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包郵 智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算
作者：李士勇李研林永茂編著
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智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算 版權(quán)信息
- ISBN：9787302517429
- 條形碼：9787302517429 ; 978-7-302-51742-9
- 裝幀：簡(jiǎn)裝本
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算 本書(shū)特色
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算是多種前沿學(xué)科交叉融合的結(jié)晶。主要包括：模擬人腦思維、人體細(xì)胞、器官等的仿人智能優(yōu)化算法；模擬群居動(dòng)物覓食或繁殖行為的群智能優(yōu)化算法；模擬人類(lèi)社會(huì)進(jìn)化的進(jìn)化算法；模擬植物生長(zhǎng)的仿生算法；模擬自然現(xiàn)象或規(guī)律的自然計(jì)算；模擬復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)涌現(xiàn)行為的涌現(xiàn)計(jì)算等80余種算法。本書(shū)可作為智能科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、自動(dòng)化、系統(tǒng)科學(xué)、管理科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的教師、研究生、科研人員的參考書(shū)。
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算 內(nèi)容簡(jiǎn)介
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算是多種前沿學(xué)科交叉融合的結(jié)晶。主要包括：模擬人腦思維、人體細(xì)胞、器官等的仿人智能優(yōu)化算法；模擬群居動(dòng)物覓食或繁殖行為的群智能優(yōu)化算法；模擬人類(lèi)社會(huì)進(jìn)化的進(jìn)化算法；模擬植物生長(zhǎng)的仿生算法；模擬自然現(xiàn)象或規(guī)律的自然計(jì)算；模擬復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)涌現(xiàn)行為的涌現(xiàn)計(jì)算等80余種算法。本書(shū)可作為智能科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、自動(dòng)化、系統(tǒng)科學(xué)、管理科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的教師、研究生、科研人員的參考書(shū)。
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算 目錄
目錄
**篇仿人智能優(yōu)化算法
第1章模糊邏輯算法
1．1模糊集合及其表示
1．2模糊集合的運(yùn)算及其性質(zhì)
1．3模糊關(guān)系與模糊矩陣
1．4模糊推理規(guī)則
1．5模糊系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近特性
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2．1神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)與功能
2．2人工神經(jīng)元的基本特性
2．3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點(diǎn)
2．4前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練及學(xué)習(xí)
2．5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
2．6前向網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法及其逼近特性
第3章免疫算法
3．1免疫系統(tǒng)的基本概念
3．2免疫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)
3．3免疫系統(tǒng)的免疫機(jī)制
3．4免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)及優(yōu)化機(jī)理
3．5免疫算法及克隆選擇算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第4章內(nèi)分泌算法
4．1內(nèi)分泌算法的提出
4．2內(nèi)分泌與神經(jīng)、免疫系統(tǒng)之間的關(guān)系
4．3生物內(nèi)分泌系統(tǒng)
4．4內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)規(guī)律的描述
4．5人工內(nèi)分泌系統(tǒng)內(nèi)分泌激素的調(diào)節(jié)機(jī)制
4．6基于內(nèi)分泌調(diào)節(jié)機(jī)制的行為自組織算法的實(shí)現(xiàn)
第5章人工代謝算法
5．1人工代謝算法的提出
5．2人工代謝算法的原理
5．3人工代謝算法的描述
5．4人工代謝算法的實(shí)現(xiàn)流程
第6章膜計(jì)算
6．1膜計(jì)算的提出
6．2細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)、模型及功能
6．3標(biāo)準(zhǔn)膜計(jì)算的原理
6．4標(biāo)準(zhǔn)膜計(jì)算的描述
6．5膜計(jì)算的過(guò)程及實(shí)現(xiàn)步驟
第7章禁忌搜索算法
7．1禁忌搜索算法的提出
7．2組合優(yōu)化中的鄰域概念
7．3局部搜索算法
7．4禁忌搜索算法
7．5禁忌搜索算法主要操作及參數(shù)
第8章和聲搜索算法
8．1和聲搜索算法的提出
8．2和聲搜索算法的原理及結(jié)構(gòu)
8．3和聲搜索算法的主要步驟及流程
第9章思維進(jìn)化算法
9．1思維進(jìn)化算法的提出
9．2思維進(jìn)化算法的基本思想
9．3思維進(jìn)化算法的描述
9．4思維進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第10章社會(huì)進(jìn)化算法
10．1社會(huì)進(jìn)化算法的提出
10．2社會(huì)進(jìn)化算法的基本思想
10．3多智能體社會(huì)進(jìn)化系統(tǒng)
10．4社會(huì)進(jìn)化算法的描述
10.5社會(huì)進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第11章人口遷移算法
11．1人口遷移算法的提出
11．2人口遷移算法的原理
11．3人口遷移算法的描述
11．4人口遷移算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第12章標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法
12．1標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的提出
12．2標(biāo)桿管理的基本思想
12．3標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的基本原理
12．4標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)描述
12．5標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)流程
第13章瞭望算法
13．1瞭望算法的提出
13．2瞭望算法的基本原理
13．3瞭望算法的數(shù)學(xué)描述
13．4求解全局優(yōu)化問(wèn)題的瞭望算法的實(shí)現(xiàn)
第14章視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法
14．1視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的提出
14．2視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的原理
14．3視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的描述與步驟
14．4算法的收斂性證明
14．5視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)舉例
14．6基于視覺(jué)認(rèn)知的可視化算法
第15章頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
15．1頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的提出
15．2頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的基本思想
15．3頭腦風(fēng)暴過(guò)程的描述
15．4頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的描述及實(shí)現(xiàn)步驟
15．5基于討論機(jī)制的頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
第16章隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法
16．1隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的提出
16．2隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的原理
16．3隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的描述
16．4隨機(jī)聚焦搜索算法的基本步驟
16．5基于隨機(jī)聚焦搜索算法的沖壓成形工藝優(yōu)化
第17章教學(xué)優(yōu)化算法
17．1教學(xué)優(yōu)化算法的提出
17．2教學(xué)優(yōu)化算法的原理
17．3教學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
17．4教學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第18章帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法
18．1帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的提出
18．2帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的原理
18．3帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的數(shù)學(xué)描述
18．4帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第19章世界杯競(jìng)賽算法
19．1世界杯競(jìng)賽算法的提出
19．2世界杯競(jìng)賽算法的描述
19．3世界杯競(jìng)賽算法的實(shí)現(xiàn)流程
第20章集體決策優(yōu)化算法
20．1集體決策優(yōu)化算法的提出
20．2集體決策優(yōu)化的基本思想
20．3集體決策優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
20．4集體決策優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第二篇進(jìn) 化 算 法
第21章遺傳算法
21．1遺傳算法的提出
21．2遺傳算法的優(yōu)化原理
21．3生物的遺傳及遺傳算法的基本概念
21．4遺傳算法的基本操作
21．5遺傳算法的求解步驟
21．6原對(duì)偶遺傳算法
第22章遺傳編程
22．1遺傳編程的提出
22．2遺傳編程的原理及基本操作
22．3遺傳編程算法的設(shè)計(jì)步驟及流程
22．4遺傳編程算法的本質(zhì)屬性
第23章進(jìn)化規(guī)劃
23．1進(jìn)化規(guī)劃的提出
23．2進(jìn)化規(guī)劃的原理及基本操作
23．3進(jìn)化規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第24章進(jìn)化策略
24．1進(jìn)化策略的提出
24．2進(jìn)化策略的基本原理
24．3進(jìn)化策略的基本操作
24．4進(jìn)化策略的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第25章分布估計(jì)算法
25．1分布估計(jì)算法的提出
25．2分布估計(jì)算法的基本原理
25．3分布估計(jì)算法的描述
25．4分布估計(jì)算法的基本步驟及流程
第26章差分進(jìn)化算法
26．1差分進(jìn)化算法的提出
26．2差分進(jìn)化算法的原理
26．3差分進(jìn)化算法的基本操作
26．4差分進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
26．5差分進(jìn)化算法的擴(kuò)展形式
第27章DNA計(jì)算
27．1DNA計(jì)算的提出
27．2DNA計(jì)算的生物學(xué)基礎(chǔ)
27．3DNA計(jì)算的基本原理及主要步驟
27．4DNA計(jì)算的基本操作
27．5DNA計(jì)算的編碼問(wèn)題
27．6DNA計(jì)算系統(tǒng)的原型
第28章基因表達(dá)式編程算法
28．1基因表達(dá)式編程算法的提出
28．2基因表達(dá)式編程算法的原理
28．3基因表達(dá)式編程的基本概念
28．4GEP算法的遺傳操作
28．5基本的GEP算法流程
第29章Memetic算法
29．1Memetic算法的提出
29．2Memetic算法的原理
29．3Memetic算法的描述
29．4Memetic算法的流程
29．5Memetic算法的特點(diǎn)及其意義
第30章文化算法
30．1文化算法的提出
30．2文化算法的基本結(jié)構(gòu)與原理
30．3文化算法求解約束優(yōu)化問(wèn)題的描述與設(shè)計(jì)
30．4基本文化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第三篇群智能優(yōu)化算法
第31章蟻群優(yōu)化算法/蟻獅優(yōu)化算法
31．1蟻群優(yōu)化算法的提出
31．2螞蟻的習(xí)性及覓食行為
31．3蟻群覓食策略的優(yōu)化原理
31．4蟻群算法的原型——螞蟻系統(tǒng)模型的描述
31．5基本蟻群算法的流程
31.6蟻獅優(yōu)化算法的提出
31.7蟻獅的狩獵行為
31.8蟻獅優(yōu)化算法的原理
31.9蟻獅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
31.10蟻獅優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第32章粒子群優(yōu)化算法
32．1粒子群優(yōu)化算法的提出
32．2粒子群優(yōu)化算法的基本原理
32．3粒子群優(yōu)化算法的描述
32．4粒子群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
32．5粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn)及其改進(jìn)
第33章人工蜂群算法/蜂群優(yōu)化算法
33．1蜂群算法的提出
33．2人工蜂群算法的基本原理
33．3人工蜂群算法的描述
33．4人工蜂群算法的實(shí)現(xiàn)步驟與流程
33．5基于蜜蜂繁殖行為的蜂群優(yōu)化算法
第34章混合蛙跳算法
34．1混合蛙跳算法的提出
34．2混合蛙跳算法的基本原理
34．3基本混合蛙跳算法的描述
34．4混合蛙跳算法的實(shí)現(xiàn)步驟
34．5混合蛙跳算法的流程
第35章人工魚(yú)群算法
35．1人工魚(yú)群算法的提出
35．2動(dòng)物自治體模型與魚(yú)類(lèi)的覓食行為
35．3人工魚(yú)群算法的基本原理
35．4人工魚(yú)群算法的數(shù)學(xué)描述
35．5人工魚(yú)群算法的流程
第36章大馬哈魚(yú)洄游算法
36．1大馬哈魚(yú)洄游算法的提出
36．2大馬哈魚(yú)的洄游習(xí)性
36．3大馬哈魚(yú)洄游算法的原理
36．4大馬哈魚(yú)洄游算法的描述
36．5大馬哈魚(yú)洄游算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第37章鯨魚(yú)優(yōu)化算法
37．1鯨魚(yú)優(yōu)化算法的提出
37．2鯨魚(yú)的泡泡網(wǎng)覓食行為
37．3鯨魚(yú)優(yōu)化算法的原理
37．4鯨魚(yú)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
37．5鯨魚(yú)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第38章磷蝦群算法
38．1磷蝦群算法的提出
38．2磷蝦群算法的原理
38．3磷蝦群算法的數(shù)學(xué)描述
38．4磷蝦群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第39章細(xì)菌覓食優(yōu)化算法
39．1細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的提出
39．2大腸桿菌的結(jié)構(gòu)及覓食行為
39．3細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的原理
39．4細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
39．5細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第40章細(xì)菌(群體)趨藥性算法
40．1細(xì)菌(群體)趨藥性算法的提出
40．2細(xì)菌趨藥性算法的原理
40．3細(xì)菌趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．4細(xì)菌群體趨藥性算法的基本思想
40．5細(xì)菌群體趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．6細(xì)菌群體趨藥性算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第41章細(xì)菌菌落優(yōu)化算法
41．1細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的提出
41．2細(xì)菌的生長(zhǎng)、繁殖、死亡過(guò)程
41．3細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的原理
41．4細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)
41．5細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第42章貓群優(yōu)化算法
42．1貓群優(yōu)化算法的提出
42．2貓的習(xí)性
42．3貓群優(yōu)化算法的原理
42．4貓群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
42．5貓群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
42．6貓群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)的程序流程
第43章鼠群優(yōu)化算法
43．1鼠群優(yōu)化算法的提出
43．2鼠群優(yōu)化算法的原理
43．3鼠群優(yōu)化算法及其環(huán)境描述
43．4鼠群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第44章貓鼠種群算法
44．1貓鼠種群算法提出
44．2貓鼠種群算法的原理
44．3貓鼠種群算法的數(shù)學(xué)描述
44．4貓鼠種群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第45章雞群優(yōu)化算法
45．1雞群優(yōu)化算法的提出
45．2雞群優(yōu)化算法的基本思想
45．3雞群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
45．4雞群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第46章狼群算法
46．1狼群算法的提出
46．2狼的習(xí)性及狼群特征
46．3狼群算法的原理
46．4狼群算法的數(shù)學(xué)描述
46．5狼群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第47章灰狼優(yōu)化算法
47．1灰狼優(yōu)化算法的提出
47．2灰狼的社會(huì)等級(jí)及狩獵行為
47．3灰狼優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
47．4灰狼優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第48章獅子優(yōu)化算法
48．1獅子優(yōu)化算法的提出
48．2獅子的習(xí)性
48．3獅子優(yōu)化算法的原理
48．4獅子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
48．5獅子優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第49章猴群算法
49．1猴群算法的提出
49．2猴群算法的原理
49．3猴群算法的數(shù)學(xué)描述
49．4猴群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第50章雁群優(yōu)化算法
50．1雁群優(yōu)化算法的提出
50．2雁群飛行規(guī)則及其假設(shè)
50．3雁群優(yōu)化算法的基本思想
50．4雁群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
50．5雁群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第51章候鳥(niǎo)優(yōu)化算法
51.1候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的提出
51.2候鳥(niǎo)Ｖ字形編隊(duì)飛行的優(yōu)化原理
51.3候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的描述
51.4候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
51.5候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的特點(diǎn)及參數(shù)分析
第52章布谷鳥(niǎo)搜索算法
52.1布谷鳥(niǎo)搜索算法的提出
52.2布谷鳥(niǎo)的繁殖行為與Levy飛行
52.3布谷鳥(niǎo)搜索算法的原理
52.4布谷鳥(niǎo)搜索算法的數(shù)學(xué)描述
52.5布谷鳥(niǎo)搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第53章螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法/螢火蟲(chóng)算法
53.1螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的提出
53.2螢火蟲(chóng)閃光的特點(diǎn)及功能
53.3螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
53.4螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
53.5螢火蟲(chóng)算法的基本思想
53.6螢火蟲(chóng)算法的數(shù)學(xué)描述
53.7螢火蟲(chóng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第54章飛蛾撲火優(yōu)化算法
54.1飛蛾撲火優(yōu)化算法的提出
54.2飛蛾的橫向?qū)Ш椒椒?br />
54.3飛蛾撲火的原理
54.4飛蛾撲火優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
54.5飛蛾撲火優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第55章蝙蝠算法
55.1蝙蝠算法的提出
55.2蝙蝠的習(xí)性及回聲定位
55.3蝙蝠算法的基本思想
55.4蝙蝠算法的數(shù)學(xué)描述
55.5蝙蝠算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第56章果蠅優(yōu)化算法
56.1果蠅優(yōu)化算法的提出
56.2果蠅的生物價(jià)值及覓食行為
56.3果蠅優(yōu)化算法的基本原理
56.4果蠅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
56.5果蠅優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第57章群居蜘蛛優(yōu)化算法
57.1群居蜘蛛優(yōu)化算法的提出
57.2蜘蛛的習(xí)性與特征
57.3群居蜘蛛優(yōu)化算法的基本思想
57.4群居蜘蛛優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
57.5蜘蛛優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第58章蟑螂優(yōu)化算法
58.1蟑螂優(yōu)化算法的提出
58.2蟑螂的習(xí)性
58.3蟑螂優(yōu)化算法的原理
58.4蟑螂優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
58.5蟑螂優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第59章捕食搜索算法
59.1捕食搜索算法的提出
59.2動(dòng)物捕食策略
59.3捕食搜索算法的基本思想
59.4捕食搜索算法的數(shù)學(xué)描述
59.5捕食搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第60章自由搜索算法
60.1自由搜索算法的提出
60.2自由搜索算法的優(yōu)化原理
60.3自由搜索算法的數(shù)學(xué)描述
60.4自由搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第61章食物鏈算法
61.1食物鏈算法的提出
61.2捕食食物鏈
61.3人工捕食策略
61.4人工生命食物鏈的基本思想
61.5食物鏈算法的數(shù)學(xué)描述
61.6食物鏈算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第62章共生生物搜索算法
62.1共生生物搜索算法的提出
62.2共生生物搜索算法的原理
62.3共生生物搜索算法的數(shù)學(xué)描述
62.4SOS算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第63章生物地理學(xué)優(yōu)化算法
63.1生物地理學(xué)優(yōu)化算法的提出
63.2生物地理學(xué)的基本概念及生物物種遷移模型
63.3生物地理學(xué)優(yōu)化算法的原理
63.4生物地理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
63.5生物地理學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第64章競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法
64.1競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的提出
64.2競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的原理
64.3競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的描述
64.4競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第四篇仿植物生長(zhǎng)算法
第65章模擬植物生長(zhǎng)算法
65．1模擬植物生長(zhǎng)算法的提出
65．2模擬植物生長(zhǎng)算法的原理
65．3模擬植物生長(zhǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
65．4模擬植物生長(zhǎng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第66章人工植物優(yōu)化算法
66．1人工植物優(yōu)化算法的提出
66．2人工植物優(yōu)化算法的優(yōu)化原理
66．3人工植物優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
66．4人工植物優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第67章人工藻類(lèi)算法
67．1人工藻類(lèi)算法的提出
67．2藻類(lèi)的生長(zhǎng)特性
67．3人工藻類(lèi)算法的數(shù)學(xué)描述
67．4人工藻類(lèi)算法的偽代碼及流程
第68章小樹(shù)生長(zhǎng)算法
68．1小樹(shù)生長(zhǎng)算法的提出
68．2小樹(shù)生長(zhǎng)算法的優(yōu)化原理
68．3小樹(shù)生長(zhǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
68．4小樹(shù)生長(zhǎng)算法的程序?qū)崿F(xiàn)
第69章自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法
69．1自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的提出
69．2自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的優(yōu)化機(jī)理
69．3自然樹(shù)生長(zhǎng)的競(jìng)爭(zhēng)模型
69．4自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的數(shù)學(xué)描述
69．5自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第70章根樹(shù)優(yōu)化算法
70．1根樹(shù)優(yōu)化算法的提出
70．2根樹(shù)優(yōu)化算法的基本原理
70．3根樹(shù)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
70．4RTO算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第71章森林優(yōu)化算法
71．1森林優(yōu)化算法的提出
71．2森林優(yōu)化算法的原理
71．3森林優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
71．4森林優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第72章入侵草優(yōu)化算法
72．1入侵草優(yōu)化算法的提出
72．2雜草生長(zhǎng)的入侵性
72．3入侵草優(yōu)化算法的原理
72．4入侵草優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
72．5入侵草優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第73章種子優(yōu)化算法
73．1種子優(yōu)化算法的提出
73．2種子優(yōu)化算法的基本思想
73．3種子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
73．4基于正態(tài)分布的種子優(yōu)化算法
第74章花朵授粉算法
74．1花朵授粉算法的提出
74．2花朵授粉的特征
74．3花朵授粉算法的數(shù)學(xué)描述
74．4花朵授粉算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第五篇仿自然優(yōu)化算法
第75章模擬退火算法
75．1模擬退火算法的提出
75．2固體退火過(guò)程的統(tǒng)計(jì)力學(xué)原理
75．3模擬退火算法的數(shù)學(xué)描述
75．4模擬退火算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第76章混沌優(yōu)化算法
76．1混沌優(yōu)化算法的提出
76．2混沌學(xué)與Logistic映射
76．3混沌優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
76．4變尺度混沌優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第77章混沌黃金分割搜索算法
77．1混沌黃金分割搜索算法的提出
77．2混沌黃金分割搜索算法的原理及數(shù)學(xué)描述
77．3混沌黃金分割搜索算法的結(jié)構(gòu)
77．4混沌黃金分割搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第78章隨機(jī)分形搜索算法
78．1隨機(jī)分形搜索算法的提出
78．2隨機(jī)分形搜索的原理
78．3分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述
78．4分形搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟
78．5隨機(jī)分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述及實(shí)現(xiàn)步驟
第79章量子搜索算法
79．1量子搜索算法的提出
79．2量子計(jì)算基礎(chǔ)
79．3Grover量子搜索算法的原理
79．4Grover算法的搜索步驟
79．4量子遺傳算法的原理及實(shí)現(xiàn)步驟
第80章智能水滴優(yōu)化算法
80．1智能水滴優(yōu)化算法的提出
80．2智能水滴優(yōu)化算法的基本原理
80．3智能水滴優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
80．4智能水滴優(yōu)化算法求解TSP問(wèn)題的步驟及流程
第81章水循環(huán)算法
81．1水循環(huán)算法的提出
81．2水循環(huán)過(guò)程
81．3水循環(huán)算法的基本原理
81．4水循環(huán)算法的數(shù)學(xué)描述
81．5水循環(huán)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第82章水波優(yōu)化算法
82．1水波優(yōu)化算法的提出
82．2水波現(xiàn)象與水波理論
82．3水波優(yōu)化算法的基本原理
82．4水波優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
82．5水波優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第83章人工雨滴算法
83．1人工雨滴算法的提出
83．2雨滴形成及降雨過(guò)程分析
83．3人工雨滴算法的基本思想
83．4人工雨滴算法的數(shù)學(xué)描述
83．4人工雨滴算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第84章云搜索優(yōu)化算法
84．1云搜索優(yōu)化算法的提出
84．2云搜索優(yōu)化算法的基本思想
84．3云搜索優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
84．4云搜索優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第85章氣象云模型優(yōu)化算法
85．1氣象云模型優(yōu)化算法的提出
85．2氣象云模型優(yōu)化算法的基本思想
85．3氣象云模型優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
85．4氣象云模型優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第86章風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法
86．1風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的提出
86．2風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的原理
86．3風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
86．4風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第87章宇宙大爆炸算法
87．1宇宙大爆炸算法的提出
87．2宇宙大爆炸算法的基本思想
87．3宇宙大爆炸算法的數(shù)學(xué)描述
87．4BBBC算法實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第88章中心引力優(yōu)化算法
88．1中心引力優(yōu)化算法的提出
88．2中心引力優(yōu)化算法的原理
88．3中心引力優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
88．4中心引力優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第89章引力搜索算法
89．1引力搜索算法的提出
89．2引力搜索算法的原理
89．3引力搜索算法的數(shù)學(xué)描述
89．4引力搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第90章引力場(chǎng)算法
90．1引力場(chǎng)算法的提出
90．2行星和恒星的形成理論
90．3引力場(chǎng)算法的基本思想
90．4引力場(chǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
90．5引力場(chǎng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第91章極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法
91．1極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的提出
91．2BS生物演化模型
91．3極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的原理
91．4極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的描述
91．5極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
91．6極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的特點(diǎn)
第92章擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法
92．1擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的提出
92．2擬態(tài)物理學(xué)
92．3擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的基本思想
92．4擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
92．5擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第93章分子動(dòng)理論優(yōu)化算法
93．1分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的提出
93．2分子動(dòng)理論的相關(guān)知識(shí)
93．3分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的原理
93．4分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
93．5分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第94章類(lèi)電磁機(jī)制算法
94．1類(lèi)電磁機(jī)制算法的提出
94．2庫(kù)侖定律
94．3類(lèi)電磁機(jī)制算法的基本思想
94．4類(lèi)電磁機(jī)制算法的數(shù)學(xué)描述
94．5類(lèi)電磁機(jī)制算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第95章熱傳遞搜索算法
95．1熱傳遞搜索算法的提出
95．2熱傳遞搜索算法的原理
95．3熱傳遞搜索算法的數(shù)學(xué)描述
94．4熱傳遞搜索算法的流程
第96章渦流搜索算法
96．1渦流搜索算法的提出
96．2渦流搜索算法的原理
96．3渦流搜索算法的數(shù)學(xué)描述
96．4渦流搜索算法的實(shí)現(xiàn)及流程
第97章閃電搜索算法
97．1閃電搜索算法的提出
97．2閃電搜索算法的原理
97．3閃電搜索算法的數(shù)學(xué)描述
97．4閃電搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第98章光線優(yōu)化算法
98．1光線優(yōu)化算法的提出
98．2光線優(yōu)化算法的原理
98．3光線優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
98．4光線優(yōu)化算法的流程
第99章化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法
99．1化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的提出
99．2化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的原理
99．3化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
99．4化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第100章正弦余弦算法
100．1正弦余弦算法的提出
100．2正弦余弦算法的原理
100．3正弦余弦算法的數(shù)學(xué)描述
100．4正弦余弦算法的偽代碼實(shí)現(xiàn)
第101章陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法
101．1陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的提出
101．2陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的基本思想
101．3陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
101．4陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的偽代碼實(shí)現(xiàn)
第六篇涌 現(xiàn) 計(jì) 算
第102章一維元胞自動(dòng)機(jī)的涌現(xiàn)計(jì)算
102．1元胞自動(dòng)機(jī)概念的提出
102．2元胞自動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)與規(guī)則
102．3一維元胞自動(dòng)機(jī)涌現(xiàn)計(jì)算的原理
第103章Conway生命游戲的涌現(xiàn)計(jì)算
103．1Conway生命游戲的提出
103．2二維細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)和規(guī)則
103．3Conway生命游戲的演化
103．4基于MATLAB的生命游戲仿真設(shè)計(jì)
103．5基于MATLAB的生命游戲仿真算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第104章螞蟻系統(tǒng)覓食路徑的涌現(xiàn)計(jì)算
104．1螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)現(xiàn)象
104．2螞蟻群體覓食行為模型的構(gòu)建
104．3螞蟻主體覓食行為規(guī)則及模型參數(shù)
104．4基于Agent的螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)計(jì)算
第105章數(shù)字人工生命Autolife的涌現(xiàn)行為
105．1Autolife模型的提出
105．2Autolife模型的基本思想
105．3Autolife模型的規(guī)則描述
105．4不同環(huán)境下的人工生命群體動(dòng)態(tài)行為
105．5組織的自創(chuàng)生與自修復(fù)
105．6Autolife模型的意義
第106章黏菌的鐵路網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)計(jì)算
106．1黏菌涌現(xiàn)計(jì)算的提出
106．2黏菌及其習(xí)性
106．3黏菌覓食的涌現(xiàn)行為
106．4黏菌交通網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)計(jì)算過(guò)程
106．5黏菌網(wǎng)絡(luò)的性能及路徑尋優(yōu)模型
附錄A智能優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)： 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論
參考文獻(xiàn)
**篇仿人智能優(yōu)化算法
第1章模糊邏輯算法
1．1模糊集合及其表示
1．2模糊集合的運(yùn)算及其性質(zhì)
1．3模糊關(guān)系與模糊矩陣
1．4模糊推理規(guī)則
1．5模糊系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近特性
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2．1神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)與功能
2．2人工神經(jīng)元的基本特性
2．3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點(diǎn)
2．4前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練及學(xué)習(xí)
2．5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
2．6前向網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法及其逼近特性
第3章免疫算法
3．1免疫系統(tǒng)的基本概念
3．2免疫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)
3．3免疫系統(tǒng)的免疫機(jī)制
3．4免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)及優(yōu)化機(jī)理
3．5免疫算法及克隆選擇算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第4章內(nèi)分泌算法
4．1內(nèi)分泌算法的提出
4．2內(nèi)分泌與神經(jīng)、免疫系統(tǒng)之間的關(guān)系
4．3生物內(nèi)分泌系統(tǒng)
4．4內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)規(guī)律的描述
4．5人工內(nèi)分泌系統(tǒng)內(nèi)分泌激素的調(diào)節(jié)機(jī)制
4．6基于內(nèi)分泌調(diào)節(jié)機(jī)制的行為自組織算法的實(shí)現(xiàn)
第5章人工代謝算法
5．1人工代謝算法的提出
5．2人工代謝算法的原理
5．3人工代謝算法的描述
5．4人工代謝算法的實(shí)現(xiàn)流程
第6章膜計(jì)算
6．1膜計(jì)算的提出
6．2細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)、模型及功能
6．3標(biāo)準(zhǔn)膜計(jì)算的原理
6．4標(biāo)準(zhǔn)膜計(jì)算的描述
6．5膜計(jì)算的過(guò)程及實(shí)現(xiàn)步驟
第7章禁忌搜索算法
7．1禁忌搜索算法的提出
7．2組合優(yōu)化中的鄰域概念
7．3局部搜索算法
7．4禁忌搜索算法
7．5禁忌搜索算法主要操作及參數(shù)
第8章和聲搜索算法
8．1和聲搜索算法的提出
8．2和聲搜索算法的原理及結(jié)構(gòu)
8．3和聲搜索算法的主要步驟及流程
第9章思維進(jìn)化算法
9．1思維進(jìn)化算法的提出
9．2思維進(jìn)化算法的基本思想
9．3思維進(jìn)化算法的描述
9．4思維進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第10章社會(huì)進(jìn)化算法
10．1社會(huì)進(jìn)化算法的提出
10．2社會(huì)進(jìn)化算法的基本思想
10．3多智能體社會(huì)進(jìn)化系統(tǒng)
10．4社會(huì)進(jìn)化算法的描述
10.5社會(huì)進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第11章人口遷移算法
11．1人口遷移算法的提出
11．2人口遷移算法的原理
11．3人口遷移算法的描述
11．4人口遷移算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第12章標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法
12．1標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的提出
12．2標(biāo)桿管理的基本思想
12．3標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的基本原理
12．4標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)描述
12．5標(biāo)桿學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)流程
第13章瞭望算法
13．1瞭望算法的提出
13．2瞭望算法的基本原理
13．3瞭望算法的數(shù)學(xué)描述
13．4求解全局優(yōu)化問(wèn)題的瞭望算法的實(shí)現(xiàn)
第14章視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法
14．1視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的提出
14．2視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的原理
14．3視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的描述與步驟
14．4算法的收斂性證明
14．5視覺(jué)認(rèn)知優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)舉例
14．6基于視覺(jué)認(rèn)知的可視化算法
第15章頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
15．1頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的提出
15．2頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的基本思想
15．3頭腦風(fēng)暴過(guò)程的描述
15．4頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的描述及實(shí)現(xiàn)步驟
15．5基于討論機(jī)制的頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法
第16章隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法
16．1隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的提出
16．2隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的原理
16．3隨機(jī)聚焦搜索優(yōu)化算法的描述
16．4隨機(jī)聚焦搜索算法的基本步驟
16．5基于隨機(jī)聚焦搜索算法的沖壓成形工藝優(yōu)化
第17章教學(xué)優(yōu)化算法
17．1教學(xué)優(yōu)化算法的提出
17．2教學(xué)優(yōu)化算法的原理
17．3教學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
17．4教學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第18章帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法
18．1帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的提出
18．2帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的原理
18．3帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的數(shù)學(xué)描述
18．4帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第19章世界杯競(jìng)賽算法
19．1世界杯競(jìng)賽算法的提出
19．2世界杯競(jìng)賽算法的描述
19．3世界杯競(jìng)賽算法的實(shí)現(xiàn)流程
第20章集體決策優(yōu)化算法
20．1集體決策優(yōu)化算法的提出
20．2集體決策優(yōu)化的基本思想
20．3集體決策優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
20．4集體決策優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第二篇進(jìn) 化 算 法
第21章遺傳算法
21．1遺傳算法的提出
21．2遺傳算法的優(yōu)化原理
21．3生物的遺傳及遺傳算法的基本概念
21．4遺傳算法的基本操作
21．5遺傳算法的求解步驟
21．6原對(duì)偶遺傳算法
第22章遺傳編程
22．1遺傳編程的提出
22．2遺傳編程的原理及基本操作
22．3遺傳編程算法的設(shè)計(jì)步驟及流程
22．4遺傳編程算法的本質(zhì)屬性
第23章進(jìn)化規(guī)劃
23．1進(jìn)化規(guī)劃的提出
23．2進(jìn)化規(guī)劃的原理及基本操作
23．3進(jìn)化規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第24章進(jìn)化策略
24．1進(jìn)化策略的提出
24．2進(jìn)化策略的基本原理
24．3進(jìn)化策略的基本操作
24．4進(jìn)化策略的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第25章分布估計(jì)算法
25．1分布估計(jì)算法的提出
25．2分布估計(jì)算法的基本原理
25．3分布估計(jì)算法的描述
25．4分布估計(jì)算法的基本步驟及流程
第26章差分進(jìn)化算法
26．1差分進(jìn)化算法的提出
26．2差分進(jìn)化算法的原理
26．3差分進(jìn)化算法的基本操作
26．4差分進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
26．5差分進(jìn)化算法的擴(kuò)展形式
第27章DNA計(jì)算
27．1DNA計(jì)算的提出
27．2DNA計(jì)算的生物學(xué)基礎(chǔ)
27．3DNA計(jì)算的基本原理及主要步驟
27．4DNA計(jì)算的基本操作
27．5DNA計(jì)算的編碼問(wèn)題
27．6DNA計(jì)算系統(tǒng)的原型
第28章基因表達(dá)式編程算法
28．1基因表達(dá)式編程算法的提出
28．2基因表達(dá)式編程算法的原理
28．3基因表達(dá)式編程的基本概念
28．4GEP算法的遺傳操作
28．5基本的GEP算法流程
第29章Memetic算法
29．1Memetic算法的提出
29．2Memetic算法的原理
29．3Memetic算法的描述
29．4Memetic算法的流程
29．5Memetic算法的特點(diǎn)及其意義
第30章文化算法
30．1文化算法的提出
30．2文化算法的基本結(jié)構(gòu)與原理
30．3文化算法求解約束優(yōu)化問(wèn)題的描述與設(shè)計(jì)
30．4基本文化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第三篇群智能優(yōu)化算法
第31章蟻群優(yōu)化算法/蟻獅優(yōu)化算法
31．1蟻群優(yōu)化算法的提出
31．2螞蟻的習(xí)性及覓食行為
31．3蟻群覓食策略的優(yōu)化原理
31．4蟻群算法的原型——螞蟻系統(tǒng)模型的描述
31．5基本蟻群算法的流程
31.6蟻獅優(yōu)化算法的提出
31.7蟻獅的狩獵行為
31.8蟻獅優(yōu)化算法的原理
31.9蟻獅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
31.10蟻獅優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第32章粒子群優(yōu)化算法
32．1粒子群優(yōu)化算法的提出
32．2粒子群優(yōu)化算法的基本原理
32．3粒子群優(yōu)化算法的描述
32．4粒子群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
32．5粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn)及其改進(jìn)
第33章人工蜂群算法/蜂群優(yōu)化算法
33．1蜂群算法的提出
33．2人工蜂群算法的基本原理
33．3人工蜂群算法的描述
33．4人工蜂群算法的實(shí)現(xiàn)步驟與流程
33．5基于蜜蜂繁殖行為的蜂群優(yōu)化算法
第34章混合蛙跳算法
34．1混合蛙跳算法的提出
34．2混合蛙跳算法的基本原理
34．3基本混合蛙跳算法的描述
34．4混合蛙跳算法的實(shí)現(xiàn)步驟
34．5混合蛙跳算法的流程
第35章人工魚(yú)群算法
35．1人工魚(yú)群算法的提出
35．2動(dòng)物自治體模型與魚(yú)類(lèi)的覓食行為
35．3人工魚(yú)群算法的基本原理
35．4人工魚(yú)群算法的數(shù)學(xué)描述
35．5人工魚(yú)群算法的流程
第36章大馬哈魚(yú)洄游算法
36．1大馬哈魚(yú)洄游算法的提出
36．2大馬哈魚(yú)的洄游習(xí)性
36．3大馬哈魚(yú)洄游算法的原理
36．4大馬哈魚(yú)洄游算法的描述
36．5大馬哈魚(yú)洄游算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第37章鯨魚(yú)優(yōu)化算法
37．1鯨魚(yú)優(yōu)化算法的提出
37．2鯨魚(yú)的泡泡網(wǎng)覓食行為
37．3鯨魚(yú)優(yōu)化算法的原理
37．4鯨魚(yú)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
37．5鯨魚(yú)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第38章磷蝦群算法
38．1磷蝦群算法的提出
38．2磷蝦群算法的原理
38．3磷蝦群算法的數(shù)學(xué)描述
38．4磷蝦群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第39章細(xì)菌覓食優(yōu)化算法
39．1細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的提出
39．2大腸桿菌的結(jié)構(gòu)及覓食行為
39．3細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的原理
39．4細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
39．5細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第40章細(xì)菌(群體)趨藥性算法
40．1細(xì)菌(群體)趨藥性算法的提出
40．2細(xì)菌趨藥性算法的原理
40．3細(xì)菌趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．4細(xì)菌群體趨藥性算法的基本思想
40．5細(xì)菌群體趨藥性算法的數(shù)學(xué)描述
40．6細(xì)菌群體趨藥性算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第41章細(xì)菌菌落優(yōu)化算法
41．1細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的提出
41．2細(xì)菌的生長(zhǎng)、繁殖、死亡過(guò)程
41．3細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的原理
41．4細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)
41．5細(xì)菌菌落優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第42章貓群優(yōu)化算法
42．1貓群優(yōu)化算法的提出
42．2貓的習(xí)性
42．3貓群優(yōu)化算法的原理
42．4貓群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
42．5貓群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
42．6貓群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)的程序流程
第43章鼠群優(yōu)化算法
43．1鼠群優(yōu)化算法的提出
43．2鼠群優(yōu)化算法的原理
43．3鼠群優(yōu)化算法及其環(huán)境描述
43．4鼠群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第44章貓鼠種群算法
44．1貓鼠種群算法提出
44．2貓鼠種群算法的原理
44．3貓鼠種群算法的數(shù)學(xué)描述
44．4貓鼠種群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第45章雞群優(yōu)化算法
45．1雞群優(yōu)化算法的提出
45．2雞群優(yōu)化算法的基本思想
45．3雞群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
45．4雞群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第46章狼群算法
46．1狼群算法的提出
46．2狼的習(xí)性及狼群特征
46．3狼群算法的原理
46．4狼群算法的數(shù)學(xué)描述
46．5狼群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第47章灰狼優(yōu)化算法
47．1灰狼優(yōu)化算法的提出
47．2灰狼的社會(huì)等級(jí)及狩獵行為
47．3灰狼優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
47．4灰狼優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第48章獅子優(yōu)化算法
48．1獅子優(yōu)化算法的提出
48．2獅子的習(xí)性
48．3獅子優(yōu)化算法的原理
48．4獅子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
48．5獅子優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)
第49章猴群算法
49．1猴群算法的提出
49．2猴群算法的原理
49．3猴群算法的數(shù)學(xué)描述
49．4猴群算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第50章雁群優(yōu)化算法
50．1雁群優(yōu)化算法的提出
50．2雁群飛行規(guī)則及其假設(shè)
50．3雁群優(yōu)化算法的基本思想
50．4雁群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
50．5雁群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第51章候鳥(niǎo)優(yōu)化算法
51.1候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的提出
51.2候鳥(niǎo)Ｖ字形編隊(duì)飛行的優(yōu)化原理
51.3候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的描述
51.4候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
51.5候鳥(niǎo)優(yōu)化算法的特點(diǎn)及參數(shù)分析
第52章布谷鳥(niǎo)搜索算法
52.1布谷鳥(niǎo)搜索算法的提出
52.2布谷鳥(niǎo)的繁殖行為與Levy飛行
52.3布谷鳥(niǎo)搜索算法的原理
52.4布谷鳥(niǎo)搜索算法的數(shù)學(xué)描述
52.5布谷鳥(niǎo)搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第53章螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法/螢火蟲(chóng)算法
53.1螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的提出
53.2螢火蟲(chóng)閃光的特點(diǎn)及功能
53.3螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
53.4螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
53.5螢火蟲(chóng)算法的基本思想
53.6螢火蟲(chóng)算法的數(shù)學(xué)描述
53.7螢火蟲(chóng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第54章飛蛾撲火優(yōu)化算法
54.1飛蛾撲火優(yōu)化算法的提出
54.2飛蛾的橫向?qū)Ш椒椒?br />
54.3飛蛾撲火的原理
54.4飛蛾撲火優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
54.5飛蛾撲火優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第55章蝙蝠算法
55.1蝙蝠算法的提出
55.2蝙蝠的習(xí)性及回聲定位
55.3蝙蝠算法的基本思想
55.4蝙蝠算法的數(shù)學(xué)描述
55.5蝙蝠算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第56章果蠅優(yōu)化算法
56.1果蠅優(yōu)化算法的提出
56.2果蠅的生物價(jià)值及覓食行為
56.3果蠅優(yōu)化算法的基本原理
56.4果蠅優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
56.5果蠅優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第57章群居蜘蛛優(yōu)化算法
57.1群居蜘蛛優(yōu)化算法的提出
57.2蜘蛛的習(xí)性與特征
57.3群居蜘蛛優(yōu)化算法的基本思想
57.4群居蜘蛛優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
57.5蜘蛛優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第58章蟑螂優(yōu)化算法
58.1蟑螂優(yōu)化算法的提出
58.2蟑螂的習(xí)性
58.3蟑螂優(yōu)化算法的原理
58.4蟑螂優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
58.5蟑螂優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第59章捕食搜索算法
59.1捕食搜索算法的提出
59.2動(dòng)物捕食策略
59.3捕食搜索算法的基本思想
59.4捕食搜索算法的數(shù)學(xué)描述
59.5捕食搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第60章自由搜索算法
60.1自由搜索算法的提出
60.2自由搜索算法的優(yōu)化原理
60.3自由搜索算法的數(shù)學(xué)描述
60.4自由搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第61章食物鏈算法
61.1食物鏈算法的提出
61.2捕食食物鏈
61.3人工捕食策略
61.4人工生命食物鏈的基本思想
61.5食物鏈算法的數(shù)學(xué)描述
61.6食物鏈算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第62章共生生物搜索算法
62.1共生生物搜索算法的提出
62.2共生生物搜索算法的原理
62.3共生生物搜索算法的數(shù)學(xué)描述
62.4SOS算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第63章生物地理學(xué)優(yōu)化算法
63.1生物地理學(xué)優(yōu)化算法的提出
63.2生物地理學(xué)的基本概念及生物物種遷移模型
63.3生物地理學(xué)優(yōu)化算法的原理
63.4生物地理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
63.5生物地理學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第64章競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法
64.1競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的提出
64.2競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的原理
64.3競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的描述
64.4競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第四篇仿植物生長(zhǎng)算法
第65章模擬植物生長(zhǎng)算法
65．1模擬植物生長(zhǎng)算法的提出
65．2模擬植物生長(zhǎng)算法的原理
65．3模擬植物生長(zhǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
65．4模擬植物生長(zhǎng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第66章人工植物優(yōu)化算法
66．1人工植物優(yōu)化算法的提出
66．2人工植物優(yōu)化算法的優(yōu)化原理
66．3人工植物優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
66．4人工植物優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第67章人工藻類(lèi)算法
67．1人工藻類(lèi)算法的提出
67．2藻類(lèi)的生長(zhǎng)特性
67．3人工藻類(lèi)算法的數(shù)學(xué)描述
67．4人工藻類(lèi)算法的偽代碼及流程
第68章小樹(shù)生長(zhǎng)算法
68．1小樹(shù)生長(zhǎng)算法的提出
68．2小樹(shù)生長(zhǎng)算法的優(yōu)化原理
68．3小樹(shù)生長(zhǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
68．4小樹(shù)生長(zhǎng)算法的程序?qū)崿F(xiàn)
第69章自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法
69．1自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的提出
69．2自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的優(yōu)化機(jī)理
69．3自然樹(shù)生長(zhǎng)的競(jìng)爭(zhēng)模型
69．4自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的數(shù)學(xué)描述
69．5自然樹(shù)生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第70章根樹(shù)優(yōu)化算法
70．1根樹(shù)優(yōu)化算法的提出
70．2根樹(shù)優(yōu)化算法的基本原理
70．3根樹(shù)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
70．4RTO算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第71章森林優(yōu)化算法
71．1森林優(yōu)化算法的提出
71．2森林優(yōu)化算法的原理
71．3森林優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
71．4森林優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第72章入侵草優(yōu)化算法
72．1入侵草優(yōu)化算法的提出
72．2雜草生長(zhǎng)的入侵性
72．3入侵草優(yōu)化算法的原理
72．4入侵草優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
72．5入侵草優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第73章種子優(yōu)化算法
73．1種子優(yōu)化算法的提出
73．2種子優(yōu)化算法的基本思想
73．3種子優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
73．4基于正態(tài)分布的種子優(yōu)化算法
第74章花朵授粉算法
74．1花朵授粉算法的提出
74．2花朵授粉的特征
74．3花朵授粉算法的數(shù)學(xué)描述
74．4花朵授粉算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第五篇仿自然優(yōu)化算法
第75章模擬退火算法
75．1模擬退火算法的提出
75．2固體退火過(guò)程的統(tǒng)計(jì)力學(xué)原理
75．3模擬退火算法的數(shù)學(xué)描述
75．4模擬退火算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第76章混沌優(yōu)化算法
76．1混沌優(yōu)化算法的提出
76．2混沌學(xué)與Logistic映射
76．3混沌優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
76．4變尺度混沌優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第77章混沌黃金分割搜索算法
77．1混沌黃金分割搜索算法的提出
77．2混沌黃金分割搜索算法的原理及數(shù)學(xué)描述
77．3混沌黃金分割搜索算法的結(jié)構(gòu)
77．4混沌黃金分割搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第78章隨機(jī)分形搜索算法
78．1隨機(jī)分形搜索算法的提出
78．2隨機(jī)分形搜索的原理
78．3分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述
78．4分形搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟
78．5隨機(jī)分形搜索算法的數(shù)學(xué)描述及實(shí)現(xiàn)步驟
第79章量子搜索算法
79．1量子搜索算法的提出
79．2量子計(jì)算基礎(chǔ)
79．3Grover量子搜索算法的原理
79．4Grover算法的搜索步驟
79．4量子遺傳算法的原理及實(shí)現(xiàn)步驟
第80章智能水滴優(yōu)化算法
80．1智能水滴優(yōu)化算法的提出
80．2智能水滴優(yōu)化算法的基本原理
80．3智能水滴優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
80．4智能水滴優(yōu)化算法求解TSP問(wèn)題的步驟及流程
第81章水循環(huán)算法
81．1水循環(huán)算法的提出
81．2水循環(huán)過(guò)程
81．3水循環(huán)算法的基本原理
81．4水循環(huán)算法的數(shù)學(xué)描述
81．5水循環(huán)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第82章水波優(yōu)化算法
82．1水波優(yōu)化算法的提出
82．2水波現(xiàn)象與水波理論
82．3水波優(yōu)化算法的基本原理
82．4水波優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
82．5水波優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第83章人工雨滴算法
83．1人工雨滴算法的提出
83．2雨滴形成及降雨過(guò)程分析
83．3人工雨滴算法的基本思想
83．4人工雨滴算法的數(shù)學(xué)描述
83．4人工雨滴算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第84章云搜索優(yōu)化算法
84．1云搜索優(yōu)化算法的提出
84．2云搜索優(yōu)化算法的基本思想
84．3云搜索優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
84．4云搜索優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第85章氣象云模型優(yōu)化算法
85．1氣象云模型優(yōu)化算法的提出
85．2氣象云模型優(yōu)化算法的基本思想
85．3氣象云模型優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
85．4氣象云模型優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第86章風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法
86．1風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的提出
86．2風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的原理
86．3風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
86．4風(fēng)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第87章宇宙大爆炸算法
87．1宇宙大爆炸算法的提出
87．2宇宙大爆炸算法的基本思想
87．3宇宙大爆炸算法的數(shù)學(xué)描述
87．4BBBC算法實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第88章中心引力優(yōu)化算法
88．1中心引力優(yōu)化算法的提出
88．2中心引力優(yōu)化算法的原理
88．3中心引力優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
88．4中心引力優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第89章引力搜索算法
89．1引力搜索算法的提出
89．2引力搜索算法的原理
89．3引力搜索算法的數(shù)學(xué)描述
89．4引力搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第90章引力場(chǎng)算法
90．1引力場(chǎng)算法的提出
90．2行星和恒星的形成理論
90．3引力場(chǎng)算法的基本思想
90．4引力場(chǎng)算法的數(shù)學(xué)描述
90．5引力場(chǎng)算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第91章極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法
91．1極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的提出
91．2BS生物演化模型
91．3極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的原理
91．4極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的描述
91．5極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
91．6極值動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法的特點(diǎn)
第92章擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法
92．1擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的提出
92．2擬態(tài)物理學(xué)
92．3擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的基本思想
92．4擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
92．5擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第93章分子動(dòng)理論優(yōu)化算法
93．1分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的提出
93．2分子動(dòng)理論的相關(guān)知識(shí)
93．3分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的原理
93．4分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
93．5分子動(dòng)理論優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第94章類(lèi)電磁機(jī)制算法
94．1類(lèi)電磁機(jī)制算法的提出
94．2庫(kù)侖定律
94．3類(lèi)電磁機(jī)制算法的基本思想
94．4類(lèi)電磁機(jī)制算法的數(shù)學(xué)描述
94．5類(lèi)電磁機(jī)制算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第95章熱傳遞搜索算法
95．1熱傳遞搜索算法的提出
95．2熱傳遞搜索算法的原理
95．3熱傳遞搜索算法的數(shù)學(xué)描述
94．4熱傳遞搜索算法的流程
第96章渦流搜索算法
96．1渦流搜索算法的提出
96．2渦流搜索算法的原理
96．3渦流搜索算法的數(shù)學(xué)描述
96．4渦流搜索算法的實(shí)現(xiàn)及流程
第97章閃電搜索算法
97．1閃電搜索算法的提出
97．2閃電搜索算法的原理
97．3閃電搜索算法的數(shù)學(xué)描述
97．4閃電搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第98章光線優(yōu)化算法
98．1光線優(yōu)化算法的提出
98．2光線優(yōu)化算法的原理
98．3光線優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
98．4光線優(yōu)化算法的流程
第99章化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法
99．1化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的提出
99．2化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的原理
99．3化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
99．4化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟及流程
第100章正弦余弦算法
100．1正弦余弦算法的提出
100．2正弦余弦算法的原理
100．3正弦余弦算法的數(shù)學(xué)描述
100．4正弦余弦算法的偽代碼實(shí)現(xiàn)
第101章陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法
101．1陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的提出
101．2陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的基本思想
101．3陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述
101．4陰陽(yáng)對(duì)優(yōu)化算法的偽代碼實(shí)現(xiàn)
第六篇涌 現(xiàn) 計(jì) 算
第102章一維元胞自動(dòng)機(jī)的涌現(xiàn)計(jì)算
102．1元胞自動(dòng)機(jī)概念的提出
102．2元胞自動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)與規(guī)則
102．3一維元胞自動(dòng)機(jī)涌現(xiàn)計(jì)算的原理
第103章Conway生命游戲的涌現(xiàn)計(jì)算
103．1Conway生命游戲的提出
103．2二維細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)和規(guī)則
103．3Conway生命游戲的演化
103．4基于MATLAB的生命游戲仿真設(shè)計(jì)
103．5基于MATLAB的生命游戲仿真算法的實(shí)現(xiàn)步驟
第104章螞蟻系統(tǒng)覓食路徑的涌現(xiàn)計(jì)算
104．1螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)現(xiàn)象
104．2螞蟻群體覓食行為模型的構(gòu)建
104．3螞蟻主體覓食行為規(guī)則及模型參數(shù)
104．4基于Agent的螞蟻群體覓食行為的涌現(xiàn)計(jì)算
第105章數(shù)字人工生命Autolife的涌現(xiàn)行為
105．1Autolife模型的提出
105．2Autolife模型的基本思想
105．3Autolife模型的規(guī)則描述
105．4不同環(huán)境下的人工生命群體動(dòng)態(tài)行為
105．5組織的自創(chuàng)生與自修復(fù)
105．6Autolife模型的意義
第106章黏菌的鐵路網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)計(jì)算
106．1黏菌涌現(xiàn)計(jì)算的提出
106．2黏菌及其習(xí)性
106．3黏菌覓食的涌現(xiàn)行為
106．4黏菌交通網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)計(jì)算過(guò)程
106．5黏菌網(wǎng)絡(luò)的性能及路徑尋優(yōu)模型
附錄A智能優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)： 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論
參考文獻(xiàn)
展開(kāi)全部
智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算 作者簡(jiǎn)介
李士勇教授（二級(jí)），哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程國(guó)家一級(jí)重點(diǎn)學(xué)科博士生導(dǎo)師，黑龍江省優(yōu)秀專(zhuān)家，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)智能自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員。1967年畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)工業(yè)自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)，1983年獲哈爾濱工業(yè)大學(xué)自動(dòng)控制專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位并留校任教。1992年4月至1993年10月公派赴日本千葉工業(yè)大學(xué)作為客座研究員從事模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能控制方面的合作研究。近30多年來(lái)，一直從事模糊控制、智能控制、智能優(yōu)化算法、智能制導(dǎo)、復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論及其應(yīng)用等方面的科研、教學(xué)和指導(dǎo)研究生工作。科研和教學(xué)成果共獲國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)2項(xiàng)，省部級(jí)7項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文160余篇，近60篇被SCI、EI檢索。作為第一作者出版專(zhuān)著及教材共14部，其中代表作《模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論》榮獲1999年“全國(guó)優(yōu)秀科技圖書(shū)獎(jiǎng)”暨“科技進(jìn)步獎(jiǎng)（科技著作）三等獎(jiǎng)”；本書(shū)躋身于十大領(lǐng)域中國(guó)科技論文被引頻次最高的前50部專(zhuān)著與譯著排行榜；截至2015年11月底該書(shū)已被十大領(lǐng)域6232篇論文引用；美國(guó)IEEE Fellow、田納西大學(xué)J.H.Hung(洪箴）教授1997年看過(guò)該著作后，曾給作者來(lái)信指出：“李教授在模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)（絡(luò)）控制和智能控制方面有
商品評(píng)論(1條)
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