新興元啟發(fā)式優(yōu)化方法

定　價(jià)：￥118.00

作　者：	趙玉新，（英）劉利強(qiáng) 著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能

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ISBN：	9787030386144	出版時(shí)間：	2013-08-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	314	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《新興元啟發(fā)式優(yōu)化方法/智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》系統(tǒng)、深入地介紹了仿生智能計(jì)算的起源、原理、模型、理論及其應(yīng)用，力圖概括國(guó)內(nèi)外最新研究進(jìn)展。全書(shū)共分為10章，主要包括啟發(fā)式優(yōu)化思想起源、發(fā)展歷程以及原理剖析，蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、螢火蟲(chóng)算法、布谷鳥(niǎo)算法、和聲搜索算法、差分進(jìn)化算法、隨機(jī)蛙跳算法、細(xì)菌覓食算法、蝙蝠算法的算法基礎(chǔ)、算法模型、理論分析及算法變種。附錄給出了各章算法的源代碼程序及相關(guān)網(wǎng)站?！缎屡d元啟發(fā)式優(yōu)化方法/智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》著眼學(xué)術(shù)前沿與發(fā)展，取材新穎，深入淺出，系統(tǒng)性強(qiáng)，力求使讀者能夠較快掌握和應(yīng)用啟發(fā)式優(yōu)化方法?！缎屡d元啟發(fā)式優(yōu)化方法/智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》可為控制科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、管理科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域從事優(yōu)化及智能計(jì)算研究的相關(guān)人員提供參考，同時(shí)也可作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生教材。

作者簡(jiǎn)介

　　楊新社（Xin—She Yang），英國(guó)牛津大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)博士畢業(yè)，現(xiàn)為Middlesex University（UK）和Reykjavik University（Iceland）教授，及劍橋大學(xué)IASupervisor，曾任英國(guó)國(guó)家物理實(shí)驗(yàn)室高級(jí)科學(xué)家。Xin—She Yang教授長(zhǎng)期在應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)建模、計(jì)算數(shù)學(xué)、工程優(yōu)化以及科學(xué)、數(shù)值計(jì)算方法等領(lǐng)域從事科學(xué)研究。在國(guó)際上首創(chuàng)3種啟發(fā)式算法：螢火蟲(chóng)算法（2008）、布谷鳥(niǎo)搜索算法（2009）和蝙蝠算法（2010）。撰寫(xiě)或編輯著作15部，發(fā)表研究論文192篇。其研究成果在《Nature》Update（2000年8月）、《Sconce》Online news（2010年8月）先后報(bào)道。所獲榮譽(yù)包括：牛津大學(xué)Garside獎(jiǎng)（1996）、FeUow of Royal Institution（2005）等。趙玉新，工學(xué)博士，現(xiàn)為哈爾濱工程大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師。主要從事決策支持系統(tǒng)理論及海事應(yīng)用研究工作。曾以訪問(wèn)學(xué)者身份先后赴美國(guó)紐約州立大學(xué)（2004～2005）、英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院（2012～2 013）進(jìn)行合作研究。近年來(lái)，主持國(guó)家自然科學(xué)基金3項(xiàng)、國(guó)家重大科技專項(xiàng)課題2項(xiàng)、國(guó)家部委預(yù)先研究項(xiàng)目等多項(xiàng)基礎(chǔ)科研課題，并獲得國(guó)防科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（2010），軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)（2007、2012）。已在國(guó)內(nèi)外刊物發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，出版著作、教材4部，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利6項(xiàng)、國(guó)家軟件著作權(quán)10項(xiàng)。目前兼任中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)決策科學(xué)分會(huì)常務(wù)理事、中國(guó)航海學(xué)會(huì)理事、英國(guó)皇家導(dǎo)航學(xué)會(huì)會(huì)員、中國(guó)海洋學(xué)會(huì)軍事海洋學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員、中國(guó)宇航學(xué)會(huì)無(wú)人機(jī)分會(huì)任務(wù)規(guī)劃專業(yè)委員會(huì)委員。劉利強(qiáng)，工學(xué)博士，現(xiàn)為哈爾濱工程大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。主要從事群集智能優(yōu)化技術(shù)、任務(wù)規(guī)劃技術(shù)、智能航行決策技術(shù)研究工作。近年來(lái)，主持國(guó)家自然科學(xué)基金1項(xiàng)、國(guó)防重點(diǎn)型號(hào)科研2項(xiàng)、省部級(jí)科研及預(yù)研等多項(xiàng)科研課題，完成成果鑒定2項(xiàng)。已在國(guó)內(nèi)外核心期刊和國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文40余篇，出版著作、教材3部，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利10項(xiàng)、軟件著作權(quán)6項(xiàng)。目前兼任黑龍江省儀器儀表學(xué)會(huì)理事、《船舶工程》期刊編委、中國(guó)航海學(xué)會(huì)會(huì)員、中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)員。

圖書(shū)目錄

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》序
前言
第1章概述
1.1 引言
1.2 元啟發(fā)式算法分類及特點(diǎn)
1.3 尋找免費(fèi)的午餐
1.4 元啟發(fā)式算法的發(fā)展方向
1.5 本書(shū)構(gòu)思及結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)
第2章蟻群優(yōu)化算法
2.1 算法基礎(chǔ)
2.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
2.1.2 生物學(xué)原理
2.1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.1.4 發(fā)展趨勢(shì)
2.2 算法模型
2.2.1 元啟發(fā)式算法
2.2.2 蟻群優(yōu)化元啟發(fā)式算法框架
2.2.3 經(jīng)典蟻群算法模型
2.3 理論分析
2.3.1 收斂性分析
2.3.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移策略分析
2.4 改進(jìn)算法介紹
2.4.1 離散域蟻群算法改進(jìn)
2.4.2 連續(xù)域蟻群算法改進(jìn)
參考文獻(xiàn)
第3章粒子群優(yōu)化算法
3.1 算法基礎(chǔ)
3.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
3.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
3.1.3 研究熱點(diǎn)
3.2 算法模型
3.2.1 算法統(tǒng)一框架
3.2.2 算法設(shè)計(jì)步驟
3.2.3 算法基本描述與分析
3.3 理論分析
3.3.1 收斂性分析
3.3.2 種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析
3.4 改進(jìn)算法介紹
3.4.1 基于種群多樣性的模糊粒子群優(yōu)化算法
3.4.2 雙子群離散粒子群優(yōu)化算法
參考文獻(xiàn)
第4章螢火蟲(chóng)算法
4.1 算法基礎(chǔ)
4.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
4.1.2 生物學(xué)原理
4.1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
4.2 算法模型
4.2.1 螢火蟲(chóng)算法基本思想
4.2.2 螢火蟲(chóng)算法數(shù)學(xué)描述
4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的基本流程
4.3 理論分析
4.3.1 螢火蟲(chóng)算法性能和算法參數(shù)研究
4.3.2 算法測(cè)試
4.4 改進(jìn)算法介紹
4.4.1 螢火蟲(chóng)算法改進(jìn)研究動(dòng)態(tài)
4.4.2 多目標(biāo)螢火蟲(chóng)算法研究
參考文獻(xiàn)
第5章布谷鳥(niǎo)搜索算法
5.1 算法基礎(chǔ)
5.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
5.1.2 生物學(xué)原理
5.2 算法模型
5.2.1 數(shù)學(xué)原理
5.2.2 基本算法流程
5.2.3 算法應(yīng)用
5.3 理論分析
5.3.1 隨機(jī)算法收斂準(zhǔn)則
5.3.2 布谷鳥(niǎo)搜索算法的Markov模型建立與收斂性分析
5.3.3 參數(shù)研究
5.3.4 算法測(cè)試
5.4 改進(jìn)算法介紹
5.4.1 算法的改進(jìn)思路
5.4.2 典型改進(jìn)算法介紹
參考文獻(xiàn)
第6章和聲搜索算法
6.1 算法基礎(chǔ)
6.2 和聲搜索算法模型
6.2.1 算法流程
6.2.2 參數(shù)的影響
6.2.3 算法改進(jìn)思路
6.3 理論分析
6.3.1 馬爾可夫鏈基礎(chǔ)知識(shí)
6.3.2 馬爾可夫鏈的狀態(tài)分類
6.3.3 和聲搜索算法收斂性證明
參考文獻(xiàn)
第7章差分進(jìn)化算法
7.1 算法基礎(chǔ)
7.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
7.1.2 差分進(jìn)化算法（DE）的基本概念及特點(diǎn)
7.2 算法模型
7.2.1 差分進(jìn)化算法（DE）的實(shí)施流程
7.2.2 差分進(jìn)化算法迭代步驟
7.2.3 差分進(jìn)化算法基本族群
7.3 算法改進(jìn)
7.3.1  MNDE的基本原理
7.3.2  MNDE中的參數(shù)設(shè)置
7.3.3  MNDE算法性能驗(yàn)證
參考文獻(xiàn)
第8章隨機(jī)蛙跳算法
8.1 算法基礎(chǔ)
8.1.1 算法的特點(diǎn)
8.1.2 算法研究現(xiàn)狀
8.2 算法模型
8.2.1 生物學(xué)原理
8.2.2 數(shù)學(xué)原理
8.2.3 算法的實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
第9章細(xì)菌覓食算法
9.1 算法介紹
9.1.1 產(chǎn)生與發(fā)展
9.1.2 應(yīng)用研究
9.1.3 算法生物學(xué)原理
9.2 算法模型
9.2.1 算法原理
9.2.2 理論分析
9.2.3 參數(shù)選取
9.2.4 算法實(shí)現(xiàn)
9.2.5 算法的改進(jìn)思路
9.2.6 仿真實(shí)驗(yàn)及分析
參考文獻(xiàn)
第10章蝙蝠算法
10.1 算法生物學(xué)原理
10.1.1 微型蝙蝠的行為
10.1.2 回音定位的聲學(xué)原理
10.2 蝙蝠算法
10.2.1 虛擬蝙蝠的運(yùn)動(dòng)
10.2.2 音量和脈沖發(fā)生率
10.2.3 驗(yàn)證和討論
10.2.4 進(jìn)一步的研究課題
參考文獻(xiàn)
附錄A 蟻群優(yōu)化算法程序源代碼
附錄B 粒子群優(yōu)化算法程序源代碼
附錄C 螢火蟲(chóng)算法程序源代碼
附錄D 布谷鳥(niǎo)搜索算法對(duì)Ackley函數(shù)優(yōu)化的程序源代碼
附錄E 和聲搜索算法程序源代碼
附錄F 差分進(jìn)化算法程序源代碼
附錄G 隨機(jī)蛙跳算法程序源代碼
附錄H 細(xì)菌覓食算法對(duì)Rosenbrock函數(shù)優(yōu)化的程序源代碼
附錄I 蝙蝠算法程序源代碼