群体智能算法的理论基础--聚文网

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内容简介

群体智能算法是一类源于自然现象与社会规律启发的智能算法，是当前人工智能方法的重要组成部分。本书从群体智能算法的基本特征入手，介绍了常见的群体智能算法及其理论基础研究的三大内容：数学模型、收敛性与时间复杂度，详细阐述了粒子群优化算法、蚁群优化算法、鸽群优化算法、头脑风暴算法与烟花算法的数学模型、收敛性分析与时间复杂度分析等研究结果。为了方便读者开展算法理论分析的实践，部分章节提供了配套实用软件工具的使用案例。
本书适合从事智能优化、进化计算、计算智能、智能优化、管理科学与应用数学领域研究的学者与研究生阅读，也可以作为智能算法应用工程师的辅助工具书。

作者简介

黄翰，华南理工大学软件学院教授、博导，国家级青年人才项目入选者，兼任国际学术期刊IEEE TEVC等副编、大数据与智能机器人教育部重点实验室副主任、广东省本科高校软件工程专业指导委员会主任委员等；主持科技部重点研发项目、国家自然科学基金等近20项；在IEEE TCYB、IEEE TSE等专业学术期刊发表论文60多篇；长期致力于智能算法理论、应用与产业生态的研究，完成落地应用案例70多项。

第1章群体智能算法简介1
1.1群体智能算法的起源1
1.2群体智能算法特点2
1.3常见的几类群体智能算法2
1.3.1粒子群优化算法3
1.3.2蚁群优化算法4
1.3.3头脑风暴优化算法5
1.3.4鸽群优化算法6
1.3.5烟花算法7
1.4群体智能算法分析的数学模型8
1.4.1马尔可夫过程8
1.4.2漂移分析模型9
1.4.3平均增益模型10
1.5群体智能算法的收敛性分析10
1.6群体智能算法的时间复杂度分析11
1.7本章小结13
第2章粒子群优化算法的理论基础14
……

群体智能算法的理论基础

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