基本信息
内容简介
群智能优化算法是一个方兴未艾的研究领域,《群智能优化算法理论与应用》涉及了很广泛的一类群智能优化算法.全书共分六篇,分别阐述了作者近年来在(广义染色体)遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、免疫算法、细菌觅食算法和Memetic算法等典型群智能优化算法方面的研究成果,并结合(广义)旅行商问题、车间调度问题等给出了算法的数值实验结果。
《群智能优化算法理论与应用》可供计算机科学、信息科学、人工智能、自动化、计算科学等相关领域的研究生、教师、科研人员以及工程技术人员参考使用,也可供高年级本科生作为开拓视野、增长知识的材料阅读。
前言
绪论
第一篇 遗传算法
第1章 遗传算法简介
1.1 遗传算法的发展历史
1.2 遗传算法的基本原理
1.3 遗传算法的数学机理
1.4 遗传算法的特点
参考文献
第2章 遗传算法求解传统旅行商问
2.1 TSP的数学描述
2.2 求解TSP的遗传算法
2.3 模拟实验结果与分析
本章小结
参考文献
第3章 遗传算法求解有约束旅行商问题
3.1 三类有约束的
3.2 有约束TSP的求解
3.3 模拟实验结果
本章小结
参考文献
第4章 遗传算法求解广义旅行商问题
4.1 广义旅行商问题
4.2 广义染色体遗传算法
4.3 广义染色体遗传算法的若干分析
4.4 数值模拟实验
本章小结
参考文献
第二篇 粒子群优化算法
第5章 粒子群优化简介
5.1 粒子群优