群體智能——原理、改進與實現

"唐浩，海南大學博士生導師，海南省“南海新星”產業創新人才，海南自由貿易港拔尖人才。主要研究方向為人工智能與智能工廠關鍵技術，主持國家自然科學基金、海南省重點研發等科研項目10余項。近年來在IEEE TFS、IEEE TIM、IEEE TCE、IEEE IOTJ、RCIM等高水平期刊發表SCI論文50余篇，申請發明專利20余項。徐博，海南大學博士生導師，研究方向涵蓋特殊信號處理、智能算法研究及智能汽車技術。發表學術論文20余篇，主持或參與科研項目10余項。王鹹鵬，國家級青年人才，海南大學教授。長期從事無線高性能通信領域研究，主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃重點專項、國家重點實驗室開放課題等項目10余項。發表論文100余篇，包括IEEE、IET、《通信學報》等國內外**期刊論文60余篇；出版專/譯著2部；獲授權發明專利15項。張衛東，上海交通大學講席教授，國家級人才，德國洪堡學者。現任上海高校船舶自動化工程研究中心主任、海洋智能系統教育部工程研究中心主任。研究方向為智能控制理論和人工智能理論及其在海上無人系統中的應用。出版英文專著1部；發表SCI論文200余篇；申請國家發明專利62項。"

 

目錄

 

 

第1章緒論

 

1.1群體智能優化算法簡介

 

1.2群體智能算法的核心思想

 

1.3群體智能算法的研究意義、應用和發展

 

1.3.1群體智能算法的研究意義

 

1.3.2群體智能算法的應用和發展

 

1.4習題

 

第2章最優化問題

 

2.1最優化問題的定義和分類

 

2.1.1最優化問題的定義

 

2.1.2最優化問題的分類

 

2.2局部最優解和全局最優解

 

2.3最優化問題實例

 

2.3.1函數的最值問題

 

2.3.201背包問題

 

2.3.3柔性作業車間調度問題

 

2.4復雜度和NP問題

 

2.5習題

 

第3章群體智能優化算法的分類

 

3.1精確算法和群體智能算法

 

3.1.1精確算法

 

3.1.2群體智能算法

 

3.2仿生型算法

 

3.2.1仿生行為算法

 

3.2.2仿生過程算法

 

3.3非仿生型算法

 

3.4算法框架

 

3.5習題

 

第4章粒子群算法

 

4.1粒子群算法簡介

 

4.2原始粒子群算法

 

4.2.1速度和位置初始化

 

4.2.2個體歷史最優和全局歷史最優

 

4.2.3速度和位置更新

 

4.3標準粒子群算法

 

4.4關鍵參數設置

 

4.5粒子群算法的基本框架

 

4.6粒子群算法的改進策略

 

4.6.1粒子群算法存在的問題

 

4.6.2二進制粒子群算法

 

4.6.3自適應慣性權重

 

4.6.4自適應認知權重

 

4.7原始粒子群算法的時間復雜度

 

4.8實例應用

 

4.8.1求解函數最值

 

4.8.2拉壓彈簧設計

 

4.8.3壓力容器設計

 

4.9習題

 

第5章模擬退火算法

 

5.1模擬退火算法的思想

 

5.1.1退火現象

 

5.1.2Metropolis準則

 

5.1.3算法原理

 

5.2模擬退火算法的設計

 

5.3模擬退火算法的基本框架

 

5.4模擬退火算法的改進策略

 

5.4.1模擬退火算法存在的問題

 

5.4.2增加保留算子策略

 

5.4.3多粒子尋優策略

 

5.4.4重升溫策略

 

5.4.5多普勒型降溫策略

 

5.5模擬退火算法的時間復雜度

 

5.6實例應用

 

5.6.1求解函數最值

 

5.6.2拉壓彈簧設計

 

5.6.3壓力容器設計

 

5.7習題

 

第6章斑馬優化算法

 

6.1斑馬優化算法簡介

 

6.1.1算法靈感

 

6.1.2優化問題解的模型

 

6.2種群位置更新策略

 

6.2.1覓食階段

 

6.2.2防禦階段

 

6.3斑馬優化算法的基本框架

 

6.4斑馬優化算法的時間復雜度

 

6.5實例應用

 

6.5.1求解函數最值

 

6.5.2拉壓彈簧設計

 

6.5.3壓力容器設計

 

6.6習題

 

第7章霧凇優化算法

 

7.1霧凇優化算法簡介

 

7.1.1算法靈感

 

7.1.2優化問題解的模型

 

7.2群體狀態更新策略

 

7.2.1軟霧凇搜索策略

 

7.2.2硬霧凇穿刺機制

 

7.2.3正貪婪選擇機制

 

7.3霧凇優化算法的基本框架

 

7.4霧凇優化算法的時間復雜度

 

7.5實例應用

 

7.5.1求解函數最值

 

7.5.2拉壓彈簧設計

 

7.5.3壓力容器設計

 

7.6算法性能對比

 

7.6.1求解函數最值問題的性能對比

 

7.6.2求解拉壓彈簧設計問題的性能對比

 

7.6.3求解壓力容器設計問題的性能對比

 

7.7習題

 

第8章群體智能優化算法解決FJSP

 

8.1FJSP

 

8.1.1基本概念

 

8.1.2FJSP的分類

 

8.1.3FJSP的評價指標

 

8.1.4活動調度說明

 

8.2使用斑馬優化算法解決FJSP

 

8.2.1編碼和解碼方案

 

8.2.2初始化

 

8.2.3種群更新

 

8.2.4實例驗證

 

8.3使用霧凇優化算法解決FJSP

 

8.3.1編碼和解碼方案

 

8.3.2初始化

 

8.3.3位置更新策略

 

8.3.4實例驗證

 

8.4使用混合離散粒子群算法和模擬退火算法解決FJSP

 

8.4.1編碼和解碼方案

 

8.4.2初始化

 

8.4.3基於離散粒子群算法的全局搜索

 

8.4.4基於模擬退火算法的局部搜索

 

8.4.5實例驗證

 

8.5算法性能對比

 

 

附錄A

 

參考文獻