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全局与局部搜索策略控制的智能优化算法设计与应用 版权信息
- ISBN：9787548745082
- 条形码：9787548745082 ; 978-7-5487-4508-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
全局与局部搜索策略控制的智能优化算法设计与应用 内容简介
科学和工程等领域的诸多实际问题很终都须转化为数学模型和对模型的优化求解，优化理论和方法一直都是极具理论意义和应用价值的热点课题。现代智能优化算法的设计灵感源于自然现象的运行机制，具有简单有效、普适性强的特点，为解决复杂优化问题提供了新的思路和手段。合理的全局搜索和局部搜索策略是调整智能优化算法全局和局部搜索行为，增强其优化问题求解性能的关键。本书基于智能优化算法全局搜索和局部搜索策略的调控机制，从优化问题的变量关系、算法参数有效设置和算法搜索策略融合三个方面研究了智能优化算法的设计和应用问题，介绍了六种全局搜索和局部搜索策略控制型智能优化算法，并将其应用于理论或实际优化问题。
本书可为管理科学、运筹学、计算机科学、系统科学与工程等领域的相关专业人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材。
全局与局部搜索策略控制的智能优化算法设计与应用 目录
第1章 绪论
1.1 背景介绍
1.2 内容安排
1.3 智能优化算法研究现状
1.3.1 智能优化算法发展简述
1.3.2 粒子群优化算法
1.3.3 蚁群优化算法
1.3.4 利用问题领域知识提高智能优化算法的性能
1.3.5 参数优化设置提高智能优化算法的性能
1.3.6 搜索策略融合提高智能优化算法的性能
第2章 基于变量约简的智能优化算法设计
2.1 求解无约束一阶可导连续优化问题的变量约简策略
2.1.1 变量约简策略
2.1.2 针对测试优化函数仿真实验
2.1.3 针对实际优化问题的仿真实验
2.2 求解等式约束优化问题的变量约简策略
2.2.1 约束优化问题
2.2.2 等式约束和变量约简策略
2.2.3 仿真实验研究
2.3 处理有效不等式约束的局部搜索策略
2.3.1 基于变量关系的局部搜索
2.3.2 仿真实验研究
2.4 总结
第3章 融合数学规划方法的粒子群优化算法
3.1 粒子群算法中的全局搜索和局部搜索能力分析
3.2 综合学习搜索策略
3.3 局部搜索策略
3.3.1 BFGS和DFP高斯牛顿法
3.3.2 单纯形搜索
3.3.3 模式搜索法
3.4 基于个体层的变异搜索策略
3.5 搜索策略动态融合的粒子群算法框架
3.6 仿真实验研究
3.6.1 实验设置
3.6.2 实验结果
3.7 总结
第4章 跨邻域搜索算法
4.1 跨邻域搜索算法
4.1.1 跨邻域搜索算法的动机
4.1.2 跨邻域搜索算法的搜索策略
4.1.3 跨邻域搜索算法与其他智能优化算法在优化机制上的比较
4.1.4 仿真实验研究
4.2 参数自适应跨邻域搜索算法
4.2.1 参数自适应策略
4.2.2 仿真实验研究
4.3 总结
第5章 基于变量约简策略的电力系统智能优化
5.1 电力系统中的约束优化问题
5.2 变量约简策略
5.3 变量约简策略在大规模输电优化定价问题中的应用
展开全部
全局与局部搜索策略控制的智能优化算法设计与应用 作者简介
伍国华，博士，中南大学交通运输工程学院教授，博士生导师，复杂系统智能决策研究所所长，物流工程系书记，湖南省杰出青年基金获得者，湖南省系统仿真学会副理事长。本科、硕士和博士毕业于国防科技大学，是加拿大阿尔伯塔大学访问学者。获中国仿真学会技术创新一等奖，吴文俊人工智能自然科学二等奖等多项奖励，曾荣立三等功一次。研究方向为智能优化与决策、调度理论及应用、智能交通与物流系统。在IEEE Transactions onCybernetics 和IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics:Systems等非常不错期刊发表高水平论文80余篇。主持国家重大专项、创新特区、装备预研、青年和面上基金等20余项课题。担任Swarn andEvolutionary Computation等靠前期刊的副主编和编委，Information Sciences和IEEEJournal of Selected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing等期刊的客座编辑。
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