智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 優(yōu)化算法及其分類(lèi)
1.2　最優(yōu)化問(wèn)題及其分類(lèi)
1.2.1　函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題
1.2.2　組合優(yōu)化問(wèn)題
第2章 遺傳算法
2.1　遺傳算法的研究進(jìn)展
2.2　遺傳算法理論概述
2.2.1　遺傳算法常用術(shù)語(yǔ)
2.2.2　遺傳算法基本要素
2.2.3　遺傳算法基本理論
2.3　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法
2.3.1　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法及流程圖
2.3.2　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法有關(guān)參數(shù)的確定
2.3.3　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的特點(diǎn)
2.3.4　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的應(yīng)用
2.3.5　標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的不足
2.4　自適應(yīng)遺傳算法
2.4.1　算子改進(jìn)
2.4.2　算法特點(diǎn)
2.4.3　算法步驟
2.4.4　參數(shù)設(shè)置分析
2.5　免疫遺傳算法
2.5.1　免疫遺傳算法原理
2.5.2　免疫遺傳算子作用的定性分析
2.5.3　免疫遺傳算法的收斂性
2.5.4　免疫遺傳算法的特點(diǎn)
2.6　量子遺傳算法
2.6.1　概述
2.6.2　量子比特編碼
2.6.3　量子遺傳算法流程
2.6.4　量子遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用
2.7　算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
2.7.1　基于遺傳算法的PID參數(shù)整定及仿真
2.7.2 自適應(yīng)遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中應(yīng)用
2.7.3　基于免疫遺傳算法的PID參數(shù)整定方法及仿真
第3章 免疫克隆選擇算法
3.1　免疫算法的研究進(jìn)展
3.2　克隆選擇算法原理
3.2.1　克隆選擇的基本概念
3.2.2　標(biāo)準(zhǔn)克隆選擇算法
3.2.3　免疫克隆選擇算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用
3.3　克隆選擇算法的收斂性分析
3.3.1 克隆選擇算法的馬爾可夫鏈模型
3.3.2　CSA收斂性分析
3.4　自適應(yīng)克隆選擇算法
3.4.1　算法描述
3.4.2 算法特點(diǎn)
3.4.3 算法步驟
3.5 自適應(yīng)小生境克隆選擇算法
3.5.1 算法描述
3.5.2 算法步驟
3.5.3 參數(shù)設(shè)置分析
3.6 算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
3.6.1 基于免疫克隆選擇算法的PID參數(shù)整定及仿真
3.6.2 自適應(yīng)克隆選擇算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用
3.6.3 自適應(yīng)小生境克隆選擇算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用
第4章 粒子群算法
4.1 粒子群算法的研究進(jìn)展
4.2 粒子群算法基本原理
4.2.1 基本粒子群算法
4.2.2 粒子群算法的參數(shù)設(shè)置
4.2.3 粒子群算法特點(diǎn)
4.3 實(shí)數(shù)編碼的小生境粒子群算法
4.3.1 算法改進(jìn)
4.3.2 算法描述
4.4 NPSA收斂性分析
4.5 算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
4.5.1 標(biāo)準(zhǔn)的PSO算法在PID參數(shù)整定中的應(yīng)用
4.5.2 改進(jìn)的PSO算法在PID參數(shù)整定中的應(yīng)用
4.5.3 實(shí)數(shù)編碼的小生境粒子群算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用
第5章 蟻群算法
5.1 蟻群算法的研究進(jìn)展
5.2 蟻群算法基本原理和模型
5.2.1 蟻群算法的生物學(xué)基礎(chǔ)
5.2.2 蟻群算法的基本思想
5.2.3 蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)
5.3 蟻群算法及其收斂性分析
5.3.1 簡(jiǎn)單蟻群算法描述
5.3.2 收斂性分析
5.4 實(shí)數(shù)編碼的小生境蟻群算法
5.4.1 算法思想
5.4.2 算法描述
5.5 算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
5.5.1 測(cè)試函數(shù)
5.5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
5.5.3 參數(shù)取值
5.5.4 測(cè)試結(jié)果
5.5.5 參數(shù)研究
第6章 量子計(jì)算
6.1 量子計(jì)算的研究進(jìn)展
6.2 量子位
6.3 量子邏輯門(mén)
6.3.1 量子邏輯門(mén)的可逆性
6.3.2 量子“非”門(mén)
6.3.3 相移門(mén)
6.3.4 量子“異或”門(mén)
6.3.5 量子“與”門(mén)
6.4 量子寄存器
6.5 量子加法器
6.5.1 量子半加器
6.5.2 一位量子全加器
6.5.3 多位量子加法器
6.6 量子中央處理器
6.6.1 量子中央處理器的構(gòu)成
6.6.2 量子中央處理器的工作原理
6.7 固定費(fèi)用運(yùn)輸問(wèn)題的量子算法
6.7.1 固定費(fèi)用運(yùn)輸問(wèn)題
6.7.2 fcTP的量子算法
附錄A 測(cè)試函數(shù)
附錄B 各種算法的基本程序
B.1 二進(jìn)制編碼的遺傳算法源程序
B.2 二進(jìn)制編碼的免疫克隆算法源程序
B.3 實(shí)數(shù)編碼的粒子群算法源程序
B.4 實(shí)數(shù)編碼的蟻群算法源程序
參考文獻(xiàn)