蟻群智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	柯良軍
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302465737	出版時(shí)間：	2017-04-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書在簡(jiǎn)要闡述智能優(yōu)化方法相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，介紹了蟻群智能優(yōu)化方法的基本原理與算法主要要素等基本內(nèi)容。同時(shí)，介紹蟻群智能優(yōu)化方法在旅行商問(wèn)題、背包問(wèn)題、定向問(wèn)題、屬性約簡(jiǎn)、衛(wèi)星資源調(diào)度問(wèn)題以及多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題等復(fù)雜組合優(yōu)化問(wèn)題的應(yīng)用示例，詳細(xì)闡述蟻群智能優(yōu)化方法在具體應(yīng)用中的的基本設(shè)計(jì)方法以及算法性能改善的有效途徑。本書適合作為從事智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究的相關(guān)科技工作者、專業(yè)技術(shù)人員的參考書，也可作為計(jì)算機(jī)學(xué)科、控制科學(xué)等專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生學(xué)習(xí)蟻群智能優(yōu)化方法的指導(dǎo)用書。

作者簡(jiǎn)介

　　作者簡(jiǎn)介：柯良軍，西安交通大學(xué)電信學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。研究領(lǐng)域?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)建模與優(yōu)化、模式識(shí)別，主要包括資源調(diào)度、物流、多目標(biāo)優(yōu)化、魯棒優(yōu)化。主持國(guó)家自然科學(xué)基金等科研項(xiàng)目。研究成果在IEEE transaction on Cybernetics、 European Journal of Operational Research、Omega等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表。

圖書目錄

目錄

第1章緒章

1.1引言

1.2復(fù)雜性理論的基礎(chǔ)知識(shí)

1.2.1算法的復(fù)雜度

1.2.2問(wèn)題的復(fù)雜度

1.3智能優(yōu)化方法概述

1.3.1常用的智能優(yōu)化方法

1.3.2智能優(yōu)化方法的一般框架

1.3.3智能優(yōu)化方法分類

1.3.4智能優(yōu)化方法的特點(diǎn)

1.4本書內(nèi)容及組織

參考文獻(xiàn)

第2章蟻群優(yōu)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(jìn)算法

2.3.1基本蟻群算法

2.3.2蟻群系統(tǒng)

2.3.3小螞蟻系統(tǒng)

2.4蟻群算法研究現(xiàn)狀

2.4.1蟻群算法的應(yīng)用

2.4.2蟻群算法的改進(jìn)

2.4.3蟻群算法的理論研究

2.5小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第3章旅行商問(wèn)題

3.1引言

3.2算法描述

3.3算法隨機(jī)模型與收斂性質(zhì)分析

3.4參數(shù)設(shè)置和數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析

3.4.1參數(shù)設(shè)置

3.4.2與其他改進(jìn)蟻群算法的比較

3.5小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第4章多維背包問(wèn)題

4.1問(wèn)題描述

4.2現(xiàn)有算法回顧

4.3算法描述

4.3.1算法的基本思想

4.3.2信息素和啟發(fā)信息的定義

4.3.3解的構(gòu)造

4.3.4信息素的更新規(guī)則

4.3.5局部搜索

4.4信息素下界的選取

4.4.1Stützle和Hoos法的分析

4.4.2自適應(yīng)方法

4.5實(shí)驗(yàn)分析

4.5.1解的評(píng)價(jià)

4.5.2參數(shù)選取

4.5.3性能分析

4.6小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第5章定向問(wèn)題

5.1問(wèn)題描述

5.2算法描述

5.2.1啟發(fā)信息的定義

5.2.2解的構(gòu)造

5.2.3信息素的更新規(guī)則

5.3差異量的性質(zhì)

5.4平均差異量的計(jì)算

5.5實(shí)驗(yàn)分析

5.6小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第6章團(tuán)隊(duì)定向問(wèn)題

6.1問(wèn)題描述

6.2現(xiàn)有算法回顧

6.3算法描述

6.3.1信息素和啟發(fā)信息的定義

6.3.2解的構(gòu)造

6.3.3信息素的更新規(guī)則

6.3.4局部搜索

6.4實(shí)驗(yàn)分析

6.4.1參數(shù)設(shè)置

6.4.24種構(gòu)造法的比較

6.4.3與其他算法的比較

6.5小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第7章屬性約簡(jiǎn)

7.1問(wèn)題描述

7.2現(xiàn)有算法回顧

7.3算法描述

7.3.1邊模式蟻群算法

7.3.2團(tuán)模式蟻群算法

7.3.3點(diǎn)模式蟻群算法

7.4實(shí)驗(yàn)分析

7.5小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第8章衛(wèi)星資源調(diào)度問(wèn)題

8.1問(wèn)題描述

8.1.1衛(wèi)星測(cè)控基本概念

8.1.2衛(wèi)星測(cè)控資源調(diào)度

8.2衛(wèi)星測(cè)控資源調(diào)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(wèi)星測(cè)控資源調(diào)度數(shù)學(xué)模型

8.3衛(wèi)星測(cè)控資源調(diào)度問(wèn)題求解

8.3.1蟻群算法

8.3.2解的構(gòu)造

8.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

8.4小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第9章旅游路線規(guī)劃問(wèn)題

9.1引言

9.2問(wèn)題描述

9.3旅游路線規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型

9.4相關(guān)算法

9.4.1GLS（Guided Local Search）

9.4.2GRASP（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(jié)

參考文獻(xiàn)

第10章多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題

10.1引言

10.2多目標(biāo)優(yōu)化的基本概念

10.3基于分解的多目標(biāo)蟻群算法

10.3.1MOEA/DACO求解MOKP

10.3.2MOEA/DACO求解MTSP

10.4與MOEA/DGA 在MOKP上的比較

10.4.1實(shí)驗(yàn)條件

10.4.2性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

10.4.3結(jié)果比較

10.5與BicriterionAnt在MTSP上的比較

10.5.1實(shí)驗(yàn)條件

10.5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

10.6小結(jié)

參考文獻(xiàn)

附錄