仿生智能凤仙花优化算法

仿生智能凤仙花优化算法

  • 大小:47.8 MB
  • 类型:算法
  • 格式:PDF
  • 出版:化学工业出版社
  • 作者:李圣普
  • 更新:2022-09-08 09:26:01
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编辑推荐 自然界的种群,如雨林中的各种动植物、飞翔的鸟群,虽然个体是低智能生物,但是群集呈现某些高智能特性,如飞鸟群体的秩序。《仿生智能优化凤仙花算法》将这种自然现象的仿生研究与智能优化算法结合,以新型群集智能优化算法设计为目标,进行了相关理论方法、技术及实验研究,反映了创新性的研究成果。 内容简介 《仿生智能优化凤仙花算法》系统地描述了一种新型群体智能算法凤仙花优化算法,它的产生、算法实现、理论分析、算法改进及其应用,为读者勾勒出了凤仙花优化算法的全景图像。主要内容包括: 凤仙花优化算法的基本原理与实现及其性能分析、收敛性和时间复杂度分析、改进算法、多目标凤仙花优化算法的化实现,以及几种应用实例。书中重点介绍了凤仙花优化的参数设定,各种改进方法、多目标优化、与典型群体智能算法的性能对比分析等。书中还包括了凤仙花优化算法的最新资料和一些重要算法的流程图,以及源代码,供感兴趣的读者参阅和使用。《仿生智能优化凤仙花算法》可供人工智能、控制科学与工程、计算机算法等专业领域研究人员参考,也可供相关专业研究生教学使用。 目录 第1章绪论1 1.1群集智能的提出1 1.2群集智能的研究历史与现状3 1.3凤仙花优化算法的研究内容6 1.4主要创新点8 1.5未来研究方向9 第2章凤仙花种子传播模式10 2.1智能的基本概念11 2.2群集智能12 2.3生物自适应体15 2.4凤仙花的植物学特性17 2.5凤仙花种子传播模式19 2.6本章小结22 第3章凤仙花优化算法23 3.1引言23 3.2凤仙花优化算法的组成24 3.3凤仙花优化算法的实现28 3.4凤仙花优化算法的讨论33 3.5凤仙花优化算法的实验34 3.6本章小结51 第4章算法的基础理论分析52 4.1引言52 4.2凤仙花优化算法的随机模型54 4.3凤仙花优化算法的全局收敛性56 4.4凤仙花优化算法的时间复杂度58 4.5本章小结65 第5章凤仙花优化算法的改进66 5.1引言67 5.2凤仙花授粉的生物学特征68 5.3增强型凤仙花优化算法69 5.4增强型凤仙花优化算法的实验74 5.5工程应用:3D增材印刷油墨转移率预测87 5.6本章小结100 第6章多目标凤仙花优化101 6.1研究背景101 6.2凤仙花优化算法的改进105 6.3协同多目标凤仙花优化算法108 6.4协同多目标凤仙花优化算法的实验115 6.5工程应用:碳纤维编织锭子结构优化129 6.6本章小结136 附录1CEC2006测试集函数137 附录2CEC2017测试集函数150 附录3158 参考文献160

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