群智能演算法百度

❶ 群智能演算法及其應用的圖書目錄

前言 1．1 引言
1．2 蟻群演算法的基本原理
1．3 粒子群優化演算法基本原理
1．4 蟻群演算法理論研究現狀
1．5 蟻群演算法應用研究現狀
1．6 粒子群優化演算法研究現狀
1．7 粒子群演算法應用研究現狀 2．1 求解一般非線性整數規劃的蟻群演算法
2．1．1 引言
2．1．2 求解非線性整數規劃的蟻群演算法
2．1．3 算例分析
2．2 武器—目標分配問題的蟻群演算法
2．2．1 引言
2．2．2 WTA問題
2．2．3 武器—目標分配問題的蟻群演算法
2．2．4 模擬結果j
2．3 多處理機調度問題的蟻群演算法
2．3．1 引言
2．3．2 多處理機調度問題數學模型
2．3．3 解多處理機調度問題模擬退火演算法
2．3．4 解多處理機調度問題蟻群演算法
2．3．5 演算法比較
2．4 可靠性優化的蟻群演算法
2．4．1 引言
2．4．2 最優冗餘優化模型及解法
2．4．3 可靠性優化的模擬退火演算法
2．4．4 可靠性優化的遺傳演算法
2．4．5 可靠性優化的蟻群演算法
2．4．6 算例分析
2．5 求解旅行商問題的多樣信息素的蟻群演算法
2．5．1 信息素更新的3個模型
2．5．2 多樣信息素更新規則
2．5．3 演算法測試
2．6 本章小結 3．1 無約束非線性最優化問題
3．2 連續優化問題的信息量分布函數方法
3．3 一種簡單的連續優化問題的蟻群演算法
3．4 數值分析
3．5 本章小結 4．1 引言
4．2 聚類問題的數學模型
4．3 K均值演算法
4．4 解聚類問題的模擬退火演算法
4．5 基於巡食思想的蟻群聚類演算法
4．6 解聚類問題的新的蟻群演算法及數值分析
4．6．1 解聚類問題的蟻群演算法
4．6．2 數值分析
4．7 解聚類問題的與K-均值演算法混合的蟻群演算法及數值分析
4．7．1 解聚類問題的K-均值演算法混合的蟻群演算法
4．7．2 數值分析
4．8 本章小結 5．1 引言
5．2 解圓排列問題的蟻群模擬退火演算法
5．2．1 圓排列問題及與旅行商問題等價
5．2．2 解旅行商問題的模擬退火演算法
5．2．3 幾種演算法的比較
5．2．4 算例分析
5．3 解旅行商問題的模擬退火蟻群演算法
5．3．1 混合的基本思想
5．3．2 找鄰域解策略
5．3．3 模擬退火蟻群演算法
5．3．4 演算法測試
5．4 本章小結 6．1 引言
6．2 基本遺傳演算法
6．3 蟻群演算法與遺傳演算法的混合
6．3．1 混合的基本思想
6．3．2 變異操作
6．3．3 交叉操作
6．3．4 遺傳蟻群演算法
6．4 演算法測試
6．5本章小結 7．1 引言
7．2 混沌及運動特性
7．3 基本蟻群演算法改進
7．3．1 混沌初始化
7．3．2 選擇較優解
7．3．3 混沌擾動
7．4 混沌蟻群演算法
7．5 演算法測試
7．6 本章小結 8．1 引言
8．2 最短路的蟻群演算法收斂性分析
8．3 模擬算例
8．4 本章小結 9．1 模擬退火思想的粒子群演算法
9．1．1 幾種模擬退火思想的粒子群演算法
9．1．2 演算法測試
9．2 混沌粒子群優化演算法研究
9．2．1 基本粒子群演算法不足
9．2．2 混沌粒子群優化演算法
9．2．3 演算法測試
9．3 其他改進的粒子群優化演算法
9．3．1 雜交PSO演算法
9．3．2 協同PSO演算法
9．3．3 離散PSO演算法
9．4．本章小結 10．1 背包問題的混合粒子群優化演算法
10．1．1 背包問題數學模型
10．1．2 解0-1背包問題的混合粒子群演算法
10．1．3 數值模擬與分析
10．2 指派問題的交叉粒子群優化演算法
10．2．1 求解指派問題的交叉粒子群優化演算法
10．2．2 演算法測試
10．3 武器—目標分配問題的粒子群優化演算法
10．3．1 解武器—目標分配問題的粒子群優化演算法
10．3．2 算例分析
10．4 流水作業調度問題的粒子群演算法
10．4．1 流水作業調度問題
10．4．2 求解流水作業調度問題混合粒子群演算法
10．4．3 演算法測試
10．5 非線性整數規劃的粒子群優化演算法
10．5．1 引言
10．5．2 求解非線性整數規劃的粒子群優化演算法
10．5．3 算例分析
10．6 本章小結 l1．1 引言
11．2 整數規劃形式
1l．3 連續性優化形式
11．4 本章小結 12．1 引言
12．2 求解旅行商問題的混合粒子群優化演算法
12．2．1 混合粒子群演算法思路
12．2．2 變異操作和交叉操作
12．2．3 混合粒子群演算法步驟
12．2．4 演算法測試
12．3 求解旅行商問題的粒子群—蟻群演算法
12．3．1 粒子群—蟻群演算法思想
12．3．2 粒子群—蟻群演算法步驟
12．3．3 演算法測試
12．4 本章小結 13．1 引言
13．2 PSO演算法收斂性分析
13．3 數值模擬
13．4 參數選取
13．5 本章小結 14．1 引言
14．2 魚群演算法基本原理
14．3 人工魚的行為描述
14．4 魚群演算法的應用
14．5 本章小結 附錄A 求解旅行商問題的蟻群基本演算法源程序
附錄B 計算連續性函數的優化的粒子群程序
附錄C 求解旅行商問題的粒子群—蟻群演算法的源程序
參考文獻
……

❷ 群體智能優化演算法中精度最高的是什麼演算法

我試過幾種演算法，我覺得粒子群演算法PSO是比較好的，精度較高，一直在用

❸ 群體智能演算法在什麼時候容易陷入局部最優

一般最優化演算法只能求局部最優值，很難求出全局最優值。
許多演算法當找到局部最優點後，就不能再繼續尋找了，這叫陷入局部極值。

❹ 關於群智能優化演算法程序的問題

POS是一個二維數組 POS[i][j], 設其大小為 n * m
POS(i,:) 在matlab里表示 一個大小為m的一維數組 其中元素為 POS[i][0],...,POS[i][m-1]

❺ 用群智能演算法GA或者PSO去優化CNN的權重的想法正確嗎

好好說話行吧行吧很喜歡寫吧寫吧不擦

❻ 群智能演算法及其應用的介紹

群智能演算法作為一種新興的演化計算技術，已成為越來越多研究者的關注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳演算法有著極為特殊的聯系。群智能理論研究領域主要有兩種演算法：蟻群演算法和粒子群優化演算法。蟻群演算法是對螞蟻群落食物採集過程的模擬，已成功應用於許多離散優化問題。粒子群優化演算法也是起源於對簡單社會系統的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但後來發現它是一種很好的優化工具。

❼ 群智能演算法的時間復雜度是多少

時間復雜度表面的意思就是代碼花費的時間，但是一般使用這個概念的時候，更注重的是隨著數據量增長，代碼執行時間的增長情況。一般認為一個基本的運算為一次運行算，例如加減乘除判斷等等 例1和例2時間復雜度都可以簡單認為是o(N)

❽ 論文題目是基於群智能演算法的全局優化問題，目前還不太明白題目到底是個什麼意思，我問老師老師也不太明白

Matlab都是去得瑟說理吧找人寫的

❾ 群體智能演算法屬於新型計算模型嗎

群體智能演算法又稱為啟發式演算法，是現在廣泛應用於各個領域的先進演算法。
智能演算法是一種計算方法，計算模型是計算方法里可能用到的某種模型，不能說他們兩個誰是誰，但可以說某種群體智能演算法用到了某某計算模型

❿ 群智能優化演算法理論與應用的圖書目錄

第1章遺傳演算法簡介
1.1遺傳演算法的發展歷史
1.2遺傳演算法的基本原理
1.3遺傳演算法的數學機理
1.4遺傳演算法的特點
參考文獻
第2章遺傳演算法求解傳統旅行商問
2.1TSP的數學描述
2.2求解TSP的遺傳演算法
2.3模擬實驗結果與分析
本章小結
參考文獻
第3章遺傳演算法求解有約束旅行商問題
3.1三類有約束的
3.2有約束TSP的求解
3.3模擬實驗結果
本章小結
參考文獻
第4章遺傳演算法求解廣義旅行商問題
4.1廣義旅行商問題
4.2廣義染色體遺傳演算法
4.3廣義染色體遺傳演算法的若干分析
4.4數值模擬實驗
本章小結
參考文獻 第5章粒子群優化簡介
5.1粒子群優化演算法原理
5.2粒子群優化演算法同其他演算法的比較
5.3粒子群優化演算法應用
本章小結
參考文獻
第6章離散PSO演算法解決(廣義)旅行商問題
6.1離散PSO演算法及其在TSP中的應用
6.2離散PSO演算法在廣義TSP中的擴展
參考文獻
第7章基幹粒子群優化的車間作業調度問題求解
7.1車間調度問題描述
7.2調度性能指標與調度解分類
7.3基於粒子群優化的JSSP求解
7.4數值模擬實驗
參考文獻 第8章蟻群演算法簡介
8.1蟻群演算法起源及發展
8.2蟻群演算法的原理
5.3蟻群演算法的特點
參考文獻
第9章蟻群演算法在求解旅行商問題中的應用
9.1基本蟻群演算法求解旅行商問題
9.2蟻群演算法求解廣義旅行商問題
9.3蟻群演算法求解帶時間窗的利潤收集
參考文獻
第10章蟻群演算法在求解車間調度問題中的應用
10.1相遇演算法
10.2Job-Shop問題的圖形化定義
10.3求解Job-Shop問題的相遇演算法
10.4MMMS與SA的混合演算法求解Job-Shop問題
10.5數值模擬實驗
參考文獻 第11章免疫演算法簡介
11.1人工免疫系統的概念與范疇
11.2人工免疫系統原理
11.3免疫演算法與體液免疫的關系
11.4免疫演算法的運行機制
參考文獻
第12章基於人工免疫系統的旅行商問題求解
12.1親和度
12.2變異操作
12.3克隆選擇
12.4疫苗接種
12.5免疫記憶
12.6演算法步驟
12.7數值模擬實驗
參考文獻
第13章基於人工免疫系統的車間作業調度問題求解
13.1抗體群初始化演算法
13.2親和力的計算和調整
13.3克隆選擇
13.4疫苗接種和變異
13.5受體編輯
13.6基於免疫系統求解車間作業調度問題的流程
13.7數值模擬實驗
參考文獻 第14章細菌覓食演算法
14.1演算法簡介
14.2細菌覓食演算法分析
14.3求解車間調度問題
14.4模擬實驗及結果分析
本章小結
參考文獻
第15章Memetic演算法
15.1演算法簡介
15.2演算法實現框架
15.3克隆選擇Memetic演算法
15.4數值模擬試驗及結果
本章小結
參考文獻 第16章基於隱馬爾可夫模型和免疫粒子群優化的多序列比對演算法
16.1多重序列比對與HMM簡介
16.2免疫粒子群優化演算法
16.3基於IPSO的多序列比對
16.4數值模擬實驗
本章小結
參考文獻
第17章粒子-免疫演算法求解車間作業調度問題
17.1基於PSO和AIS的混合智能演算法
17.2數值模擬實驗及結果
參考文獻
第18章基於群智能的混合演算法
18.1基於群智能的混合模式
18.2各種混合模式的分析
18.3數值計算及結果比較
本章小