附件:设置1:设置2:设置3:设置4:本书主要介绍两类元启发式优化算法, 第一类是群体智能算法, 包括蚁群优化和粒子群优化两种仿生算法; 第二类是微正则退火算法, 它借鉴物理学相关原理, 创新了传统模拟退火机制。借助仿真手段, 本书着重研究了上述元启发式优化算法的若干改进策略及应用, 主要内容涉及到元启发式优化算法的产生背景及相关概念, 蚁群优化与粒子群优化的研究现状、基本算法及改进方法, 微正则退火算法的原理、改进策略及应用实例, 基于增强型参考位置的粒子群优化算法, 基于共享适应值的小生境粒子群优化算法, 两阶段粒子群优化算法等。
附注提要
本书主要介绍两类元启发式优化算法, 第一类是群体智能算法, 包括蚁群优化和粒子群优化两种仿生算法; 第二类是微正则退火算法, 它借鉴物理学相关原理, 创新了传统模拟退火机制。借助仿真手段, 本书着重研究了上述元启发式优化算法的若干改进策略及应用, 主要内容涉及到元启发式优化算法的产生背景及相关概念, 蚁群优化与粒子群优化的研究现状、基本算法及改进方法, 微正则退火算法的原理、改进策略及应用实例, 基于增强型参考位置的粒子群优化算法, 基于共享适应值的小生境粒子群优化算法, 两阶段粒子群优化算法等。