人工魚群算法及其應用

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章  緒論
　1.1  優(yōu)化問題
    1.1.1  優(yōu)化的概念與數(shù)學模型
    1.1.2  優(yōu)化問題與方法的分類
    1.1.3  優(yōu)化問題的復雜性
  1.2  優(yōu)化算法發(fā)展狀況
  1.3  群智能優(yōu)化算法概況
  1.4  幾種群智能優(yōu)化算法簡介
    1.4.1  標準遺傳算法
    1.4.2　粒子群算法
    1.4.3  蟻群算法
  1.5  人工魚群算法研究與應用概述
    1.5.1  魚群算法的提出與改進 
    1.5.2  魚群算法與其他算法的融合
    1.5.3  人工魚群算法在多領域中的應用
    1.5.4  人工魚群算法總結
  1.6  群智能優(yōu)化算法的發(fā)展展望
  1.7  本章小結
  參考文獻
第2章  基本人工魚群算法
　2.1  引言
　2.2  魚群模式概論
    2.2.1  魚群模式的提出
    2.2.2  人工魚的結構模型
  2.3  人工魚的四種基本行為算法描述
  2.4  人工魚群算法的尋優(yōu)原理
  2.5  仿真實驗及參數(shù)設置性能
    2.5.1  仿真實驗
    2.5.2  人工魚群算法的收斂基礎
    2.5.3  各種參數(shù)對收斂性能的影響分析
  2.6  擁擠度因子對優(yōu)化的影響
    2.6.1  擁擠度因子的定義
    2.6.2  擁擠度因子的作用機理 
    2.6.3  仿真實驗
    2.6.4分析和結論
  2.7  距離對人工魚群算法收斂性能的影響
    2.7.1  人工魚移動策略的改進 
    2.7.2  常用距離介紹
    2.7.3  仿真實驗
    2.7.4  分析和結論
  2.8　Matlab程序設計
    2.8.1  第2.5節(jié)實例程序設計 
    2.8.2  第2.7節(jié)實例程序設計 
  2.9  本章小結
  參考文獻
第3章  人工魚群算法的分析與改進
　3.1  人工魚群算法全局收斂的基礎
　3.2  人工魚群算法收斂性分析
    3.2.1  簡單隨機搜索
    3.2.2  全局收斂性
　3.3  魚群算法參數(shù)對優(yōu)化結果的影響分析
　3.4  需要改進魚群算法的原因
    3.4.1  自適應步長
    3.4.2  公告牌的引入
    3.4.3  生存競爭機制的提出 
    3.4.4  其他一些改進思路
　3.5  自適應視野和步長的人工魚群算法
    3.5.1  人工魚群算法的改進 
    3.5.2  自適應視野和步長的實現(xiàn)
    3.5.3  改進后人工魚群算法的特點
    3.5.4  參數(shù)對優(yōu)化的影響
　3.6  仿真實驗
　3.7  全局人工魚群算法
　……
第4章　混合魚群算法
第5章　人工魚群算法在函數(shù)優(yōu)化中的應用
第6章　人工魚群算法應用
第7章　人工魚群處蔆在通信領域中的應用
附錄