信息科学技术学术著作丛书：烟花算法引论
出版时间:
2015-05
版次:
1
ISBN:
9787030440853
定价:
120.00
装帧:
平装
开本:
32开
纸张:
胶版纸
页数:
316页
正文语种:
简体中文
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《信息科学技术学术著作丛书：烟花算法引论》包括群体智能优化方法研究现状及其烟花算法产生的动机和契机，基本烟花算法及其与现有典型群体智能优化方法的比较，烟花算法的收敛性分析，烟花算法的各种改进算法，离散型烟花算法，混合性烟花算法，求解多目标优化问题的烟花算法，烟花算法的典型应用，以及烟花算法的未来发展。其中重点介绍烟花算法的基本算子，参数设定，各种改进方法，以及性能对比分析。是研究烟花算法最全面、系统的权威参考书籍。 前言
第一部分基础理论
第1章绪论
1.1起源与动机
1.2烟花算法属于群体智能优化算法研究范畴
1.3烟花算法的组成与研究内容
1.4优点与特色
1.5研究历史与现状
1.6未来发展方向
1.7未来五年内需要研究的25个问题
1.8小结
第2章烟花算法
2.1引言
2.2烟花算法的组成
2.3烟花算法的实现
2.4基本烟花算法特点分析
2.5影响算法性能的因素分析
2.6烟花算法与遗传算法和粒子群优化算法的比较
2.7实验结果及分析
2.8小结
第3章烟花算法的理论分析
3.1随机模型
3.2全局收敛性
3.3时间复杂度的基本理论
3.4时间复杂度分析
3.5小结
第4章随机数对烟花算法性能的影响
4.1引言
4.2随机数产生器
4.3实验设定
4.4实验结果与分析
4.5小结
第二部分改进算法研究
第5章基于适应度函数值估计的烟花算法
5.1进化计算算法加速策略
5.2基于适应度函数值估计的烟花算法
5.3实验
5.4性能分析及讨论
5.5小结
第6章构造型烟花算法
6.1对烟花算法各组成部分的改进
6.2实验
6.3小结
第7章增强烟花算法
7.1对基本烟花算法的分析
7.2增强烟花算法
7.3实验
7.4小结
第8章动态搜索烟花算法
8.1引言
8.2增强烟花算法简介
8.3增强烟花算法最小爆炸半径检查策略
8.4动态搜索烟花算法
8.5实验
8.6小结
第9章自适应烟花算法
9.1引言
9.2对FWA和EFWA中爆炸半径的分析
9.3自适应爆炸半径
9.4自适应烟花算法
9.5实验
9.6讨论
9.7小结
第10章混合算法
10.1引言
10.2带差分变异的烟花算法
10.3差分演化与烟花算法的混合算法
10.4文化烟花算法
10.5基于生物地理学优化的烟花算法
10.6小结
第三部分高级主题
第11章多目标烟花算法
11.1基本概念
11.2施肥问题
11.3多目标烟花算法
11.4实验和讨论
11.5小结
第12章求解TSP的离散烟花算法
12.1旅行商问题
12.2离散烟花算法
12.3实验结果及其分析
12.4与传统算法比较
12.5小结
第13章基于GPU的并行烟花算法
13.1引言
13.2GPU通用计算
13.3基于GPU的烟花算法及实现
13.4GPU-FWA的算法实现
13.5实验分析
13.6小结
第四部分应用
第14章非负矩阵分解
14.1引言
14.2相关工作
14.3低秩估计
14.4基于群体智能算法的非负矩阵计算算法
14.5实验设置
14.6实验结果和讨论
14.7小结
第15章聚类和模式识别应用
15.1烟花算法在文档聚类中的应用
15.2垃圾邮件检测算法参数优化
15.3图像识别
15.4小结
第16章群体机器人多目标搜索问题
16.1引言
16.2多目标搜索问题定义
16.3分组爆炸策略
16.4算法分析
16.5实验结果
16.6小结
第17章地学反演问题
17.1引言
17.2反演问题
17.3实验
17.4小结
参考文献
附录
附录A测试函数集
附录B资源
附录C术语列表
附录D符号列表
索引
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内容简介:
《信息科学技术学术著作丛书：烟花算法引论》包括群体智能优化方法研究现状及其烟花算法产生的动机和契机，基本烟花算法及其与现有典型群体智能优化方法的比较，烟花算法的收敛性分析，烟花算法的各种改进算法，离散型烟花算法，混合性烟花算法，求解多目标优化问题的烟花算法，烟花算法的典型应用，以及烟花算法的未来发展。其中重点介绍烟花算法的基本算子，参数设定，各种改进方法，以及性能对比分析。是研究烟花算法最全面、系统的权威参考书籍。
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目录:
前言
第一部分基础理论
第1章绪论
1.1起源与动机
1.2烟花算法属于群体智能优化算法研究范畴
1.3烟花算法的组成与研究内容
1.4优点与特色
1.5研究历史与现状
1.6未来发展方向
1.7未来五年内需要研究的25个问题
1.8小结
第2章烟花算法
2.1引言
2.2烟花算法的组成
2.3烟花算法的实现
2.4基本烟花算法特点分析
2.5影响算法性能的因素分析
2.6烟花算法与遗传算法和粒子群优化算法的比较
2.7实验结果及分析
2.8小结
第3章烟花算法的理论分析
3.1随机模型
3.2全局收敛性
3.3时间复杂度的基本理论
3.4时间复杂度分析
3.5小结
第4章随机数对烟花算法性能的影响
4.1引言
4.2随机数产生器
4.3实验设定
4.4实验结果与分析
4.5小结
第二部分改进算法研究
第5章基于适应度函数值估计的烟花算法
5.1进化计算算法加速策略
5.2基于适应度函数值估计的烟花算法
5.3实验
5.4性能分析及讨论
5.5小结
第6章构造型烟花算法
6.1对烟花算法各组成部分的改进
6.2实验
6.3小结
第7章增强烟花算法
7.1对基本烟花算法的分析
7.2增强烟花算法
7.3实验
7.4小结
第8章动态搜索烟花算法
8.1引言
8.2增强烟花算法简介
8.3增强烟花算法最小爆炸半径检查策略
8.4动态搜索烟花算法
8.5实验
8.6小结
第9章自适应烟花算法
9.1引言
9.2对FWA和EFWA中爆炸半径的分析
9.3自适应爆炸半径
9.4自适应烟花算法
9.5实验
9.6讨论
9.7小结
第10章混合算法
10.1引言
10.2带差分变异的烟花算法
10.3差分演化与烟花算法的混合算法
10.4文化烟花算法
10.5基于生物地理学优化的烟花算法
10.6小结
第三部分高级主题
第11章多目标烟花算法
11.1基本概念
11.2施肥问题
11.3多目标烟花算法
11.4实验和讨论
11.5小结
第12章求解TSP的离散烟花算法
12.1旅行商问题
12.2离散烟花算法
12.3实验结果及其分析
12.4与传统算法比较
12.5小结
第13章基于GPU的并行烟花算法
13.1引言
13.2GPU通用计算
13.3基于GPU的烟花算法及实现
13.4GPU-FWA的算法实现
13.5实验分析
13.6小结
第四部分应用
第14章非负矩阵分解
14.1引言
14.2相关工作
14.3低秩估计
14.4基于群体智能算法的非负矩阵计算算法
14.5实验设置
14.6实验结果和讨论
14.7小结
第15章聚类和模式识别应用
15.1烟花算法在文档聚类中的应用
15.2垃圾邮件检测算法参数优化
15.3图像识别
15.4小结
第16章群体机器人多目标搜索问题
16.1引言
16.2多目标搜索问题定义
16.3分组爆炸策略
16.4算法分析
16.5实验结果
16.6小结
第17章地学反演问题
17.1引言
17.2反演问题
17.3实验
17.4小结
参考文献
附录
附录A测试函数集
附录B资源
附录C术语列表
附录D符号列表
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