新型元启发式算法及其应用--聚文网

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内容简介

本书结合作者近几年的研究成果，主要介绍人工蜂鸟算法和蝠鲼觅食优化算法的提出、改进及其工程应用，内容包括：人工蜂鸟算法，包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；人工蜂鸟算法的改进及其工程应用，从运用切比雪夫混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行，使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算法进行改进，改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中，并取得了比较好的效果；蝠鲼觅食优化算法，包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；蝠鲼觅食优化算法的改进及其工程应用，采用精英反向学习算法优化初始种群、在链式觅食处采用自适应t分布代替链式因子优化个体在链式觅食点的更新策略等对蝠鲼觅食优化算法进行改进，采用改进的蝠鲼觅食优化算法对混流式水轮机尾水管压力脉动特征进行了有效识别。

本书可供从事计算机科学与技术、水利工程工作的技术人员使用，也可作为大专院校相关专业研究生、教师参考书。

前言
第1章绪论1
1.1优化算法1
1.2抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识4
1.3尾水管压力脉动5
第2章人工蜂鸟算法的提出及其工程应用7
2.1人工蜂鸟算法7
2.2算法的性能测试14
2.3工程应用22
2.4小结29
第3章人工蜂鸟算法改进及其在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中的应用30
3.1引言30
3.2抽水蓄能机组调节系统的非线性数学模型30
3.3人工蜂鸟算法的改进37
3.4基于IAHA的抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识41
3.5小结62
第4章蝠鲼觅食优化的提出及其工程应用63
4.1蝠鲼觅食优化算法63
4.2实验结果对比分析67
4.3工程应用74
4.4小结81
第5章蝠鲼觅食优化算法的改进及其在尾水管压力脉动特征识别中的应用83
5.1引言83
5.2蝠鲼觅食优化算法的改进83
5.3概率神经网络89
5.4利用MRFO算法和ITMRFO算法优化概率神经网络91
5.5尾水管压力脉动特征识别93
5.6小结101
参考文献103
附录A109
附录B113
附录C115
附录D117

新型元启发式算法及其应用

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