- 出版社: 科学出版社; 第1版 (2014年11月1日)
- 平装: 279页
- 语种： 简体中文
- 开本: 5
- ISBN: 7030424220, 9787030424228
- 条形码: 9787030424228
- 商品尺寸: 24 x 17 x 1.8 cm
- 商品重量: 440 g
《人工蜂群算法及其应用》系统地描述了人工蜂群算法的理论、流程、发展、参量设置和实现技术及其应用实例，着重强调算法的改进及应用，各种混合算法的性能及与其他群体智能优化算法性能的比较。并给出了实现有关应用实例的MATLAB 程序设计完整源代码，为读者进一步深入学习、理解和掌握人工蜂群算法提供了方便。 文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/tao/11115.html
编辑推荐
《人工蜂群算法及其应用》适合作为信息、通信、电气、控制、管理等相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可作为工程技术人员研究和学习的参考书。 文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/tao/11115.html
作者简介
江铭炎(1964-)，男，江苏苏州人，博士，山东大学教授，博士生导师，山东大学信息科学与工程学院副院长，山东省重点学科“信号与信息处理”学术带头人。在国内外核心期刊和重要国际学术会议上发表论文150余篇，出版著作四部。主持国家自然科学基金一项，山东省自然科学基金两项，参与国家、省部级及企业项目多项。主要研究方向：软计算、信号与图像处理、4G通信关键技术、计算机网络、生物信息与海量数据挖掘。袁东风(1958-)，男，山东济南人，博士，山东大学教授，博士生导师，山东大学信息科学与工程学院院长，山东大学“信息与通信工程”一级学科博士点学术带头人，山东省“通信与信息系统”省级强化建设重点学科学术带头人，山东省“宽带无线通信技术”省级重点实验室学术带头人。主持和完成国家自然科学基金三项，山东省自然科学重点基金两项，国家和省部级重点横项项目多项。山东省有突出贡献的中青年专家，享受国务院政府特殊津贴。在国内外著名期刊和IEEE组织的国际会议上发表学术论文260余篇，出版著作四部：主要研究方向：通信理论与抗干扰技术、跨层设计、认知无线电网络等。 文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/tao/11115.html
目录
序
前言
第1章 绪论
1.1最优化问题与最优化方法
1.1.1优化的概念与数学模型
1.1.2最优化问题与方法的分类
1.1.3最优化问题的复杂性及NP理论
1.2最优化算法的研究与发展
1.3群体智能优化算法概述
1.4几种群体智能优化算法简介
1.4.1标准遗传算法
1.4.2粒子群算法
1.4.3蚁群算法
1.4.4人工鱼群算法
1.5 人工蜂群算法研究与应用概述
1.5.1 人工蜂群算法的提出与改进
1.5.2人工蜂群算法与其他算法的融合
1.5.3 人工蜂群算法在多领域中的应用
1.5.4人工蜂群算法总结
1.6本章小结
参考文献
第2章基本人工蜂群算法
2.1人工蜂群算法基本概念
2.2人工蜂群算法实现步骤
2.3人工蜂群算法搜索策略分析
2.4应用实例：基本测试函数的优化
2.5人工蜂群算法的特点及参数设置
2.6 MATLAB程序设计
2.7本章小结
参考文献
第3章 人工蜂群算法的性能分析与改进
3.1 人工蜂群算法收敛性证明
3.1.1人工蜂群算法的Markov链模型
3.1.2人工蜂群算法收敛性证明
3.2人工蜂群算法参数对优化结果的影响分析
3.3整数人工蜂群算法
3.3.1 整数优化的人工蜂群算法
3.3.2实验结果与分析
3.4量子人工蜂群算法
3.4.1量子计算
3.4.2量子人工蜂群算法
3.4.3实验结果与分析
3.5小生境人工蜂群算法
3.5.1小生境技术
3.5.2小生境人工蜂群算法
3.5.3实验结果与分析
3.6全局人工蜂群算法
3.6.1基本人工蜂群算法的不足
3.6.2全局人工蜂群算法
3.6.3实验结果与分析
3.7 MATLAB程序设计
3.8本章小结
参考文献
第4章混合蜂群算法
4.1 基于量子和高斯分布的改进人工蜂群算法
4.1.1 量子和高斯分布的改进蜂群算法
4.1.2实验结果与分析
4.2禁忌搜索一蜂群混合优化算法
4.2.1禁忌搜索
4.2.2禁忌搜索蜂群算法
4.2.3实验结果与分析
4.3模拟退火一蜂群混合优化算法
4.3.1模拟退火算法
……
第5章并行人工蜂群算法
第6章 人工蜂群算法在函数优化中的应用
第7章 人工蜂群算法在工程中的应用
附录A常用术语英汉对照表
附录B测试函数集
附录C 人工蜂群算法相关网站 文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/tao/11115.html
文摘
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