智能进化算法概述及应用--聚文网

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内容简介

很优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题。本书由浅入深地介绍了粒子群优化算法、差分进化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群优化算法、果蝇优化算法、人工免疫优化算法和量子衍生进化算法及其相关应用，力求帮助读者能较容易地应用智能进化算汪解决相应的问题。

第1章概述

1.1很优化问题模型

1.2群体智能优化算法

1.3智能进化算法研究及应用

本章小结

第2章粒子群优化算法

2.1粒子群优化算法原理

2.2粒子群优化算法求解旅行商问题

2.3粒子群优化算法在克里金三维地质建模中的应用

本章小结

第3章差分进化算法

3.1差分进化算法原理

3.2函数极值优化及参数设置

3.3基于差分进化优化支持向量机参数

本章小结

第4章混洗蛙跳算法

4.1混洗蛙跳算法原理

4.2混洗蛙跳算法求解0-1背包问题

4.3自适应分组混沌云模型蛙跳算法

4.4基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

本章小结

第5章人工蜂群优化算法

5.1人工蜂群优化算法原理

5.2自适应混合文化蜂群算法原理

5.3基于人工蜂群优化算法的K-Means聚类

本章小结

第6章果蝇优化算法

6.1基本果蝇优化算法

6.2动态分组多策略果蝇优化算法原理

6.3基于果蝇优化算法的极限学习机训练

6.4基于果蝇优化算法的过程神经网络训练

本章小结

第7章人工免疫优化算法

7.1人工免疫优化算法原理

7.2基于人工免疫优化算法的物流配送中心选址

7.3基于人工免疫优化算法求解旅行商问题

本章小结

第8章量子衍生进化算法

8.1改进的量子遗传算法

8.2基于量子位Bloch坐标的量子进化算法

本章小结

参考文献

智能进化算法概述及应用

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