蟻群演算法原理及其應用

① 蟻群演算法原理及其應用的圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 螞蟻的生物學特徵
1.3 蟻群演算法的思想起源
1.4 蟻群演算法的研究進展
1.5 本書的體系結構
1.6 本章 小結
參考文獻
第2章 基本蟻群演算法原理及其復雜度分析
2.1 引言
2.2 基本蟻群演算法的原理
2.3 基本蟻群演算法的系統學特徵
2.4 基本蟻群演算法的數學模型
2.5 基本蟻群演算法的具體實現
2.6 基本蟻群演算法的復雜度分析
2.7 基本蟻群演算法的性能評價指標
2.8 本章 小結
參考文獻
第3章 蟻群演算法的收斂性研究
3.1 引言
3.2 圖搜索螞蟻系統(GBAS)的收斂性研究
3.3 一類改進蟻群演算法的收斂性證明
3.4 GBAS/tdev和GBAS/tdlb的確定性收斂證明
3.5 基本蟻群演算法的A.S.收斂性研究
3.6 一類分布式螞蟻路由演算法的收斂性研究
3.7 基於分支路由和Wiener過程的蟻群演算法收斂性證明
3.8 一種簡單蟻群演算法及其收斂性分析
3.9 遺傳一蟻群演算法的Markov收斂性分析
3.1 0一類廣義蟻群演算法(GACA)的收斂性分析
3.1 1本章 小結
參考文獻
第4章 蟻群演算法的實驗分析及參數選擇原則
4.1 引言
4.2 蟻群行為和參數對演算法性能影響的實驗分析
4.3 蟻群演算法參數最優組合的「三步走」方法
4.4 本章 小結
參考文獻
第5章 離散域蟻群演算法的改進研究
5.1 引言
5.2 自適應蟻群演算法
5.3 基於去交叉局部優化策略的蟻群演算法
5.4 基於信息素擴散的蟻群演算法
5.5 多態蟻群演算法
5.6 基於模式學習的小窗口蟻群演算法
5.7 基於混合行為的蟻群演算法
5.8 帶聚類處理的蟻群演算法
5.9 基於雲模型理論的蟻群演算法
5.1 0具有感覺和知覺特徵的蟻群演算法
5.1 1具有隨機擾動特性的蟻群演算法
5.1 2基於信息熵的改進蟻群演算法
5.1 3本章 小結
參考文獻
第6章 連續域蟻群演算法的改進研究
6.1 引言
6.2 基於網格劃分策略的連續域蟻群演算法
6.3 基於信息量分布函數的連續域蟻群演算法
6.4 連續域優化問題的自適應蟻群演算法
6.5 基於交叉變異操作的連續域蟻群演算法
6.6 嵌入確定性搜索的連續域蟻群演算法
6.7 基於密集非遞階的連續互動式蟻群演算法(cIACA)
6.8 多目標優化問題的連續域蟻群演算法
6.9 復雜多階段連續決策問題的動態窗口蟻群演算法
6.1 0本章 小結
參考文獻
第7章 蟻群演算法的典型應用
7.1 引言
7.2 車間作業調度問題
7.3 網路路由問題
7.4 車輛路徑問題
7.5 機器人領域
7.6 電力系統
7.7 故障診斷
7.8 控制參數優化
7.9 系統辨識
7.1 0聚類分析
7.1 1數據挖掘
7.1 2圖像處理
7.1 3航跡規劃
7.1 4空戰決策
7.1 5岩土工程
7.1 6化學工業
7.1 7生命科學
7.1 8布局優化
7.1 9本章 小結
參考文獻
第8章 蟻群演算法的硬體實現
8.1 引言
8.2 仿生硬體概述
8.3 基於FPGA的蟻群演算法硬體實現
8.4 基於蟻群演算法和遺傳演算法動態融合的軟硬體劃分
8.5 本章 小結
參考文獻
第9章 蟻群演算法同其他仿生優化演算法的比較與融合
9.1 引言
9.2 其他幾種仿生優化演算法的基本原理
9.3 蟻群演算法與其他仿生優化演算法的異同比較
9.4 蟻群演算法與遺傳演算法的融合
9.5 蟻群演算法與人工神經網路的融合
9.6 蟻群演算法與微粒群演算法的融合
9.7 蟻群演算法與人工免疫演算法的融合
9.8 本章 小結
參考文獻
第10章 展望
10.1 引言
10.2 蟻群演算法的模型改進
10.3 蟻群演算法的理論分析
10.4 蟻群演算法的並行實現
10.5 蟻群演算法的應用領域
10.6 蟻群演算法的硬體實現
10.7 蟻群演算法的智能融合
10.8 本章 小結
參考文獻
附錄A基本蟻群演算法程序
A.1 c語言版
A.2 Matlab語言版
A.3 VisualBasic語言版
附錄B相關網站
附錄C基本術語(中英文對照)及縮略語
附錄D(詞一首)鷓鴣天蟻群演算法