粒子群算法及其应用研究

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作者：杨英杰，北京理工大学 | 分类：科学技术,工业技术,建筑科学,建筑理论

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作者简介 暂缺《粒子群算法及其应用研究》作者简介

内容简介

内容简介 　　《粒子群算法及其应用研究》的核心是设计求解MEC模型的粒子群算法。粒子群算法在很多连续问题上得到成功的应用，而在离散问题上的研究和应用却很少，而《粒子群算法及其应用研究》正是粒子群算法在离散问题上的一个很好的应用。针对MEC模型提出一种基于原始粒子群算法的启发式算法，该方法尽管有随机机制，但它对MEC模型非常稳定，在大多数情况下都可以找到相当好的解。为了提高粒子群算法的收敛速度，在原始粒子群算法中嵌入记忆机制，改进了粒子群算法的性能，进而提出了一种基于改进粒子群算法的启发式算法，提高了单体型重构率。利用给出的两个算法分别对真实数据和模拟数据进行数值计算，结果表明这两个算法对于MEC模型是非常有效的。

目录

图书目录
第1章 绪论1．1 群智能1．2 混合蛙跳算法1．3 人工鱼群算法1．4 蚁群算法1．5 粒子群算法第2章 基本粒子群算法2．1 粒子群算法概述2．2 标准粒子群算法2．3 粒子群算法分类2．4 标准粒子群算法的实现2．5 适应度评价函数2．6 连续型原始粒子群算法2．7 离散型粒子群算法2．8 粒子群算法局部版本的实现2．9 混合粒子群算法的实现第3章 粒子群优化算法的改进策略3．1 粒子群初始化3．2 邻域拓扑3．3 混合策略3．4 参数设置3．5 参数理论分析3．6 结论与展望3．7 参考文献3．8 附录第4章 粒子群算法的应用4．1 基于粒子群算法的单体型装配问题4．2 粒子群算法解决函数优化问题4．3 基于粒子群算法求解非线性规划问题的设计4．4 基于粒子群算法的电力系统环境经济调度问题