智能優化算法與涌現計算（第2版）

智能優化正在成為智能科學、信息科學、人工智能中最為活躍的研究方向，它在科研、工程、經濟、管理、國防乃至民生諸多領域發揮著越來越大的作用，已經成為多種學科交叉融合研究的前沿課題。有關智能優化算法方面的書籍國內外已出版了多種，但其內容的廣度還遠落後於該領域的快速發展。為彌補這方面的不足，本書全面收集了國內外已提出的原創的智能優化算法和涌現計算150種。每種算法從算法提出、優化原理、數學描述、實現步驟及算法流程等方面加以介紹。全書視野開闊，取材全面而新穎，邏輯嚴謹，系統性強，撰寫上由淺入深，深入淺出，啟迪思維。本書可供人工智能、智能科學、電腦科學、信息科學、自動化、系統科學、管理科學等相關領域教師和研究生教學用書或參考書，亦可作為相關專業科研人員、工程技術人員學習參考。

 目錄 

 

 

 

 

 

第一篇仿人智能優化算法

 

第1章模糊邏輯算法

 

1.1模糊集合及其表示

 

1.2模糊集合的運算及其性質

 

1.3模糊關系與模糊矩陣

 

1.4模糊推理規則

 

1.5模糊系統的萬能逼近特性

 

第2章神經網絡算法

 

2.1神經細胞結構與功能

 

2.2人工神經元的基本特性

 

2.3人工神經網絡及其特點

 

2.4前向神經網絡的結構、訓練及學習

 

2.5神經網絡的學習規則

 

2.6前向網絡誤差反向傳播學習算法及

其逼近特性

 

第3章免疫算法

 

3.1免疫系統的基本概念

 

3.2免疫系統的組織結構

 

3.3免疫系統的免疫機制

 

3.4免疫系統的學習及優化機理

 

3.5免疫算法及克隆選擇算法的

實現步驟

 

第4章內分泌算法

 

4.1內分泌算法的提出

 

4.2內分泌與神經、免疫系統之間的

關系

 

4.3生物內分泌系統

 

4.4內分泌激素調節規律的描述

 

4.5人工內分泌系統內分泌激素的

調節機制

 

4.6基於內分泌調節機制的行為自組織

算法的實現

 

第5章人工代謝算法

 

5.1人工代謝算法的提出

 

5.2人工代謝算法的原理

 

5.3人工代謝算法的描述

 

5.4人工代謝算法的實現流程

 

第6章膜計算

 

6.1膜計算的提出

 

6.2細胞膜的結構、模型及功能

 

6.3標準膜計算的原理

 

6.4標準膜計算的描述

 

6.5膜計算的過程及實現步驟

 

第7章禁忌搜索算法

 

7.1禁忌搜索算法的提出

 

7.2組合優化中的鄰域概念

 

7.3局部搜索算法

 

7.4禁忌搜索算法

 

7.5禁忌搜索算法的主要操作及參數

 

第8章和聲搜索算法

 

8.1和聲搜索算法的提出

 

8.2和聲搜索算法的原理及結構

 

8.3和聲搜索算法的主要步驟及流程

 

第9章思維進化算法

 

9.1思維進化算法的提出

 

9.2思維進化算法的基本思想

 

9.3思維進化算法的描述

 

9.4思維進化算法的實現步驟及流程

 

第10章社會進化算法

 

10.1社會進化算法的提出

 

10.2社會進化算法的基本思想

 

10.3多智能體社會進化系統

 

10.4社會進化算法的描述

 

10.5社會進化算法的實現步驟

 

第11章人口遷移算法

 

11.1人口遷移算法的提出

 

11.2人口遷移算法的原理

 

11.3人口遷移算法的描述

 

11.4人口遷移算法的實現步驟

 

第12章標桿學習算法

 

12.1標桿學習算法的提出

 

12.2標桿管理的基本思想

 

12.3標桿學習算法的基本原理

 

12.4標桿學習算法的數學描述

 

12.5標桿學習算法的實現流程

 

第13章瞭望算法

 

13.1瞭望算法的提出

 

13.2瞭望算法的基本原理

 

13.3瞭望算法的數學描述

 

13.4求解全局優化問題的瞭望算法的

實現

 

第14章視覺認知優化算法

 

14.1視覺認知優化算法的提出

 

14.2視覺認知優化算法的原理

 

14.3視覺認知優化算法的描述與步驟

 

14.4算法的收斂性證明

 

14.5視覺認知優化算法的實現舉例

 

14.6基於視覺認知的可視化算法

 

第15章頭腦風暴優化算法

 

15.1頭腦風暴優化算法的提出

 

15.2頭腦風暴優化算法的基本思想

 

15.3頭腦風暴過程的描述

 

15.4頭腦風暴優化算法的描述及實現

步驟

 

15.5基於討論機制的頭腦風暴優化

算法

 

第16章隨機聚焦搜索優化算法

 

16.1隨機聚焦搜索優化算法的提出

 

16.2隨機聚焦搜索優化算法的原理

 

16.3隨機聚焦搜索優化算法的描述

 

16.4隨機聚焦搜索算法的基本步驟

 

16.5基於隨機聚焦搜索算法的沖壓

成形工藝優化

 

第17章教學優化算法

 

17.1教學優化算法的提出

 

17.2教學優化算法的原理

 

17.3教學優化算法的數學描述

 

17.4教學優化算法的實現步驟

 

第18章帝國競爭算法

 

18.1帝國競爭算法的提出

 

18.2帝國競爭算法的原理

 

18.3帝國競爭算法的數學描述

 

18.4帝國競爭算法的實現步驟及流程

 

第19章世界杯競賽算法

 

19.1世界杯競賽算法的提出

 

19.2世界杯競賽算法的描述

 

19.3世界杯競賽算法的實現流程

 

第20章排球超級聯賽算法

 

20.1排球超級聯賽算法的提出

 

20.2排球超級聯賽算法的優化原理

 

20.3排球超級聯賽算法的數學描述

 

20.4排球超級聯賽算法的實現步驟

 

第21章集體決策優化算法

 

21.1集體決策優化算法的提出

 

21.2集體決策優化的基本思想

 

21.3集體決策優化算法的數學描述

 

21.4集體決策優化算法的實現

第二篇進 化 算 法

 

第22章遺傳算法

 

22.1遺傳算法的提出

 

22.2遺傳算法的優化原理

 

22.3生物的遺傳及遺傳算法的基本

概念

 

22.4遺傳算法的基本操作

 

22.5遺傳算法的求解步驟

 

22.6原對偶遺傳算法

 

第23章遺傳編程

 

23.1遺傳編程的提出

 

23.2遺傳編程的原理及基本操作

 

23.3遺傳編程算法的設計步驟及流程

 

23.4遺傳編程算法的本質屬性

 

第24章進化規劃

 

24.1進化規劃的提出

 

24.2進化規劃的原理及基本操作

 

24.3進化規劃的實現步驟及流程

 

第25章進化策略

 

25.1進化策略的提出

 

25.2進化策略的基本原理

 

25.3進化策略的基本操作

 

25.4進化策略的實現步驟及流程

 

第26章分佈估計算法

 

26.1分佈估計算法的提出

 

26.2分佈估計算法的基本原理

 

26.3分佈估計算法的描述

 

26.4分佈估計算法的基本步驟及流程

 

第27章差分進化算法

 

27.1差分進化算法的提出

 

27.2差分進化算法的原理

 

27.3差分進化算法的基本操作

 

27.4差分進化算法的實現步驟及流程

 

27.5差分進化算法的擴展形式

 

第28章自組織遷徙算法

 

28.1自組織遷徙算法的提出

 

28.2自組織遷徙算法的基本思想

 

28.3自組織遷徙算法的數學描述

 

28.4自組織遷徙算法的實現

 

第29章回溯搜索優化算法

 

29.1回溯搜索優化算法的提出

 

29.2回溯搜索優化算法的優化原理

 

29.3回溯搜索優化算法的數學描述

 

29.4回溯搜索優化算法的實現

 

第30章DNA計算

 

30.1DNA計算的提出

 

30.2DNA計算的生物學基礎

 

30.3DNA計算的基本原理及主要步驟

 

30.4DNA計算的基本操作

 

30.5DNA計算的編碼問題

 

30.6DNA計算系統的原型

 

第31章基因表達式編程算法

 

31.1基因表達式編程算法的提出

 

31.2基因表達式編程算法的原理

 

31.3基因表達式編程的基本概念

 

31.4GEP算法的遺傳操作

 

31.5基本的GEP算法流程

 

第32章Memetic算法

 

32.1Memetic算法的提出

 

32.2Memetic算法的原理

 

32.3Memetic算法的描述

 

32.4Memetic算法的流程

 

32.5Memetic算法的特點及其意義

 

第33章文化算法

 

33.1文化算法的提出

 

33.2文化算法的基本結構與原理

 

33.3文化算法求解約束優化問題的描述

與設計

 

33.4基本文化算法的實現步驟及流程

第三篇群智能優化算法

 

第34章蟻群優化算法

 

34.1蟻群優化算法的提出

 

34.2螞蟻的習性及覓食行為

 

34.3蟻群覓食策略的優化原理

 

34.4蟻群優化算法的原型——螞蟻系統

模型的描述

 

34.5基本蟻群優化算法的流程

 

第35章蟻獅優化算法

 

35.1蟻獅優化算法的提出

 

35.2蟻獅的狩獵行為

 

35.3蟻獅優化算法的原理

 

35.4蟻獅優化算法的數學描述

 

35.5蟻獅優化算法的實現

 

第36章粒子群優化算法

 

36.1粒子群優化算法的提出

 

36.2粒子群優化算法的基本原理

 

36.3粒子群優化算法的描述

 

36.4粒子群優化算法的實現步驟

及流程

 

36.5粒子群優化算法的特點及其改進

 

第37章人工蜂群算法

 

37.1人工蜂群算法的提出

 

37.2人工蜂群算法的基本原理

 

37.3人工蜂群算法的數學描述

 

37.4人工蜂群算法的實現步驟與流程

 

第38章蜜蜂交配優化算法

 

38.1蜜蜂交配優化算法的提出

 

38.2蜂群競爭繁殖過程的優化機理

 

38.3蜜蜂交配優化算法的數學描述

 

38.4蜜蜂交配優化算法的實現步驟

及流程

 

第39章螢火蟲群優化算法

 

39.1螢火蟲群優化算法的提出

 

39.2螢火蟲閃光的特點及功能

 

39.3螢火蟲群優化算法的數學描述

 

39.4螢火蟲群優化算法的實現步驟

及流程

 

第40章螢火蟲算法

 

40.1螢火蟲算法的提出

 

40.2螢火蟲算法的基本思想

 

40.3螢火蟲算法的數學描述

 

40.4螢火蟲算法的實現步驟及流程

 

第41章果蠅優化算法

 

41.1果蠅優化算法的提出

 

41.2果蠅的生物價值及覓食行為

 

41.3果蠅優化算法的基本原理

 

41.4果蠅優化算法的數學描述

 

41.5果蠅優化算法的實現步驟及流程

 

第42章蝴蝶算法 

 

42.1蝴蝶算法的提出

 

42.2蝴蝶的生活習性

 

42.3蝴蝶算法的優化原理

 

42.4蝴蝶算法的數學描述

 

42.5蝴蝶算法的實現步驟

 

第43章蝴蝶交配優化算法

 

43.1蝴蝶交配優化算法的提出

 

43.2蝴蝶的生活習性

 

43.3BMO算法的機理

 

43.4BMO算法的數學描述

 

43.5BMO算法的偽代碼實現

 

第44章蝴蝶優化算法

 

44.1蝴蝶優化算法的提出

 

44.2蝴蝶的生活習性

 

44.3蝴蝶算法的優化原理

 

44.4BOA的數學描述

 

44.5BOA的實現步驟及偽代碼

 

第45章蜻蜓算法

 

45.1蜻蜓算法的提出

 

45.2蜻蜓的生活習性

 

45.3DA的優化原理

 

45.4DA的數學描述

 

45.5單目標及多目標DA的實現步驟

及偽代碼

 

第46章蜉蝣優化算法

 

46.1蜉蝣優化算法的提出

 

46.2蜉蝣的習性及其交配行為

 

46.3蜉蝣優化算法的優化原理

 

46.4單目標蜉蝣優化算法的數學描述

 

46.5單目標蜉蝣優化算法的偽代碼

實現

 

46.6多目標蜉蝣優化算法的偽代碼

實現

 

第47章蚱蜢優化算法

 

47.1蚱蜢優化算法的提出

 

47.2蚱蜢的習性

 

47.3蚱蜢優化算法的優化原理

 

47.4蚱蜢優化算法的數學描述

 

47.5蚱蜢優化算法的實現步驟及

偽代碼

 

第48章飛蛾撲火優化算法

 

48.1飛蛾撲火優化算法的提出

 

48.2飛蛾的橫向導航方法

 

48.3飛蛾撲火的原理

 

48.4飛蛾撲火優化算法的數學描述

 

48.5飛蛾撲火優化算法的偽代碼實現

 

第49章蛾群算法

 

49.1蛾群算法的提出

 

49.2飛蛾的生活習性及趨光性

 

49.3蛾群算法的數學描述

 

49.4蛾群算法的實現步驟

 

第50章群居蜘蛛優化算法

 

50.1群居蜘蛛優化算法的提出

 

50.2蜘蛛的習性與特徵

 

50.3群居蜘蛛優化算法的基本思想

 

50.4群居蜘蛛優化算法的數學描述

 

50.5蜘蛛優化算法的實現步驟及流程

 

第51章蟑螂優化算法

 

51.1蟑螂優化算法的提出

 

51.2蟑螂的習性

 

51.3蟑螂優化算法的原理

 

51.4蟑螂優化算法的數學描述

 

51.5蟑螂優化算法的實現步驟

 

第52章天牛須搜索算法

 

52.1天牛須搜索算法的提出

 

52.2天牛的習性及天牛須的功能

 

52.3天牛須搜索算法的尋優原理

 

52.4天牛須搜索算法的數學描述

 

52.5天牛須搜索算法的實現步驟

及流程

 

第53章蚯蚓優化算法

 

53.1蚯蚓優化算法的提出

 

53.2蚯蚓的生活習性

 

53.3蚯蚓優化算法的基本思想

 

53.4蚯蚓優化算法的數學描述

 

53.5蚯蚓優化算法的實現及流程

 

第54章布穀鳥搜索算法

 

54.1布穀鳥搜索算法的提出

 

54.2布穀鳥的繁殖行為與Levy飛行

 

54.3布穀鳥搜索算法的原理

 

54.4布穀鳥搜索算法的數學描述

 

54.5布穀鳥搜索算法的實現步驟

及流程

 

第55章候鳥優化算法

 

55.1候鳥優化算法的提出

 

55.2候鳥Ｖ字形編隊飛行的優化原理

 

55.3候鳥優化算法的描述

 

55.4候鳥優化算法的實現步驟及流程

 

55.5候鳥優化算法的特點及參數分析

 

第56章雁群優化算法

 

56.1雁群優化算法的提出

 

56.2雁群飛行規則及其假設

 

56.3雁群優化算法的基本思想

 

56.4雁群優化算法的數學描述

 

56.5雁群優化算法的實現步驟及流程

 

第57章燕群優化算法

 

57.1燕群優化算法的提出

 

57.2燕子的生活習性及覓食行為 

 

57.3燕群優化算法的優化原理

 

57.4燕群優化算法的數學描述

 

57.5燕群優化算法的實現步驟及

偽代碼

 

第58章麻雀搜索算法

 

58.1麻雀搜索算法的提出

 

58.2麻雀的生活習性

 

58.3麻雀搜索算法的優化原理

 

58.4麻雀搜索算法中的假設規則

 

58.5麻雀搜索算法的數學描述

 

58.6麻雀搜索算法的偽代碼實現

 

第59章鴿群優化算法

 

59.1鴿群優化算法的提出

 

59.2鴿子自主歸巢導航的優化原理

 

59.3鴿群優化算法的數學描述

 

59.4鴿群優化算法的實現步驟及流程

 

第60章鳥群算法

 

60.1鳥群算法的提出

 

60.2鳥群覓食、警惕和飛行行為規則

 

60.3鳥群算法的數學描述

 

60.4鳥群算法的偽代碼描述及流程

 

第61章烏鴉搜索算法

 

61.1烏鴉搜索算法的提出

 

61.2烏鴉的生活習性

 

61.3烏鴉搜索算法的原理

 

61.4烏鴉搜索算法的數學描述

 

61.5烏鴉搜索算法的實現步驟及流程

 

第62章緞藍園丁鳥優化算法

 

62.1緞藍園丁鳥優化算法的提出

 

62.2緞藍園丁鳥的習性及求偶機制

 

62.3緞藍園丁鳥優化算法的數學描述

 

62.4緞藍園丁鳥優化算法的實現

 

第63章海鷗優化算法

 

63.1海鷗優化算法的提出

 

63.2海鷗的習性及遷徙和攻擊行為

 

63.3海鷗優化算法的數學描述

 

63.4海鷗優化算法的實現步驟及

偽代碼

 

第64章哈裡斯鷹優化算法

 

64.1哈裡斯鷹優化算法的提出

 

64.2哈裡斯鷹的習性及覓食策略

 

64.3哈裡斯鷹優化算法的數學描述

 

64.4哈裡斯鷹優化算法的實現

 

第65章禿鷹搜索算法

 

65.1禿鷹搜索算法的提出

 

65.2禿鷹的習性及其狩獵策略的

優化機制

 

65.3禿鷹搜索算法的數學描述

 

65.4禿鷹搜索算法的偽代碼實現

 

第66章蝙蝠算法

 

66.1蝙蝠算法的提出

 

66.2蝙蝠的習性及回聲定位

 

66.3蝙蝠算法的基本思想

 

66.4蝙蝠算法的數學描述

 

66.5蝙蝠算法的實現步驟及流程

 

第67章動態虛擬蝙蝠算法

 

67.1動態虛擬蝙蝠算法的提出

 

67.2蝙蝠的回聲定位功能

 

67.3動態虛擬蝙蝠算法的優化原理

 

67.4動態虛擬蝙蝠算法的數學描述

 

67.5虛擬蝙蝠算法的偽代碼實現

 

第68章飛鼠搜索算法

 

68.1飛鼠搜索算法的提出

 

68.2飛鼠滑行及覓食行為的尋優機制

 

68.3飛鼠搜索算法的數學描述

 

68.4飛鼠搜索算法的偽代碼實現

及流程

 

第69章混合蛙跳算法

 

69.1混合蛙跳算法的提出

 

69.2混合蛙跳算法的基本原理

 

69.3基本混合蛙跳算法的描述

 

69.4混合蛙跳算法的實現步驟

 

69.5混合蛙跳算法實現的流程

 

第70章人工魚群算法

 

70.1人工魚群算法的提出

 

70.2動物自治體模型與魚類的覓食

行為

 

70.3人工魚群算法的基本原理

 

70.4人工魚群算法的數學描述

 

70.5人工魚群算法的流程

 

第71章大馬哈魚洄游算法

 

71.1大馬哈魚洄游算法的提出

 

71.2大馬哈魚的洄游習性

 

71.3大馬哈魚洄游算法的原理

 

71.4大馬哈魚洄游算法的描述

 

71.5大馬哈魚洄游算法的實現步驟

及流程

 

第72章鯨魚優化算法

 

72.1鯨魚優化算法的提出

 

72.2鯨魚的泡泡網覓食行為

 

72.3鯨魚優化算法的原理

 

72.4鯨魚優化算法的數學描述

 

72.5鯨魚優化算法的實現步驟及流程

 

第73章海豚回聲定位優化算法

 

73.1海豚回聲定位優化算法的提出

 

73.2海豚的生活習性

 

73.3海豚回聲定位的優化原理

 

73.4海豚回聲定位優化算法的數學

描述

 

73.5海豚回聲定位優化算法的實現

步驟及流程

 

第74章海豚群算法

 

74.1海豚群算法的提出

 

74.2海豚群算法的優化原理

 

74.3海豚群算法的數學描述

 

74.4海豚群算法的實現步驟

 

第75章口孵魚算法

 

75.1口孵魚算法的提出

 

75.2口孵魚的習性

 

75.3口孵魚算法的優化原理

 

75.4口孵魚算法的數學描述

 

75.5口孵魚算法的偽代碼實現

 

第76章河豚圓形結構算法

 

76.1河豚圓形結構算法的提出

 

76.2河豚的習性

 

76.3河豚建造圓形結構的過程

 

76.4河豚圓形結構算法的數學描述

 

76.5河豚圓形結構算法的偽代碼

實現

 

第77章樽海鞘群算法

 

77.1樽海鞘群算法的提出

 

77.2樽海鞘的生活習性 

 

77.3樽海鞘群覓食的優化機理

 

77.4樽海鞘群算法的數學描述

 

77.5樽海鞘群算法的實現步驟及程序

偽代碼

 

第78章珊瑚礁優化算法

 

78.1珊瑚礁優化算法的提出

 

78.2珊瑚蟲生活習性及珊瑚礁築成

 

78.3珊瑚礁優化算法的優化原理

 

78.4珊瑚礁優化算法的數學描述

 

78.5珊瑚礁優化算法的實現步驟及

流程

 

第79章磷蝦群算法

 

79.1磷蝦群算法的提出

 

79.2磷蝦群算法的原理

 

79.3磷蝦群算法的數學描述

 

79.4磷蝦群算法的實現步驟及流程

 

第80章細菌覓食優化算法

 

80.1細菌覓食優化算法的提出

 

80.2大腸桿菌的結構及覓食行為

 

80.3細菌覓食優化算法的原理

 

80.4細菌覓食優化算法的數學描述

 

80.5細菌覓食優化算法的實現步驟

及流程

 

第81章細菌(群體)趨藥性算法

 

81.1細菌(群體)趨藥性算法的提出

 

81.2細菌趨藥性算法的原理

 

81.3細菌趨藥性算法的數學描述

 

81.4細菌群體趨藥性算法的基本思想

 

81.5細菌群體趨藥性算法的數學描述

 

81.6細菌群體趨藥性算法的實現步驟

 

第82章細菌菌落優化算法

 

82.1細菌菌落優化算法的提出

 

82.2細菌的生長、繁殖、死亡過程

 

82.3細菌菌落優化算法的原理

 

82.4細菌菌落優化算法的設計

 

82.5細菌菌落優化算法的實現步驟

及流程

 

第83章病毒種群搜索算法

 

83.1病毒種群搜索算法的提出

 

83.2病毒及其生存策略

 

83.3病毒種群搜索算法的優化原理

 

83.4病毒種群搜索算法的數學描述

 

83.5病毒種群搜索算法實現的偽代碼

及算法流程

 

第84章貓群優化算法

 

84.1貓群優化算法的提出

 

84.2貓的生活習性

 

84.3貓群優化算法的原理

 

84.4貓群優化算法的數學描述

 

84.5貓群優化算法的實現步驟

 

84.6貓群優化算法實現的程序流程

 

第85章鼠群優化算法

 

85.1鼠群優化算法的提出

 

85.2鼠群優化算法的原理

 

85.3鼠群優化算法及其環境描述

 

85.4鼠群優化算法的實現步驟

 

第86章貓鼠種群算法

 

86.1貓鼠種群算法提出

 

86.2貓鼠種群算法的原理

 

86.3貓鼠種群算法的數學描述

 

86.4貓鼠種群算法的實現步驟及流程

 

第87章雞群優化算法

 

87.1雞群優化算法的提出

 

87.2雞群優化算法的基本思想

 

87.3雞群優化算法的數學描述

 

87.4雞群優化算法的實現步驟及流程

 

第88章斑鬣狗優化算法

 

88.1斑鬣狗優化算法的提出

 

88.2斑鬣狗的社會等級及捕食行為

 

88.3斑鬣狗優化算法的尋優原理

 

88.4斑鬣狗優化算法的數學描述

 

88.5斑鬣狗優化算法的實現步驟

及流程

 

第89章猴群算法

 

89.1猴群算法的提出

 

89.2猴群算法的原理

 

89.3猴群算法的數學描述

 

89.4猴群算法的實現步驟及流程

 

第90章蜘蛛猴優化算法

 

90.1蜘蛛猴優化算法的提出

 

90.2蜘蛛猴習性及裂變融合結構的

覓食行為

 

90.3蜘蛛猴優化算法的優化原理

 

90.4蜘蛛猴優化算法的數學描述

 

90.5蜘蛛猴優化算法的實現步驟

 

第91章狼群算法

 

91.1狼群算法的提出

 

91.2狼的習性及狼群特徵

 

91.3狼群算法的原理

 

91.4狼群算法的數學描述

 

91.5狼群算法的實現步驟及流程

 

第92章灰狼優化算法

 

92.1灰狼優化算法的提出

 

92.2灰狼的社會等級及狩獵行為

 

92.3灰狼優化算法的數學描述

 

92.4灰狼優化算法的實現步驟及流程

 

第93章獅子優化算法

 

93.1獅子優化算法的提出

 

93.2獅子的生活習性

 

93.3獅子優化算法的原理

 

93.4獅子優化算法的數學描述

 

93.5獅子優化算法的偽代碼實現

 

第94章北極熊優化算法

 

94.1北極熊優化算法的提出

 

94.2北極熊的生活習性及其捕獵行為

 

94.3北極熊優化算法的優化原理

 

94.4北極熊優化算法的數學描述

 

94.5北極熊優化算法的實現步驟及

偽代碼

 

第95章大象放牧優化算法

 

95.1大象放牧優化算法的提出

 

95.2大象的生活習性

 

95.3大象放牧優化算法的優化原理

 

95.4大象放牧優化算法的數學描述

 

95.5大象放牧優化算法的實現步驟及

偽代碼

 

95.6二進制象群優化算法的原理及

偽代碼實現

 

第96章象群水搜索算法

 

96.1象群水搜索算法的提出

 

96.2大象的特徵及其水搜索策略

 

96.3象群水搜索算法設計的基本規則

 

96.4象群水搜索算法的數學描述

 

96.5象群水搜索算法的偽代碼實現

 

第97章自私獸群優化算法

 

97.1自私獸群優化算法的提出

 

97.2自私獸群優化算法的優化原理

 

97.3自私獸群優化算法的數學描述

 

97.4自私獸群優化算法的實現步驟

及流程

 

第98章捕食搜索算法

 

98.1捕食搜索算法的提出

 

98.2動物捕食策略

 

98.3捕食搜索算法的基本思想

 

98.4捕食搜索算法的數學描述

 

98.5捕食搜索算法的實現步驟及流程

 

第99章自由搜索算法

 

99.1自由搜索算法的提出

 

99.2自由搜索算法的優化原理

 

99.3自由搜索算法的數學描述

 

99.4自由搜索算法的實現步驟及流程

 

第100章食物鏈算法

 

100.1食物鏈算法的提出

 

100.2捕食食物鏈

 

100.3人工捕食策略

 

100.4人工生命食物鏈的基本思想

 

100.5食物鏈算法的數學描述

 

100.6食物鏈算法的實現步驟及流程

 

第101章共生生物搜索算法

 

101.1共生生物搜索算法的提出

 

101.2共生生物搜索算法的原理

 

101.3共生生物搜索算法的數學描述

 

101.4SOS算法的實現步驟及流程

 

第102章生物地理學優化算法

 

102.1生物地理學優化算法的提出

 

102.2生物地理學的基本概念及生物

物種遷移模型

 

102.3生物地理學優化算法的原理

 

102.4生物地理學優化算法的數學描述

 

102.5生物地理學優化算法的實現步驟

及流程

 

第103章競爭優化算法

 

103.1競爭優化算法的提出

 

103.2競爭優化算法的原理

 

103.3競爭優化算法的描述

 

103.4競爭優化算法的實現步驟及流程

第四篇仿植物生長算法

 

第104章模擬植物生長算法

 

104.1模擬植物生長算法的提出

 

104.2模擬植物生長算法的原理

 

104.3模擬植物生長算法的數學描述

 

104.4模擬植物生長算法的實現步驟

 

第105章人工植物優化算法

 

105.1人工植物優化算法的提出

 

105.2人工植物優化算法的優化原理

 

105.3人工植物優化算法的數學描述

 

105.4人工植物優化算法的實現步驟

及流程

 

第106章人工藻類算法

 

106.1人工藻類算法的提出

 

106.2藻類的生長特性

 

106.3人工藻類算法的數學描述

 

106.4人工藻類算法的偽代碼實現

及流程

 

第107章小樹生長算法

 

107.1小樹生長算法的提出

 

107.2小樹生長算法的優化原理

 

107.3小樹生長算法的數學描述

 

107.4小樹生長算法的偽代碼實現

 

第108章自然樹生長競爭算法

 

108.1自然樹生長競爭算法的提出

 

108.2自然樹生長競爭算法的優化機理

 

108.3自然樹生長的競爭模型

 

108.4自然樹生長競爭算法的數學描述

 

108.5自然樹生長競爭算法的實現步驟

及流程

 

第109章根樹優化算法

 

109.1根樹優化算法的提出

 

109.2根樹優化算法的基本原理

 

109.3根樹優化算法的數學描述

 

109.4RTO算法的實現步驟

 

第110章森林優化算法

 

110.1森林優化算法的提出

 

110.2森林優化算法的原理

 

110.3森林優化算法的數學描述

 

110.4森林優化算法的實現步驟及流程

 

第111章入侵草優化算法

 

111.1入侵草優化算法的提出

 

111.2雜草生長的入侵性

 

111.3入侵草優化算法的原理

 

111.4入侵草優化算法的數學描述

 

111.5入侵草優化算法的實現步驟

及流程

 

第112章種子優化算法

 

112.1種子優化算法的提出

 

112.2種子優化算法的基本思想

 

112.3種子優化算法的數學描述及

實現流程

 

112.4基於正態分佈的種子優化算法及

實現流程

 

第113章花朵授粉算法

 

113.1花朵授粉算法的提出

 

113.2花朵授粉的特徵

 

113.3花朵授粉算法的數學描述

 

113.4花朵授粉算法的實現步驟及流程

 

第114章雜交水稻優化算法

 

114.1雜交水稻優化算法的提出

 

114.2雜交水稻育種技術及其分類

 

114.3雜交水稻優化算法的優化原理

 

114.4雜交水稻優化算法的數學描述

 

114.5雜交水稻優化算法的實現

 

第五篇仿自然優化算法

 

第115章模擬退火算法

 

115.1模擬退火算法的提出

 

115.2固體退火過程的統計力學原理

 

115.3模擬退火算法的數學描述

 

115.4模擬退火算法的實現步驟及流程

 

第116章混沌優化算法

 

116.1混沌優化算法的提出

 

116.2混沌學與Logistic映射

 

116.3混沌優化算法的實現步驟

 

116.4變尺度混沌優化算法的實現步驟

 

第117章混沌黃金分割搜索算法

 

117.1混沌黃金分割搜索算法的提出

 

117.2混沌黃金分割搜索算法的原理及

數學描述

 

117.3混沌黃金分割搜索算法的結構

 

117.4混沌黃金分割搜索算法的實現

步驟及流程

 

第118章隨機分形搜索算法

 

118.1隨機分形搜索算法的提出

 

118.2隨機分形搜索的原理

 

118.3分形搜索算法的數學描述

 

118.4分形搜索算法的實現步驟

 

118.5隨機分形搜索算法的數學描述

及實現步驟

 

第119章電子搜索算法

 

119.1電子搜索算法的提出

 

119.2玻爾原子模型與里德伯格公式

 

119.3電子搜索算法的優化原理

 

119.4電子搜索算法的數學描述

 

119.5電子搜索算法的實現步驟

 

第120章量子搜索算法

 

120.1量子搜索算法的提出

 

120.2量子計算基礎

 

120.3Grover量子搜索算法的原理

 

120.4Grover算法的搜索步驟

 

120.5量子遺傳算法的原理及實現步驟

 

第121章量子諧振子優化算法

 

121.1量子諧振子優化算法的提出

 

121.2量子諧振子優化算法的基本原理

 

121.3量子諧振子優化算法的數學描述

 

121.4量子諧振子優化算法的實現

 

121.5多尺度量子諧振子算法

 

第122章智能水滴優化算法

 

122.1智能水滴優化算法的提出

 

122.2智能水滴優化算法的基本原理

 

122.3智能水滴優化算法的數學描述

 

122.4智能水滴優化算法求解TSP

問題的步驟及流程

 

第123章水循環算法

 

123.1水循環算法的提出

 

123.2水循環過程

 

123.3水循環算法的基本原理

 

123.4水循環算法的數學描述

 

123.5水循環算法的實現步驟及流程

 

第124章水波優化算法

 

124.1水波優化算法的提出

 

124.2水波現象與水波理論

 

124.3水波優化算法的基本原理

 

124.4水波優化算法的數學描述

 

124.5水波優化算法的實現步驟及流程

 

第125章人工雨滴算法

 

125.1人工雨滴算法的提出

 

125.2雨滴形成及降雨過程分析

 

125.3人工雨滴算法的基本思想

 

125.4人工雨滴算法的數學描述

 

125.5人工雨滴算法的循環過程流程

 

第126章雲搜索優化算法

 

126.1雲搜索優化算法的提出

 

126.2雲搜索優化算法的基本思想

 

126.3雲搜索優化算法的數學描述

 

126.4雲搜索優化算法的實現步驟

 

第127章氣象雲模型優化算法

 

127.1氣象雲模型優化算法的提出

 

127.2氣象雲模型優化算法的基本思想

 

127.3氣象雲模型優化算法的數學描述

 

127.4氣象雲模型優化算法的實現步驟

及流程

 

第128章風驅動優化算法

 

128.1風驅動優化算法的提出

 

128.2風驅動優化算法的原理

 

128.3風驅動優化算法的數學描述

 

128.4風驅動優化算法的實現步驟及

流程

 

第129章宇宙大爆炸算法

 

129.1宇宙大爆炸算法的提出

 

129.2宇宙大爆炸算法的基本思想

 

129.3宇宙大爆炸算法的數學描述

 

129.4BBBC算法實現步驟及流程

 

第130章煙花算法

 

130.1煙花算法的提出

 

130.2煙花算法的優化原理

 

130.3煙花算法的數學描述

 

130.4煙花算法實現步驟及流程

 

第131章中心引力優化算法

 

131.1中心引力優化算法的提出

 

131.2中心引力優化算法的原理

 

131.3中心引力優化算法的數學描述

 

131.4中心引力優化算法的實現步驟

 

第132章引力搜索算法

 

132.1引力搜索算法的提出

 

132.2引力搜索算法的原理

 

132.3引力搜索算法的數學描述

 

132.4引力搜索算法的實現步驟及流程

 

第133章引力場算法

 

133.1引力場算法的提出

 

133.2行星和恆星的形成理論

 

133.3引力場算法的基本思想

 

133.4引力場算法的數學描述

 

133.5引力場算法的實現步驟及流程

 

第134章極值動力學優化算法

 

134.1極值動力學優化算法的提出

 

134.2BS生物演化模型

 

134.3極值動力學優化算法的原理

 

134.4極值動力學優化算法的描述

 

134.5極值動力學優化算法的實現步驟

及流程

 

134.6極值動力學優化算法的特點

 

第135章擬態物理學優化算法

 

135.1擬態物理學優化算法的提出

 

135.2擬態物理學基礎

 

135.3擬態物理學優化算法的基本思想

 

135.4擬態物理學優化算法的數學描述

 

135.5擬態物理學優化算法的實現步驟

 

第136章分子動理論優化算法

 

136.1分子動理論優化算法的提出

 

136.2分子動理論的相關知識

 

136.3分子動理論優化算法的原理

 

136.4分子動理論優化算法的數學描述

 

136.5分子動理論優化算法的實現步驟

及流程

 

第137章碰撞體優化算法

 

137.1碰撞體優化算法的提出

 

137.2碰撞體優化算法的原理

 

137.3碰撞體優化算法的數學描述

 

137.4碰撞體優化算法的實現步驟及

流程

 

第138章氣體分子動力學優化算法

 

138.1氣體分子動力學優化算法的提出

 

138.2氣體分子的動力學理論

 

138.3氣體分子動力學優化算法的原理

 

138.4氣體分子動力學優化算法的數學

描述

 

138.5氣體分子動力學優化算法的偽代碼

實現

 

第139章進化質心算法

 

139.1進化質心算法的提出

 

139.2基於物體質心的優化原理

 

139.3進化質心算法的數學描述

 

139.4進化質心算法的偽代碼實現

 

第140章平衡優化算法

 

140.1平衡優化算法的提出

 

140.2平衡優化算法的原理

 

140.3平衡優化算法的數學描述

 

140.4平衡優化算法的偽代碼及實現

流程

 

第141章類電磁機制算法

 

141.1類電磁機制算法的提出

 

141.2庫侖定律

 

141.3類電磁機制算法的基本思想

 

141.4類電磁機制算法的數學描述

 

141.5類電磁機制算法的實現步驟及

流程

 

第142章熱傳遞搜索算法

 

142.1熱傳遞搜索算法的提出

 

142.2熱傳遞搜索算法的原理

 

142.3熱傳遞搜索算法的數學描述

 

142.4熱傳遞搜索算法實現的詳細流程

 

第143章熱交換優化算法

 

143.1熱交換優化算法的提出

 

143.2熱交換優化的物理學基礎

 

143.3熱交換優化算法的數學描述

 

143.4熱交換優化算法的實現流程

 

第144章螺旋運動進化算法

 

144.1螺旋運動進化算法的提出

 

144.2螺旋運動進化算法的基本思想

 

144.3螺旋運動進化算法的數學描述

 

144.4螺旋運動進化算法的偽代碼實現

 

第145章螺旋優化算法

 

145.1螺旋優化算法的提出

 

145.2螺旋結構、螺旋模型與最優化

機制

 

145.3螺旋優化算法的數學描述

 

145.4基本螺旋優化算法的實現步驟

 

145.5收斂的螺旋優化算法及其實現

步驟

 

第146章渦流搜索算法

 

146.1渦流搜索算法的提出

 

146.2渦流搜索算法的原理

 

146.3渦流搜索算法的數學描述

 

146.4渦流搜索算法的實現及流程

 

第147章閃電搜索算法

 

147.1閃電搜索算法的提出

 

147.2閃電搜索算法的原理

 

147.3閃電搜索算法的數學描述

 

147.4閃電搜索算法的實現步驟及流程

 

第148章光線優化算法

 

148.1光線優化算法的提出

 

148.2光線優化算法的原理

 

148.3光線優化算法的數學描述

 

148.4光線優化算法的流程

 

第149章化學反應優化算法

 

149.1化學反應優化算法的提出

 

149.2化學反應優化算法的原理

 

149.3化學反應優化算法的數學描述

 

149.4化學反應優化算法的實現步驟

及流程

 

第150章正弦餘弦算法

 

150.1正弦餘弦算法的提出

 

150.2正弦餘弦算法的原理

 

150.3正弦餘弦算法的數學描述

 

150.4正弦餘弦算法的偽代碼實現

 

第151章陰陽對優化算法

 

151.1陰陽對優化算法的提出

 

151.2陰陽對優化算法的基本思想

 

151.3陰陽對優化算法的數學描述

 

151.4陰陽對優化算法的偽代碼實現

 

第152章五行環優化算法

 

152.1五行環優化算法的提出

 

152.2五行學說及相生相剋關系

 

152.3五行環優化算法的優化原理

 

152.4五行環模型的建立

 

152.5五行環優化算法的實現及流程

 

第153章多元宇宙優化算法

 

153.1多元宇宙優化算法的提出

 

153.2多元宇宙理論 

 

153.3多元宇宙優化算法的原理

 

153.4多元宇宙優化算法的數學描述

 

153.5多元宇宙優化算法的實現步驟

及流程

 

第154章人工生態系統優化算法

 

154.1人工生態系統優化算法的提出

 

154.2生態系統及生態平衡的優化原理

 

154.3人工生態系統優化算法的數學

描述

 

154.4人工生態系統優化算法的偽代碼

實現

第六篇涌 現 計 算

 

第155章一維元胞自動機的涌現

計算

 

155.1元胞自動機概念的提出

 

155.2元胞自動機的結構與規則

 

155.3一維元胞自動機涌現計算的原理

 

第156章Conway生命游戲的涌現

計算

156.1Conway生命游戲的提出

 

156.2二維細胞自動機的結構和規則

 

156.3Conway生命游戲的演化

 

156.4基於MATLAB的生命游戲模擬

設計

 

156.5基於MATLAB生命游戲模擬

算法的實現步驟及流程

 

第157章螞蟻系統覓食路徑的涌現

計算

157.1螞蟻群體覓食行為的涌現現象

 

157.2螞蟻群體覓食行為模型的構建

 

157.3螞蟻主體覓食行為規則及模型

參數

 

157.4基於Agent的螞蟻群體覓食

行為的涌現計算步驟及流程

 

第158章數字人工生命Autolife的

涌現行為

158.1Autolife模型的提出

 

158.2Autolife模型的基本思想

 

158.3Autolife模型的規則描述

 

158.4不同環境下的人工生命群體動態

行為

 

158.5組織的自創生與自修復功能

 

158.6Autolife模型的意義

 

第159章黏菌的鐵路網絡涌現計算

 

159.1黏菌涌現計算的提出

 

159.2黏菌及其習性

 

159.3黏菌覓食的涌現行為

 

159.4黏菌交通網絡的涌現計算過程

 

159.5黏菌網絡的性能及路徑尋優模型

 

附錄A智能優化算法的理論基礎： 

復雜適應系統理論

參考文獻