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第1章 群体智能算法概述1

1.1 群体智能算法的特点1

1.1.1 智能性1

1.1.2 隐含本质并行性2

1.1.3 解的近似性2

1.2 群体智能算法的计算模式2

1.2.1 社会协作机制3

1.2.2 自我适应机制3

1.2.3 竞争机制4

1.3 遗传算法4

1.3.1 标准遗传算法原理5

1.3.2 编码机制与主要算子7

1.4 差异演化算法8

1.5 粒子群算法10

1.5.1 粒子群算法的原理10

1.5.2 PSO算法的计算模型11

1.6 教—学优化算法13

1.7 顾问引导搜索算法13

1.8 本章小结15

参考文献16

第2章 人工鱼群算法18

2.1 人工鱼群算法的数学模型18

2.2 人工鱼群算法的收敛性分析21

2.2.1 常用距离21

2.2.2 基于Markfov链技术的收敛性分析22

2.2.3 基于压缩映射定理的收敛性分析25

2.3 人工鱼群算法的相关研究26

2.3.1 参数的改进27

2.3.2 与其他智能算法的融合28

2.3.3 其他的改进方法29

2.4 本章小结32

参考文献32

第3章 人工鱼群算法的改进研究34

3.1 小生境人工鱼群算法34

3.1.1 小生境技术34

3.1.2 算法实现36

3.1.3 算法的收敛性36

3.1.4 仿真实验与分析38

3.1.5 结论40

3.2 自适应人工鱼群算法40

3.2.1 参数自适应机制40

3.2.2 算法实现42

3.2.3 仿真实验与分析42

3.2.4 结论44

3.3 基于种群分类的人工鱼群算法44

3.3.1 种群分类思想及设置45

3.3.2 算法实现46

3.3.3 仿真实验与分析47

3.3.4 结论50

3.4 混和反向学习人工鱼群算法50

3.4.1 反向学习50

3.4.2 佳点集51

3.4.3 人工鱼群算法的改进机制51

3.4.4 仿真实验与分析54

3.4.5 结论59

3.5 精英竞争人工鱼群算法59

3.5.1 基于动态随机搜索的精英训练59

3.5.2 算法实现60

3.5.3 仿真实验与分析61

3.5.4 结论67

3.6 随机游走人工鱼群算法67

3.6.1 Lévy Flight机制67

3.6.2 算法改进思想68

3.6.3 算法实现69

3.6.4 仿真实验与分析70

3.6.5 结论72

3.7 混合群搜索人工鱼群算法73

3.7.1 标准群搜索优化算法73

3.7.2 群搜索优化算法的改进75

3.7.3 混合群搜索人工鱼群算法77

3.7.4 仿真实验与分析78

3.7.5 结论81

3.8 本章小结81

参考文献82

第4章 烟花爆炸优化算法及改进83

4.1 烟花爆炸优化算法83

4.2 混沌烟花爆炸优化算法86

4.2.1 混沌搜索算法86

4.2.2 算法实现87

4.2.3 仿真实验与分析87

4.2.4 结论91

4.3 混合动态搜索烟花爆炸优化算法91

4.3.1 算法实现91

4.3.2 仿真实验与分析92

4.3.3 结论96

4.4 混合反向学习烟花爆炸优化算法96

4.4.1 精英反向学习96

4.4.2 基于模拟退火机制的种群选择97

4.4.3 算法实现97

4.4.4 仿真实验与分析98

4.4.5 结论102

4.5 随机游走烟花爆炸优化算法102

4.5.1 基于随机游走机制的变异算子103

4.5.2 基于Boltzmann子个体选择103

4.5.3 算法实现104

4.5.4 仿真实验与分析105

4.5.5 结论109

4.6 本章小结109

参考文献109

第5章 群体智能算法的应用110

5.1 物流配送中的车辆调度问题110

5.1.1 问题的提出110

5.1.2 组合优化111

5.1.3 车辆调度问题的数学模型111

5.1.4 求解VRP的混合人工鱼群遗传算法112

5.1.5 仿真实验结果113

5.2 求解SVM反问题的差异演化算法113

5.2.1 问题的提出113

5.2.2 差异演化算法的设计114

5.2.3 差异演化算法的改进114

5.2.4 仿真实验结果116

5.3 求解聚类问题的人工鱼群算法118

5.3.1 聚类模型118

5.3.2 算法的设计119

5.3.3 算法实现120

5.3.4 仿真实验结果121

5.4 求解测试用例自动化问题的人工鱼群算法123

5.4.1 路径测试模型123

5.4.2 混沌搜索125

5.4.3 算法的设计125

5.4.4 仿真实验结果127

5.5 求解关联规则挖掘的差异演化算法129

5.5.1 规则挖掘129

5.5.2 算法的设计131

5.5.3 仿真实验结果133

5.6 求解特征选择的人工鱼群算法136

5.6.1 特征选择136

5.6.2 算法的设计136

5.6.3 仿真实验结果137

5.7 求解网络安全态势预测的人工鱼群算法139

5.7.1 网络安全态势预测模型140

5.7.2 算法的设计141

5.7.3 仿真实验结果143

5.8 求解图像边缘检测的遗传算法146

5.8.1 数字图像边缘146

5.8.2 Sobel边缘检测算子148

5.8.3 面向图像边缘检测的遗传算法149

5.8.4 仿真实验结果151

5.8.5 结论155

5.9 本章小结155

参考文献157

第6章 总结与展望159