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第一篇 导引篇3

第1章 概述3

1.1群集智能概述3

1.2群集智能的基本原则与特点5

1.3群集智能理论研究现状8

1.3.1群集智能计算方法8

1.3.2群集智能模型研究9

1.3.3群集智能行为研究9

1.3.4群体协作行为研究10

1.3.5群集智能数学建模方法10

1.4群集智能算法的发展展望11

1.4.1群集智能理论的完善11

1.4.2群集智能算法的设计11

1.4.3群集智能算法性能的提高12

1.5本书章节安排12

参考文献14

第二篇 基础篇21

第2章 蚁群优化算法21

2.1引言21

2.2蚁群优化算法理论原理22

2.2.1基本蚁群的觅食过程22

2.2.2基本蚁群的机制原理23

2.2.3基本蚁群算法的特点24

2.3蚁群优化算法数学模型及实现流程25

2.3.1蚁群优化算法的数学模型25

2.3.2蚁群优化算法的算法步骤流程27

2.3.3蚁群优化算法的程序结构流程28

2.4改进的蚁群优化算法29

2.4.1最大最小蚁群算法29

2.4.2具有变异和分工特征的蚁群算法31

2.4.3自适应蚁群算法32

2.5蚁群优化算法的典型应用33

2.6本章小结35

参考文献35

第3章 传染病动力学模型及疫情优化控制算法38

3.1引言38

3.2经典仓室传染病模型39

3.2.1 SIS模型39

3.2.2 SIR模型40

3.2.3 SIRS模型41

3.3多种群传染病模型42

3.4网络传染病模型43

3.5基于Agent个体的传染病模型45

3.6传染病疫情优化控制46

3.6.1疫情控制模型问题提出47

3.6.2传染病疫情优化控制模型48

3.7本章小结50

参考文献50

第4章 粒子群优化算法54

4.1引言54

4.2粒子群优化算法的数学模型及算法流程54

4.2.1粒子群优化算法的数学模型54

4.2.2粒子群优化算法的算法流程57

4.3改进的粒子群优化算法58

4.3.1带惯性权重的PSO模型58

4.3.2带收缩系数的PSO模型59

4.3.3 Bare Bones Particle Swarm（BBPS）模型59

4.3.4带被动c-聚集的PSO模型60

4.3.5基于拓扑结构的改进算法61

4.4粒子群优化算法的典型应用62

4.5本章小结63

参考文献63

第三篇 应用篇69

第5章 基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法69

5.1引言69

5.2问题提出72

5.3算法实现74

5.3.1蚂蚁搜索75

5.3.2信息素释放76

5.3.3信息素扩散77

5.3.4信息素的积累77

5.3.5基于信息素的控制78

5.4参数设计78

5.5算法仿真结果比较80

5.6定理阐述86

5.6.1定理1和定理2中各项参数的定义86

5.6.2定理1的证明87

5.6.3定理2的证明89

5.7本章小结91

参考文献92

第6章 基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪96

6.1引言96

6.2问题提出97

6.3分布式传染病模型98

6.3.1直接感染101

6.3.2交叉感染免疫/免疫缺失101

6.3.3交叉感染102

6.3.4病毒量积累102

6.4分布式传染病模型与节点联合唤醒控制问题103

6.4.1唤醒控制问题103

6.4.2基于分布式传染病模型的联合唤醒控制104

6.5参数设计105

6.6仿真分析106

6.6.1算法比较107

6.6.2算法鲁棒性验证108

6.6.3交叉运动双目标跟踪110

6.7定理阐述111

6.8本章小结112

参考文献113

第7章 基于粒子群算法的机场停机位分配求解116

7.1引言116

7.2机位分配问题描述119

7.2.1机位分配问题约束条件119

7.2.2机位分配问题的优化目标函数124

7.3机位分配优化模型建立126

7.3.1假设条件126

7.3.2模型建立126

7.4基于粒子群算法的机位分配问题优化求解127

7.4.1适应度函数设计127

7.4.2航班分配层次排序算法设计128

7.4.3机位分配优化模型约束处理129

7.4.4基于Round规则的停机位编码设计131

7.4.5航班机位冲突判定算法的设计132

7.4.6求解停机位分配问题的PSO算法设计132

7.5实验仿真及数值分析134

7.5.1案例描述134

7.5.2参数设置136

7.5.3仿真结果137

7.6本章小结140

参考文献140

第8章 基于粒子群算法的空间站组装姿态指令优化求解143

8.1引言143

8.2空间站组装的数学模型144

8.3姿态指令优化函数求解148

8.3.1梯度下降法148

8.3.2标准PSO算法148

8.3.3基于生物互利共生的双种群PSO算法149

8.4基于互利共生的双种群PSO算法仿真实验152

8.4.1测试函数和参数设定152

8.4.2实验结果与分析153

8.5空间站组装姿态指令优化数值实验158

8.5.1参数设定158

8.5.2实验结果158

8.6本章小结164

参考文献164