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版权信息
作者简介
前言
第1章 绪论
1.1 基于群智能的生物启发式优化方法
1.2 粒子群算法
1.2.1 基本思想
1.2.2 算法流程
1.2.3 PSO伪代码
1.3 蚁群算法
1.3.1 基本思想
1.3.2 算法流程
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1.3.3 ACO伪代码
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1.4 蝙蝠算法
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1.4.1 基本思想
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1.4.2 算法流程
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1.4.3 BA伪代码
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1.5 布谷鸟搜索算法
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1.5.1 基本思想
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1.5.2 算法流程
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1.5.3 CSA伪代码
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参考文献
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第2章 萤火虫算法
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2.1 基本萤火虫算法
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2.1.1 基本思想
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2.1.2 FA算法流程
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2.1.3 FA伪代码
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2.1.4 研究现状
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2.2 具有振荡约束的自然选择萤火虫优化算法(OCSFA)
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2.2.1 OCSFA改进策略
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2.2.2 OCSFA算法流程
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2.2.3 OCSFA伪代码
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2.2.4 时间复杂度分析
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2.2.5 收敛性证明
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2.2.6 求解标准测试函数优化问题
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参考文献
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第3章 蝴蝶优化算法
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3.1 基本蝴蝶优化算法
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3.1.1 基本思想
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3.1.2 BOA算法流程
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3.1.3 BOA伪代码
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3.1.4 研究现状
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3.2 融合差分变异策略和进化自适应权重的蝴蝶优化算法(DMABOA)
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3.2.1 DMABOA改进策略
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3.2.2 DMABOA算法流程
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3.2.3 DMABOA伪代码
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3.2.4 时间复杂度分析
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3.2.5 收敛性证明
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3.2.6 DMABOA中各改进机制的影响分析
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3.2.7 求解多维复杂函数极值优化问题
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参考文献
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第4章 樽海鞘群算法
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4.1 基本樽海鞘群算法
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4.1.1 基本思想
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4.1.2 SSA算法流程
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4.1.3 SSA伪代码
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4.1.4 研究现状
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4.2 引入有效缩放和随机交叉策略的自适应动态角色樽海鞘群算法(ERDSSA)
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4.2.1 ERDSSA改进策略
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4.2.2 ERDSSA算法流程
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4.2.3 ERDSSA伪代码
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4.2.4 时间复杂度分析
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4.2.5 求解工程设计约束优化问题
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参考文献
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第5章 鲸鱼优化算法
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5.1 基本鲸鱼优化算法
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5.1.1 基本思想
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5.1.2 WOA算法流程
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5.1.3 WOA伪代码
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5.1.4 研究现状
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5.2 基于分段式随机惯性权重和最优反馈机制的鲸鱼优化算法(FWOA)
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5.2.1 FWOA改进策略
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5.2.2 FWOA算法流程
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5.2.3 FWOA伪代码
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5.2.4 时间复杂度分析
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5.2.5 求解CEC基准测试函数优化问题
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5.2.6 求解工程设计约束优化问题
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参考文献
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第6章 总结与展望
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附录
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附录一:OCSFA算法代码
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附录二:DMABOA算法代码
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附录三:ERDSSA算法代码
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附录四:FWOA算法代码
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索引
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内容简介
更新时间:2024-05-21 15:15:09