《生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用计算机与互联网书籍》[55M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用计算机与互联网书籍
作者：	张新明
定价：	98.0
出版社：	科学出版社
出版日期：	2018-06-01
ISBN：	9787030603814
印次：
版次：	1
装帧：	平装
开本：	小16开

内容简介

　　群智能优化算法一般具有原理简单、易于实现的特点，能够较好地处理许多优化问题。生物地理学优化算法是受生物地理学理论启发而开发的一种进化计算技术，是群智能优化算法之一，广泛应用于处理科学和工程领域中的优化问题。《生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用》详细介绍了作者在生物地理学算法改进上的六项研究成果以及四项改进的生物地理学优化算法在图像分割上的应用研究成果。
　　《生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用》注重理论与应用的结合，遵循由浅入深、循序渐进的原则，内容丰富，实验充分。《生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用》可供高等学校、科研院所的计算机科学、人工智能、自动化和管理科学等专业的教师和学生阅读，也可供相关领域的科技工作者和工程技术人员参考。

目录
前言
第1章绪论 1
1.1 优化问题和优化方法 1
1.1.1 优化问题 1
1.1.2 优化方法 2
1.2 群智能优化算法 4
1.2.1 群智能优化算法原理及步骤 4
1.2.2 群智能优化算法相关知识 5
1.2.3 群智能优化算法国内外研究现状 8
1.3 本书所涉及的主要群智能优化算法 9
1.3.1 遗传算法 9
1.3.2 粒子群优化算法 10
1.3.3 差分进化算法 11
1.3.4 细菌觅食优化算法 12
1.3.5 蛙跳算法 14
1.3.6 人工蜂群算法 15
1.3.7 烟花算法 16
1.3.8 灰狼优化算法 18
1.4 本书篇章结构 19
参考文献 21
第2章生物地理学优化算法 23
2.1 生物地理学理论 23
2.1.1 理论背景 23
2.1.2 生物地理学 24
2.2 BBO算法 25
2.2.1 BBO算法数学模型 25
2.2.2 BBO算法步骤及原理 27
2.2.3 BBO算法优缺点分析 33
2.2.4 BBO算法改进动机分析 35
2.2.5 BBO算法相关研究综述 36
2.3 本章小结 37
参考文献 38
第3章生物地理学优化算法代表性改进研究简介 41
3.1 BBO算法迁移模型的改进 41
3.2 BBO算法种群初始化的改进 45
3.3 BBO算法迁移算子的改进 46
3.4 BBO算法变异算子的改进 47
3.5 BBO算法清除算子的改进 48
3.6 BBO算法选择策略的改进 49
3.7 BBO算法的混合改进 50
3.8 本章小结 51
参考文献 51
第4章差分迁移和趋优变异的BBO算法 53
4.1 引言 53
4.2 DGBBO算法 53
4.2.1 榜样选择方案 53
4.2.2 差分迁移算子 54
4.2.3 趋优变异算子 56
4.2.4 贪婪选择法替换精英保留机制 58
4.2.5 改进的迁移概率计算方式 59
4.2.6 DGBBO算法总流程 59
4.2.7 DGBBO算法与BBO算法的异同点 60
4.3 实验与分析 60
4.3.1 实验准备 60
4.3.2 DGBBO算法与其不完整变体算法的对比 61
4.3.3 DGBBO算法与同类算法的对比 64
4.3.4 DGBBO算法与其他类算法的对比 66
4.3.5 DGBBO算法的t检验 68
4.3.6 DGBBO算法的计算复杂度讨论 70
4.3.7 实验总结 71
4.4 本章小结 71
参考文献 71
第5章差分变异和交叉迁移的BBO算法 73
5.1 引言 73
5.2 DCBBO算法 73
5.2.1 差分变异算子 73
5.2.2 交叉迁移算子 74
5.2.3 启发式交叉作 75
5.2.4 DCBBO算法总流程 77
5.2.5 DCBBO算法与BBO算法的异同点 77
5.3 实验与分析 78
5.3.1 实验准备 78
5.3.2 DCBBO算法与同类算法的对比 78
5.3.3 DCBBO算法与其他类算法的对比 82
5.3.4 DCBBO算法的Wilcoxon符号秩检验 85
5.3.5 DCBBO算法的计算复杂度讨论 86
5.3.6 实验总结 86
5.4 本章小结 86
参考文献 87
第6章混合交叉的BBO算法 88
6.1 引言 88
6.2 HCBBO算法 88
6.2.1 垂直交叉作 88
6.2.2 水平交叉作 88
6.2.3 自适应启发式交叉作 89
6.2.4 混合交叉迁移算子 90
6.2.5 HCBBO算法总流程 91
6.2.6 HCBBO算法与BBO算法的异同点 91
6.3 实验与分析 92
6.3.1 实验准备 92
6.3.2 HCBBO算法与同类算法的对比 93
6.3.3 HCBBO算法与其他类算法的对比 97
6.3.4 HCBBO算法的Wilcoxon符号秩检验 98
6.3.5 HCBBO算法的计算复杂度讨论 99
6.3.6 实验总结 99
6.4 本章小结 99
参考文献 100
第7章融合的BBO算法 101
7.1 引言 101
7.2 EMBBO算法 101
7.2.1 共享作 101
7.2.2 差分扰动作 103
7.2.3 共享差分迁移算子 103
7.2.4 单维与全维交叉更新策略 104
7.2.5 反向学习机制 106
7.2.6 EMBBO算法总流程 107
7.2.7 EMBBO算法与BBO算法的异同点 108
7.3 实验与

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内容简介

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