蟻群智能優化方法及其應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《蟻群智能優化方法及其應用》在簡要闡述智能優化方法相關理論的基礎上，介紹瞭蟻群智能優化方法的基本原理、算法基本要素等基本內容。同時，介紹瞭蟻群智能優化方法在旅行商問題、背包問題、定嚮問題、屬性約簡、衛星資源調度問題、旅遊路綫規劃問題以及多目標組閤優化問題等復雜組閤優化問題的應用示例，詳細闡述瞭蟻群智能優化方法在具體應用中的基本設計方法以及算法性能改善的有效途徑。
　　《蟻群智能優化方法及其應用》適閤作為從事智能優化方法及其應用研究的相關科技工作者、專業技術人員的參考書，也可作為計算機學科、控製科學等專業研究生和高年級本科生學習蟻群智能優化方法的參考書。

作者簡介

　　柯良軍，自2008年起任教於西安交通大學係統工程研究所。研究領域為復雜係統建模與優化、模式識彆，主要包括資源調度、物流、多目標優化、魯棒優化。主持國傢自然科學基金等科研項目。研究成果在IEE Etransaction on Cybernetics、European Journal of Operational Research、Omega等國際期刊發錶。

內頁插圖

目錄

第1章 緒章
1．1 引言
1．2 復雜性理論的基礎知識
1．2．1 算法的復雜度
1．2．2 問題的復雜度
1．3 智能優化方法概述
1．3．1 常用的智能優化方法
1．3．2 智能優化方法的一般框架
1．3．3 智能優化方法分類
1．3．4 智能優化方法的特點
1．4 本書內容及組織
參考文獻

第2章 蟻群優化方法概述
2．1 蟻群算法的思想起源
2．2 蟻群算法的基本框架
2．3 基本蟻群算法及其典型改進算法
2．3．1 基本蟻群算法
2．3．2 蟻群係統
2．3．3 最大最小螞蟻係統
2．4 蟻群算法研究現狀
2．4．1 蟻群算法的應用
2．4．2 蟻群算法的改進
2．4．3 蟻群算法的理論研究
2．5 小結
參考文獻

第3章 旅行商問題
3．1 引言
3．2 算法描述
3．3 算法隨機模型與收斂性質分析
3．4 參數設置和數值實驗分析
3．4．1 參數設置
3．4．2 與其他改進蟻群算法的比較
3．5 小結
參考文獻

第4章 多維背包問題
4．1 問題描述
4．2 現有算法迴顧
4．3 算法描述
4．3．1 算法的基本思想
4．3．2 信息素和啓發信息的定義
4．3．3 解的構造
4．3．4 信息素的更新規則
4．3．5 局部搜索
4．4 信息素下界的選取
4．4．1 Stützle和Hoos法的分析
4．4．2 自適應方法
4．5 實驗分析
4．5．1 解的評價
4．5．2 參數選取
4．5．3 性能分析
4．6 小結
參考文獻

第5章 定嚮問題
5．1 問題描述
5．2 算法描述
5．2．1 啓發信息的定義
5．2．2 解的構造
5．2．3 信息素的更新規則
5．3 差異量的性質
5．4 平均差異量的計算
5．5 實驗分析
5．6 小結
參考文獻

第6章 團隊定嚮問題
6．1 問題描述
6．2 現有算法迴顧
6．3 算法描述
6．3．1 信息素和啓發信息的定義
6．3．2 解的構造
6．3．3 信息素的更新規則
6．3．4 局部搜索
6．4 實驗分析
6．4．1 參數設置
6．4．24 種構造法的比較
6．4．3 與其他算法的比較
6．5 小結
參考文獻

第7章 屬性約簡
7．1 問題描述
7．2 現有算法迴顧
7．3 算法描述
7．3．1 邊模式蟻群算法
7．3．2 團模式蟻群算法
7．3．3 點模式蟻群算法
7．4 實驗分析
7．5 小結
參考文獻

第8章 衛星資源調度問題
8．1 問題描述
8．1．1 衛星測控基本概念
8．1．2 衛星測控資源調度
8．2 衛星測控資源調度模型
8．2．1 決策變量的選擇
8．2．2 約束條件的描述
8．2．3 衛星測控資源調度數學模型
8．3 衛星測控資源調度問題求解
8．3．1 蟻群算法
8．3．2 解的構造
8．3．3 實驗結果
8．4 小結
參考文獻

第9章 旅遊路綫規劃問題
9．1 引言
9．2 問題描述
9．3 旅遊路綫規劃問題的數學模型
9．4 相關算法
9．4．1 GLS（Guided Local Search）
9．4．2 GRASP（Greedy Random Adaptive Search Procedure）
9．4．3 煙花算法
9．5 蟻群算法及其分析
9．6 小結
參考文獻

第10章 多目標組閤優化問題
10．1 引言
10．2 多目標優化的基本概念
10．3 基於分解的多目標蟻群算法
10．3．1 MOEA/D-ACO求解MOKP
10．3．2 MOEA/D-ACO求解MTSP
10．4 與MOEA/D-GA在MOKP上的比較
10．4．1 實驗條件
10．4．2 性能評價指標
10．4．3 結果比較
10．5 與BicriterionAnt在MTSP上的比較
10．5．1 實驗條件
10．5．2 實驗結果
10．6 小結
參考文獻

附錄

前言/序言

　　最優化是人類決策的基本準則。智能優化方法作為一類重要的優化方法，通過模擬自然界中的智能行為或現象，在可接受的時間內，得到問題的滿意解。智能計算具有很強的適應性，易於實現，廣泛應用於工業生産和社會生活中的復雜大規模優化問題，受到國內外學術界和工業界的極大關注。
　　蟻群智能優化方法是一類重要的智能優化方法，已經用於解決許多復雜的優化問題。本書在總結主流智能優化方法的基礎上，介紹瞭蟻群智能優化方法的基本思想和基本要素，同時，詳細闡述瞭蟻群智能優化方法的算法改進和理論研究等方麵的研究成果。
　　蟻群智能優化方法原理較簡單，但實現起來卻並不簡單。它的成功應用依賴於使用者對算法原理、待解決問題的理解程度，也依賴於算法編程實現。本書著重講述瞭作者在用蟻群智能優化方法解決旅行商問題、背包問題、定嚮問題、屬性約簡、衛星資源調度問題以及多目標組閤優化問題等復雜組閤優化問題時的設計思路，有助於讀者更好地理解和掌握蟻群智能優化方法，並用於解決其他難題。
　　本書共10章。第1章講述智能優化方法的基本概念及其重要性；第2章給齣蟻群智能優化方法的基本原理和算法要素，概述其國內外研究現狀；在後續的各個章節中，針對8個問題講述如何利用蟻群智能優化方法進行算法設計和分析。
　　本書適閤計算機、自動化等專業本科生和研究生用於瞭解和學習蟻群智能優化方法等智能計算方法，也可作為科研工作者和工程技術人員的參考書。
　　本書得到國傢自然科學基金項目（編號：61573277）和陝西省自然科學基金（編號：2015JM6316）的資助以及宇航動力學國傢重點實驗室開放基金的支持，在此錶示誠摯感謝。本書的完成得益於馮祖仁教授、張青富教授和李晶研究員的指導。
　　由於作者水平有限，書中難免有各種不足，敬請讀者不吝批評指正。
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