仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用高鹰,高翔科学北方城 pdf下载

基本信息

书名:仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用

定价：98元

作者:高鹰,(美)高翔(Peter Xiang Gao)

出版社：科学出版社

出版日期：2018-11-01

ISBN：9787030592514

字数：300000

页码：221

版次：1

装帧：平装

开本：16开

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内容提要

   粒子群优化算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法，是群体智能优化算法的一个重要分支，已成为靠前上仿生智能计算领域里的研究热点和重点之一。本书共6章，分别论述了优化问题和仿生智能计算、模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法、形式多样的粒子群优化算法、无速度项的粒子群优化算法、分布估计粒子群优化算法和粒子群优化算法的应用等内容。

目录

   前言

章优化问题和仿生智能计算1

1.1现实世界中优化问题的数学模型1

1.2解决优化问题的途径和方法4

1.3仿生智能计算6

1.4粒子群优化算法的起源、发展及应用10

第2章模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法19

2.1基本粒子群优化算法19

2.2标准粒子群优化算法20

2.3离散粒子群优化算法21

2.4粒子群优化算法的拓扑结构22

2.5粒子群优化算法中粒子的行为分析26

2.6标准粒子群优化算法的收敛性分析及参数选择29

第3章形式多样的粒子群优化算法37

3.1具有遗传特性的粒子群优化算法37

3.2自适应扩展粒子群优化算法40

3.3带免疫性质的粒子群优化算法46

3.4混沌粒子群优化算法50

3.5引入模拟退火机制的粒子群优化算法53

3.6多种群竞争粒子群优化算法56

3.7基于聚类的多子群粒子群优化算法59

3.8带极值扰动的自适应粒子群优化算法62

3.9分组粒子群优化算法68

3.10协同粒子群优化算法72

3.11带扰动因子的布尔型离散粒子群优化算法80

第4章无速度项的粒子群优化算法96

4.1Bare-Bones粒子群优化算法及分析96

4.2具有重心无速度项的粒子群优化算法98

4.3具有惯性遗忘因子和重心的粒子群优化算法116

4.4简化的粒子群优化算法121

4.5一般化的粒子群优化算法及分析124

4.6具有量子行为的粒子群优化算法135

第5章分布估计粒子群优化算法142

5.1分布估计算法142

5.2基于分布估计的离散粒子群优化算法144

5.3基于认知种群的分布估计粒子群优化算法147

5.4结合云模型的分布估计粒子群优化算法150

5.5基于Copula的分布估计粒子群优化算法154

第6章粒子群优化算法的应用161

6.1粒子群优化算法在盲信号分离中的应用161

6.2基于粒子群优化算法的隐马尔可夫模型优化176

6.3基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化191

6.4粒子群优化算法在股票价格预测中的应用201

6.5在多路回波消除中的应用205

6.6粒子群优化算法用于FIRSIMO信道盲辨识213

参考文献216

作者介绍

   高鹰，男，博士，教授，广州大学计算机科学与教育软件学院副院长，计算机应用技术研究所所长。现为国家科学技术奖励评审专家、科技发展中心评审专家和广东省科技咨询专家。主要从事智能优化算法及其应用等方面的研究工作。主持、完成重量、省市级科研项目十余项，申请发明十余件，获得计算机软件著作权二十余项，发表学术论文六十余篇，其中被三大索引收录三十余篇，出版学术专著二部，主编教材二本。获科技进步奖二等奖一项、广东省科学技术一等奖一项。

序言