礎的研究進展
2 2 粒子群優化演算法的平均增益模型
2 3 粒子群優化演算法的收斂性分析
2 4 粒子群優化演算法的時間複雜度分析
2 4 1 粒子群優化演算法的時間複雜度分析方法
2 4 2 粒子群優化演算法的時間複雜度分析案例
2 5 粒子群優化演算法時間複雜度估算的實驗方法
2 5 1 基於平均增益模型的PSO演算法時間複雜度估算方法
2 5 2 SPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析
2 5 3 CLPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析
2 5 4 ELPSO演算法的時間複雜度估算結果與分析
2 6 本章小結
第3章 蟻群優化演算法的理論基礎
3 1 蟻群優化演算法簡介
3 1 1 蟻群優化演算法的基本框架
3 1 2 蟻群優化演算法理論基礎的研究進展
3 2 蟻群優化演算法的馬爾可夫過程模型
3 3 蟻群優化演算法的收斂性分析
3 4 蟻群優化演算法的時間複雜度分析
3 4 1 期望收斂時間
3 4 2 基於信息素比率的期望收斂時間界
3 4 3 蟻群優化演算法的時間複雜度分析案例
3 5 本章小結
第4章 頭腦風暴優化演算法的理論基礎
4 1 頭腦風暴優化演算法簡介
4 1 1 基本框架
4 1 2 理論基礎的研究進展
4 2 頭腦風暴優化演算法的平均增益模型
4 3 頭腦風暴優化演算法的時間複雜度分析
4 3 1 頭腦風暴優化演算法的時間複雜度分析忠路
4 3 2 不存在干擾操作的BSO演算法案例研究
4 3 3 存在干擾操作的BSO演算法案例研究
4 3 4 BSO演算法時間複雜度的驗證實驗
4 4 頭腦風暴優化演算法時間複雜度估算的實驗方法
4 4 1 實驗方法的基本原理
4 4 2 實驗方法的應用案例
4 5 本章小結
第5章 鴿群優化演算法的理論基礎
5 1 鴿群優化演算法簡介
5 1 1 鴿群優化演算法基本框架
5 1 2 鴿群優化演算法理論基礎的研究進展
5 2 鴿群優化演算法的隨機過程模型
5 3 鴿群優化演算法的收斂性分析
5 3 1 個體平均位置的收斂性分析
5 3 2 鴿群優化演算法的棋分析
5 3 3 鴿群優化演算法全局收斂的充分條件
5 4 鴿群優化演算法時間複雜度估算的實驗方法
5 5 本章小結
第6章 煙花演算法的理論基礎
6 1 煙花演算法簡介
6 2 煙花演算法的隨機過程模型
6 3 煙花演算法的全局收斂性分析
6 4 煙花演算法的時間複雜度分析
6 4 1 煙花演算法的期望首達時間
6 4 2 煙花演算法的時間複雜度分析方法
6 5 煙花演算法時間複雜度估算的實驗方法
6 6 本章小結
參考文獻
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