粒子群算法及其應(yīng)用研究

第1章 緒論
1．1 群智能
1．2 混合蛙跳算法
1．3 人工魚群算法
1．4 蟻群算法
1．5 粒子群算法
第2章 基本粒子群算法
2．1 粒子群算法概述
2．2 標準粒子群算法
2．3 粒子群算法分類
2．4 標準粒子群算法的實現(xiàn)
2．5 適應(yīng)度評價函數(shù)
2．6 連續(xù)型原始粒子群算法
2．7 離散型粒子群算法
2．8 粒子群算法局部版本的實現(xiàn)
2．9 混合粒子群算法的實現(xiàn)
第3章 粒子群優(yōu)化算法的改進策略
3．1 粒子群初始化
3．2 鄰域拓撲
3．3 混合策略
3．4 參數(shù)設(shè)置
3．5 參數(shù)理論分析
3．6 結(jié)論與展望
3．7 參考文獻
3．8 附錄
第4章 粒子群算法的應(yīng)用
4．1 基于粒子群算法的單體型裝配問題
4．2 粒子群算法解決函數(shù)優(yōu)化問題
4．3 基于粒子群算法求解非線性規(guī)劃問題的設(shè)計
4．4 基于粒子群算法的電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟調(diào)度問題