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內(nèi)容簡介

　　粒子群優(yōu)化（PSO）算法是一種基于群體智能的新興演化計算技術，廣泛用于解決科學研究和工程實踐中的優(yōu)化問題。本書主要闡述粒子群優(yōu)化算法的基本理論及其在機械故障診斷和機械工程測試中的應用成果。全書共5章，第1至3章介紹了PSO算法的原理和各種改進、變體PSO算法的原理，第4章介紹了PSO算法在機械工程領域的應用，第5章介紹了PSO算法在其他工程領域的應用。本書可作為機械工程、自動化等專業(yè)高年級本科生和研究生的學習參考書，也可供工程技術人員及研究人員參考使用。

作者簡介

暫缺《粒子群優(yōu)化算法及其工程應用》作者簡介

圖書目錄

第1章概論
1.1 優(yōu)化技術
1.2 進化計算
1.3 群體智能
參考文獻
第2章基本PSO算法
2.1 PSO算法產(chǎn)生的背景
2.2 基本PSO算法更新過程
2.3 基本PSO算法設計原則及步驟
2.4 基本PSO算法與其他算法的比較
2.5 基本PSO算法參數(shù)的選擇
參考文獻
第3章改進的PSO算法
3.1 離散PSO算法
3.2 小生境PSO算法
3.3 混合PSO群算法
3.4 SA-PSO算法
3.5 PSACO算法
3.6 CPSO算法
參考文獻
第4章 PSO算法在機械工程領域的應用
4.1 PSO算法在機械故障診斷方面的應用
4.2 PSO算法在機械測試中的應用
4.3 PSO算法在機械工程其他領域的應用
參考文獻
第5章 PSO算法在其他工程領域的應用
5.1 函數(shù)優(yōu)化
5.2 電力自動化領域的應用
5.3 化工過程控制
5.3 機器人領域的應用
5.4 計算機工程領域應用
5.5 通信工程領域應用
參考文獻
附錄A 常用的基準測試函數(shù)