热力学粒子群优化算法研究及其应用 理工学科学术理论研究著作集萃2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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第1章 绪论1

1.1 智能与智能科学1

1.2 人工智能2

1.3 计算智能3

1.3.1 演化计算3

1.3.2 模拟退火算法4

1.3.3 禁忌搜索5

1.3.4 免疫算法6

1.4 群智能6

1.4.1 粒子群优化算法7

1.4.2 蚁群算法10

1.4.3 鱼群算法11

1.4.4 其他群智能算法11

第2章 粒子群优化算法研究现状12

2.1 粒子群优化算法思想起源和发展12

2.1.1 粒子群优化算法的思想起源12

2.1.2 粒子群优化算法的发展14

2.2 粒子群优化算法的理论分析16

2.3 粒子群优化算法的种群结构18

2.3.1 静态邻域拓扑结构研究18

2.3.2 动态邻域拓扑结构研究20

2.4 粒子群优化算法的参数选择及优化21

2.5 粒子群优化算法与其他思想的融合23

2.6 粒子群优化算法的应用研究25

第3章 基于分子运动论的粒子群优化算法26

3.1 分子运动论的发展过程26

3.2 改进的粒子群优化算法27

3.3 实验仿真与结果分析29

3.4 吸引和排斥阶段的行为分析34

3.4.1 吸引和排斥的比例变化34

3.4.2 粒子到群质心距离最大、最小和平均值的变化曲线36

3.5 MPSO算法的参数选取及优化36

3.5.1 正交试验设计36

3.5.2 基于正交试验设计的参数选择和优化38

第4章 基于伊藤过程的粒子群优化算法40

4.1 伊藤过程40

4.2 伊藤算法41

4.2.1 伊藤过程的抽象41

4.2.2 伊藤算法的框架及关键算子的设计42

4.3 基于伊藤过程的三种改进粒子群优化算法44

4.3.1 具有漂移算子的粒子群优化算法44

4.3.2 IPSO1算法的初步实验45

4.3.3 具有漂移和波动算子的粒子群优化算法47

4.3.4 基于热力学选择机制的漂移粒子群优化算法48

4.3.5 实验仿真与结果分析50

第5章 基于扩散机制的双种群粒子群优化算法55

5.1 扩散现象55

5.2 扩散定律及扩散系数56

5.3 融合扩散机制的双种群粒子群优化算法57

5.3.1 相关工作57

5.3.2 DPSO算法的思想和流程58

5.4 实验结果及分析59

5.5 借鉴不同热运动机制的PSO算法对比分析62

第6章 基于粒子群优化算法的非线性模型参数估计64

6.1 参数估计64

6.2 非线性模型65

6.2.1 渐近回归模型65

6.2.2 Logistic模型66

6.3 非线性模型的参数估计66

6.3.1 真实数据67

6.3.2 随机采样数据72

第7章 基于策略模式的粒子群优化算法平台设计84

7.1 设计模式84

7.2 策略模式85

7.3 算法平台设计与实现86

7.3.1 算法平台设计86

7.3.2 算法平台实现87

7.3.3 算法平台演示89

参考文献91