中国科协三峡科技出版资助计划：混沌蚁群算法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李丽香，彭海朋，杨义先 著

图书标签:

• 混沌
• 蚁群算法
• 优化算法
• 智能计算
• 三峡科技
• 科协资助
• 应用研究
• 计算机科学
• 复杂系统
• 优化方法

出版社： 中国科学技术出版社

ISBN：9787504662804

版次：1

商品编码：11319636

包装：平装

丛书名： 中国科协三峡科技出版资助计划

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：252

字数：350000

正文语种：中文

编辑推荐

　　为促进科技工作者学术成长，推动学科发展，繁荣科技出版，中国科学技术协会、中国长江三峡集团公司联合设立“中国科协三峡科技出版资助计划”，自2012-2016年连续5年资助自然科学和技术科学领域的科技著作出版。作为“中国科协三峡科技出版资助计划”评审委员会办公室单位，中国科学技术出版社负责受资助著作的出版工作，并常年接受推荐申报。

内容简介

　　混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的非线性现象，它并不是一片“混乱”，而是有着精致内在结构的一类非线性现象。混沌的特性主要有伪随机性、遍历性和对初始条件的敏感性。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制，因此，混沌理论已成为一种新颖且有潜力的优化工具。20世纪90年代初，受蚁群可在巢和食物源间建立最短路径的著名试验的启发，学者Marco Dorigo首先开创性地提出了著名的蚁群优化算法，此后群智能理论研究迅速展开。由于群智能理论在生产计划与调度、商业运作、金融管理、电子技术、通讯、自动控制、光学、生物学等许多领域中具有巨大的应用潜力及发展前景，已经引起国内外学者的广泛关注，从而成为近期计算机、运筹学和智能控制等领域研究中的热点及前沿。

内页插图

目录

总序
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 群体智能理论简介
1.3 群体智能算法简介
1.4 混沌优化理论简介
1.5 本书算法的新思想
1.6 本章小结

第2章 混沌蚁群优化算法
2.1 引言
2.2 蚂蚁的混沌行为和自组织行为
2.3 混沌蚁群算法的数学模型
2.4 蚂蚁的邻居以及蚂蚁间的信息交流方式
2.5 混沌蚁群模型的非线性动力学行为
2.6 用无约束函数测试混沌蚁群算法
2.7 用有约束函数测试混沌蚁群算法
2.8 算法讨论
2.9 本章小结

第3章 基于CAS算法的动力学系统参数辨识
3.1 引言
3.2 用CAS算法辨识系统参数
3.3 目标函数和未知参数的关系
3.4 四种典型系统的参数辨识数值仿真研究
3.5 Logistic和Lorenz系统的参数辨识仿真研究
3.6 本章小结

第4章 基于CAS算法的模糊系统设计
4.1 引言
4.2 T-S模糊系统建模
4.3 利用CAS算法设计模糊系统
4.4 基于CAS的模糊系统应用研究
4.5 基于CAS的模糊系统数值仿真实例
4.6 本章小结

第5章 基于CAS算法的神经网络训练
5.1 引言
5.2 神经网络简介
5.3 用CAS算法训练BP网
5.4 CAS算法训练BP网仿真实例
5.5 本章小结

第6章 基于CAS算法的PID参数整定
6.1 引言
6.2 PID控制器的标准结构
6.3 PID参数整定方法
6.4 AVR系统的结构
6.5 CAS-PID控制在AVR系统中的应用
6.6 CAS-PID控制的AVR系统仿真研究
6.7 本章小结

第7章 基于CAS算法的聚类算法
7.1 引言
……

第8章 基于随机索引的Web用户建模和聚类算法
第9章 基于CAS-C算法的Web用户聚类
第10章 基于公共用户访问行为的Web预取
第11章 基于CAS算法的电力系统负荷经济调度研究
第12章 CAS算法在数学领域中的一些应用
第13章 用CAS算法求解组合优化问题
第14章 基于三种策略的改进CAS算法
第15章 混合CAS算法

前言/序言

　　混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的非线性现象，它并不是一片“混乱”，而是有着精致内在结构的一类非线性现象。混沌的特性主要有伪随机性、遍历性和对初始条件的敏感性。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制，因此混沌理论已成为一种新颖且有潜力的优化工具。
　　20世纪90年代初，受蚁群可在巢和食物源间建立最短路径的著名试验的启发，学者Marco Dorigo首先开创性地提出了著名的蚁群优化算法，此后群智能理论研究迅速展开。由于群智能理论在生产计划与调度、商业运作、金融管理、电子技术、通讯、自动控制、光学、生物学等许多领域中具有巨大的应用潜力及发展前景，已经引起国内外学者的广泛关注，从而成为近期计算机、运筹学和智能控制等领域研究中的热点及前沿。
　　现有的受蚂蚁种群行为启发而产生的优化算法，大多都是基于随机搜索机制的非确定性的概率理论发展而来的。但是近年来生物学家Cole发现整个蚁群行为是一种周期行为，然而单个蚂蚁的行为却是混沌行为。蚁群显然是具有智能的团队，这个团队在不断地协作完成一个又一个任务，我们认为种群周期行为的产生正是蚂蚁由独自作业到自组织起来协作完成一个又一个任务的过程。从动力学的角度来说，显然单个蚂蚁的混沌行为和种群强大的自组织能力之间必然存在着某种内在的关系。这种关系是蚁群对周围生存环境适应性的一种自然选择，这些行为有利于蚂蚁的生存。然而混沌现象用Marco Dorigo依据概率理论建立的蚁群优化模型是无法解释的。单个蚂蚁的混沌行为与群体的自组织和蚁群捕食以及最短路径的建立之间是一种什么关系，这一点目前并没有引起国际群智能理论研究者广泛的关注。
　　本书从全新的角度分析了蚂蚁外出捕食、在巢和食物源之间建立最短路径的过程。我们通过构造一个“巢一食物源一巢”之间的映射关系，将蚂蚁的外出捕食过程和建立最短食物路径过程统一起来进行考虑。认为蚂蚁的外出捕食过程是一个混沌搜索的过程，最短食物路径的建立过程则是由混沌搜索逐渐过渡到暂态混沌直到收敛到最短食物路径的过程。也就是说，蚂蚁处于一个在信息素和混沌共同作用下的自组织过程，一个类似于混沌退火的过程。在整个过程中蚂蚁通过不断的分泌信息素来传递最好路径信息，并通过信息素形成自组织。我们所提的这个思想完全不同于Marco Dorigo的关于蚁群通过概率选择来建立最短路径的思想。

图书简介：前沿计算方法与工程实践 书名：前沿计算方法与工程实践 作者：[此处可填入两位或三位具有相关领域资深背景的作者姓名] 出版社：[此处可填入一家知名的学术或专业技术出版社名称] 字数：约 1500 字 --- 丛书定位与读者群体 本书系“现代信息科学与工程应用前沿”系列丛书中的核心著作之一，旨在系统梳理和深入剖析当前计算科学领域最具潜力和实用价值的新兴算法框架，并结合具体的工程案例，展示这些方法在复杂系统优化、数据挖掘以及决策支持中的强大能力。 本书的目标读者群非常广泛，主要包括： 1. 高年级本科生及研究生： 学习高等算法设计、人工智能基础、运筹学及应用数学的理工科学生，他们需要建立扎实的理论基础和初步的工程视野。 2. 软件开发工程师与算法工程师： 特别是从事系统集成、性能优化、供应链管理、金融建模等领域的专业人士，他们寻求将前沿理论转化为可部署的生产力工具。 3. 科研工作者与高校教师： 在优化理论、计算智能、复杂系统科学等领域进行研究的学者，本书可作为深入研究和教学的参考资料。 --- 内容概述：构建高效能的求解引擎 本书并非聚焦于单一的、特定领域的算法（如特定生物启发算法的变种），而是采取一种更宏观、更具普适性的视角，探讨解决“NP难”问题和高维复杂优化挑战的通用计算范式。全书共分为四大核心板块，层层递进，确保读者能够从基础理论到高级应用全面掌握。 第一部分：复杂性科学与优化基础重构 (Fundamentals of Complexity and Optimization) 本部分首先对经典优化理论（如线性规划、动态规划的局限性）进行回顾，为引入启发式和元启发式算法奠定理论基石。 1. 复杂系统建模的挑战： 详细阐述了在现代工程中遇到的典型非线性、非凸、多模态优化问题的数学表征，以及传统精确算法在面对大规模数据和实时性要求时的“维度灾难”。 2. 自然计算的哲学基础： 深入探讨了从自然界（如物理、生物、社会行为）中汲取灵感的计算思想，强调“近似最优解”在工程实践中的价值大于“精确但耗时”的解。 3. 概率搜索空间与收敛性分析基础： 引入马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基本概念，为理解随机性在算法求解过程中的作用做铺垫。 第二部分：先进元启发式算法的结构化解析 (Structured Analysis of Advanced Metaheuristics) 本部分是本书的核心理论部分，聚焦于介绍和解构几类目前在工程界应用最广泛、性能最稳健的元启发式框架。本书摒弃了仅仅罗列参数和公式的做法，而是强调算法的内在机制、迭代结构以及参数敏感性。 1. 群体智能算法的演化轨迹： 系统比较了基于种群的算法（Population-based Algorithms）的共性和特性，重点分析了如何平衡“探索（Exploration）”与“利用（Exploitation）”这两个核心矛盾。深入剖析了多个经典算法的最新改进版本，例如，如何通过动态调整群体行为约束来加速收敛。 2. 单解优化与局部搜索的强化： 探讨了基于单个解的算法（如模拟退火SA、变邻域搜索VNS）的现代应用。重点在于如何设计高效的邻域结构，以及如何利用机器学习技术来指导局部搜索的路径选择，避免陷入伪最优解。 3. 混合算法的设计范式（Memetic Algorithms）： 详细介绍了如何将高效的局部搜索策略与全局探索框架进行深度集成，构建出兼具全局视野和局部精度的混合优化器。本书提供了设计和评估混合算法性能的标准流程图。 第三部分：工程应用中的算法定制与鲁棒性 (Customization and Robustness in Engineering Deployment) 理论的价值最终体现在应用上。本部分将重点转向如何将抽象的算法转化为可靠的工程工具。 1. 适应性参数控制策略： 阐述了如何实现算法参数的“自适应调整”，即算法的内部参数（如变异率、交叉概率、温度衰减率等）不再是静态预设，而是根据当前搜索进程的反馈动态变化。这对于处理非平稳或动态变化的环境至关重要。 2. 约束处理的有效方法： 详细对比了惩罚函数法、可行性保持法（Feasibility Rules）和特定的边界处理技术在处理硬约束和软约束问题上的优劣。本书特别提出了一种基于解的质量度量函数，用以更科学地评估受约束解的优劣。 3. 并行化与分布式计算： 探讨了如何将群体算法（如将不同子群分配给不同处理器）进行高效的并行化设计，以充分利用多核CPU和GPU资源，实现复杂问题的快速求解。 第四部分：案例研究与未来展望 (Case Studies and Future Directions) 本部分通过具体的、高挑战性的应用案例，展示前述算法框架的实际威力。 1. 能源系统优化： 以电网的无功功率优化或智能微电网的调度问题为例，展示高维非线性约束优化如何被高效解决。 2. 资源分配与排程： 分析在复杂的物流网络或柔性制造系统中，如何应用改进的搜索策略来最小化延迟或最大化吞吐量。 3. 前沿趋势： 展望深度强化学习（DRL）与元启发式算法的融合潜力，讨论如何利用AI的感知能力来指导更智能的搜索过程，以及在量子计算时代背景下，现有算法的潜在迁移路径。 --- 本书的独特价值 本书的撰写风格严谨而注重实践，力求在深度与广度之间取得平衡。它避免了对任何单一算法的过度美化，而是着重于方法论的构建——即如何理解一个优化问题，并据此选择、设计和调优最合适的计算框架。本书提供的不仅仅是算法的代码实现，更重要的是解决复杂问题的思维模式和工程验证的方法论，是构建下一代智能决策支持系统的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本能让人“脑洞大开”的书！我之前一直认为，自然界的许多现象，比如鸟群的飞行、鱼群的游动，都蕴含着某种神奇的“规则”，只是我们还未完全理解。而这本书，恰恰是将这种“神奇”转化为可以被我们运用的“智慧”。它所介绍的混沌蚁群算法，将蚂蚁这种看似简单的生物，与复杂的混沌系统相结合，创造出了一种极具生命力和适应性的优化工具。书中举例的一些应用，让我感到非常震撼，比如在电力系统故障诊断中的应用，作者是如何通过模拟蚁群的行为，来快速定位故障点，从而保障电网的安全运行。这种将生物模拟与复杂工程问题相结合的思路，让我看到了跨学科研究的巨大潜力。而且，这本书不仅仅是介绍算法本身，它还深入探讨了算法的“哲学”层面，比如群体智慧的涌现、混沌系统的自组织特性等等。读完这本书，我感觉自己对“智能”的定义都有了一些新的理解。它不枯燥，不晦涩，充满了趣味性和启发性，让我对科技的想象力得到了极大的拓展。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对前沿技术抱有浓厚兴趣的读者来说，这本书的价值不言而喻。我一直关注着人工智能和计算智能领域的发展，而混沌蚁群算法无疑是其中一个非常具有潜力的方向。这本书的出版，为我系统地学习和理解这一算法提供了绝佳的平台。作者在书中不仅详尽地介绍了混沌蚁群算法的理论基础，包括其在信息素更新、路径选择等方面的关键创新，还通过大量的仿真实验，充分验证了算法的有效性和鲁棒性。我特别留意了书中关于算法在解决组合优化问题，如旅行商问题、调度问题等方面的应用。这些问题的复杂性众所周知，而混沌蚁群算法却能以一种高效且富有创造力的方式找到近似最优解，这充分展现了其强大的求解能力。此外，书中对算法参数的敏感性分析以及与传统蚁群算法的对比，也为我深入理解算法的优势和局限性提供了重要的参考。这本书的学术严谨性和实践指导性兼具，是我近期阅读过的最满意的一本科技专著，它不仅提升了我的专业知识，更激发了我对未来智能算法发展的思考。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻到一本让我眼前一亮的书，虽然书名乍一听有些学术，但内容却远比我想象的要精彩，引人入胜。这本书深入浅出地介绍了混沌蚁群算法，我之前对这类算法并没有太多了解，但作者的讲解方式非常清晰，就像在娓娓道来一个充满智慧的故事。书中不仅讲解了算法的理论基础，更重要的是，它通过大量的实际案例，展示了混沌蚁群算法在解决复杂问题时的强大能力。我尤其被其中一个关于城市交通优化的案例所吸引，作者运用混沌蚁群算法，模拟了城市车流的涌动，并最终找到了缓解交通拥堵的有效策略。这种将抽象的数学模型与现实生活紧密结合的方式，让我对算法的应用有了全新的认识。而且，书中还探讨了算法的鲁棒性和泛化能力，这对于理解算法的局限性和未来的发展方向至关重要。总而言之，这本书不仅是一本严谨的学术著作，更是一本充满启发性的读物，适合任何对智能优化算法感兴趣的读者。它让我看到了科技创新的无限可能，也激发了我进一步探索相关领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就像一本关于“智慧”的书，它让我重新审视了问题解决的可能性。我一直觉得，很多现实世界的问题，比如资源分配、路径规划等等，都充满了随机性和不确定性，很难找到一个完美的解决方案。但这本书中提出的混沌蚁群算法，似乎提供了一种全新的视角。它借鉴了自然界中蚂蚁寻找食物的群体智能行为，并巧妙地融入了混沌理论的特性，使得算法在探索最优解的过程中，既能保持一定的“随机性”来跳出局部最优，又能有效地“收敛”到全局最优。书中对于算法的数学推导部分，虽然稍显晦涩，但作者的图文并茂的解释，以及大量的伪代码示例，极大地降低了理解门槛。我印象特别深刻的是，书中有一个关于物流配送路径优化的章节，作者通过对不同场景的模拟，展示了混沌蚁群算法如何能够根据实时路况、货物优先级等多种因素，动态地调整配送路线，从而实现成本和时效的最佳平衡。这让我不禁联想到我们在日常生活中遇到的各种“优化”问题，原来都有如此高效的算法来支撑。这本书的价值在于，它不仅教授了我们一种强大的工具，更传递了一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机科学和工程技术领域充满好奇的读者，我一直在寻找能够拓展我知识边界的书籍。这本《中国科协三峡科技出版资助计划：混沌蚁群算法及应用》正好满足了我的需求。我之前接触过一些经典的优化算法，比如遗传算法、粒子群优化等等，但混沌蚁群算法的引入，为我打开了一个新的研究方向。书中对于算法的介绍，非常系统和全面，从算法的起源、基本原理，到其核心的混沌映射、信息素更新机制，都有详尽的阐述。我特别欣赏书中关于混沌蚁群算法在不同应用场景下的表现分析，例如在模式识别、机器学习以及工程设计等领域的案例研究。这些案例不仅仅是理论的堆砌，更是作者们在实践中反复验证和优化的成果。通过这些案例，我能够直观地感受到混沌蚁群算法在处理高维、非线性、多模态等复杂优化问题时所展现出的优越性。此外，书中对算法的改进和发展方向的探讨，也为我提供了宝贵的参考，让我对这个领域未来的潜力有了更深的认识。这本书无疑是一份宝贵的学术财富，值得深入研读和思考。

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给同事买的书，没有看。

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外观完整无缺，希望有用

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不错

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hao,,,,,,,,

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好评

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