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第一部分 集群智能优化算法概述3

第1章 优化算法研究概述3

1.1 最优化问题3

1.2 最优化方法3

1.2.1 确定性算法5

1.2.2 随机性算法5

1.2.3 集群智能优化算法6

1.3 各类优化方法特点7

1.3.1 传统优化方法特点7

1.3.2 集群智能优化算法特点及优点8

1.4 集群智能优化算法的研究、应用现状及展望10

1.4.1 算法改进研究10

1.4.2 算法应用现状12

1.4.3 算法研究展望13

参考文献14

第2章 集群智能优化算法16

2.1 进化计算16

2.1.1 遗传算法16

2.1.2 差分进化算法18

2.1.3 文化算法20

2.1.4 遗传编程22

2.1.5 进化策略22

2.2 集群智能23

2.2.1 粒子群优化算法24

2.2.2 蚁群优化算法26

2.2.3 菌群优化算法27

2.2.4 人工蜂群算法30

2.2.5 萤火虫算法33

2.2.6 人工鱼群算法35

2.3 其他算法36

2.3.1 神经网络36

2.3.2 人工免疫系统37

2.3.3 DNA计算38

2.3.4 膜计算39

2.3.5 自组织迁移算法39

2.4 集群智能算法集合40

参考文献43

第二部分 算法改进研究47

第3章 基于最优方向引导的菌群算法47

3.1 细菌觅食优化算法47

3.1.1 算法研究现状47

3.1.2 算法应用现状48

3.2 基于方向引导的菌群算法49

3.2.1 群体觅食理论49

3.2.2 细菌的群感应机制50

3.2.3 基于方向引导的群感应机制50

3.2.4 基于最优方向引导算法实现步骤52

3.3 实验研究及讨论53

3.3.1 单目标无约束测试函数53

3.3.2 实验研究及讨论58

参考文献61

第4章 生命周期群搜索算法63

4.1 算法生物学基础63

4.1.1 生命周期理论63

4.1.2 混沌理论67

4.2 基于生物生命周期群搜索算法68

4.2.1 算法描述68

4.2.2 算法实现步骤71

4.2.3 个体运动轨迹分析71

4.3 约束优化问题75

4.3.1 定义及说明75

4.3.2 约束优化问题难点76

4.3.3 单目标约束标准测试函数76

4.4 约束优化问题实验研究及讨论80

4.4.1 参数设置80

4.4.2 算法离线性能分析81

4.4.3 算法在线性能分析84

4.5 多目标优化问题85

4.5.1 多目标优化问题描述85

4.5.2 多目标无约束测试函数86

4.5.3 评价方法87

4.6 求解多目标问题的生命周期群搜索算法88

4.6.1 多目标优化问题的主要求解算法88

4.6.2 基于非支配排序的生命周期群搜索算法89

4.6.3 实验研究及讨论91

参考文献93

第三部分 算法应用研究97

第5章 机械结构优化设计研究97

5.1 机械约束优化97

5.1.1 Himmelblau's函数97

5.1.2 压力容器97

5.1.3 压缩弹簧98

5.1.4 焊接悬臂梁99

5.2 标准群搜索算法100

5.2.1 信息分享100

5.2.2 视觉扫描100

5.2.3 算法描述及实现步骤101

5.3 子群协作群搜索算法102

5.3.1 协作进化论102

5.3.2 约束优化处理方法103

5.3.3 子群协作群搜索算法原理104

5.4 实验研究及讨论106

参考文献110

第6章 车辆路径问题应用研究112

6.1 车辆路径问题112

6.1.1 车辆路径问题介绍112

6.1.2 问题复杂性113

6.1.3 带容量约束的车辆路径问题数学模型114

6.1.4 带时间窗车辆路径问题描述115

6.2 求解CVRP的两阶段遗传算法115

6.2.1 算法描述115

6.2.2 算法实现步骤119

6.2.3 算法时间复杂度分析119

6.2.4 实验研究及讨论：小规模测试实例120

6.2.5 实验研究及讨论：中等规模及较大规模测试实例123

6.3 求解VRPTW的生命周期群搜索算法125

6.3.1 算法实现步骤125

6.3.2 实验研究及讨论126

参考文献129

第7章 认知无线电应用研究130

7.1 认知无线电130

7.2 认知引擎132

7.2.1 认知引擎介绍132

7.2.2 认知引擎AICE134

7.3 集群智能在认知无线电中的应用136

7.3.1 频谱感知136

7.3.2 频谱分配137

7.3.3 频谱决策138

7.4 优化问题1：频谱分配139

7.4.1 频谱分配模型139

7.4.2 图论着色模型139

7.4.3 频谱分配最优效益函数141

7.5 优化问题2：频谱决策141

7.5.1 最小化误码率函数142

7.5.2 最小化能耗函数143

7.5.3 最大化数据速率函数143

7.5.4 最大化频谱利用率函数144

7.5.5 最小化频谱干扰函数144

7.5.6 多目标处理方法145

7.6 自主进化计算146

7.7 实验研究及讨论146

7.7.1 频谱决策问题146

7.7.2 频谱分配问题150

参考文献152

第四部分 集群动力学优化算法157

第8章 集群动力学模型157

8.1 系统动力学157

8.1.1 系统动力学原理157

8.1.2 系统动力学模型157

8.1.3 系统动力学建模步骤158

8.2 种群动力学模型159

8.2.1 单种群动力学模型159

8.2.2 多种群动力学模型160

8.3 动物集群行为动力学模型162

8.3.1 Boid模型162

8.3.2 Vicsek模型164

8.4 复杂网络动力学165

8.4.1 随机网络165

8.4.2 小世界网络166

8.4.3 无标度网络166

8.4.4 布尔网络167

8.5 “引力／斥力”模型168

8.5.1 A/R方法169

8.5.2 拟态物理学方法170

8.5.3 外部作用力176

8.6 集群行为仿真模型及平台177

8.6.1 仿真平台简介178

8.6.2 Swarm平台179

8.6.3 元胞自动机182

8.7 数学方程建模方法185

8.7.1 拉格朗日法185

8.7.2 欧拉法185

参考文献188

第9章 复杂生物系统建模190

9.1 复杂-生物-控制190

9.1.1 复杂适应系统190

9.1.2 复杂生物系统191

9.1.3 复杂系统与控制论192

9.1.4 维纳控制论193

9.1.5 智能感知单元194

9.2 感知模型建模方法195

9.3 感知范围197

9.3.1 全局感知范围197

9.3.2 有限感知范围197

9.3.3 正太分布有限感知模型199

9.4 集群动力学优化算法设计方法200

参考文献202

第10章 集群动力学优化算法举例203

10.1 种群规模自适应优化算法203

10.1.1 种群自适应增加／删除个体数目方法203

10.1.2 外部环境影响205

10.1.3 种群规模自适应粒子群优化算法描述206

10.1.4 实验研究及讨论206

10.2 基于生物觅食动力学的群智能优化算法209

10.2.1 生物觅食动力学模型209

10.2.2 生物觅食动力学优化算法原理210

10.2.3 实验研究及讨论211

参考文献216

附录217

附录1 遗传算法源码217

附录2 差分进化算法源码219

附录3 文化算法源码221

附录4 粒子群优化算法源码224

附录5 蚁群优化算法源码225

附录6 菌群算法源码228