粒子群算法及其应用研究

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第1章绪论 1

1.1 群智能 1

1.2 混合蛙跳算法 4

1.3 人工鱼群算法 4

1.4 蚁群算法 6

1.5 粒子群算法 9

第2章基本粒子群算法 14

2.1 粒子群算法概述 14

2.2 标准粒子群算法 26

2.3 粒子群算法分类 29

2.4 标准粒子群算法的实现 31

2.5 适应度评价函数 43

2.6 连续型原始粒子群算法 48

2.7 离散型粒子群算法 51

2.8 粒子群算法局部版本的实现 51

2.9 混合粒子群算法的实现 66

第3章粒子群优化算法的改进策略 72

3.1 粒子群初始化 72

3.2 邻域拓扑 72

3.3 混合策略 74

3.4 参数设置 76

3.5 参数理论分析 89

3.6 结论与展望 92

3.7 参考文献 93

3.8 附录 95

第4章粒子群算法的应用 124

4.1 基于粒子群算法的单体型装配问题 124

4.2 粒子群算法解决函数优化问题 151

4.3 基于粒子群算法求解非线性规划问题的设计 157

4.4 基于粒子群算法的电力系统环境经济调度问题 165