蟻群優(yōu)化算法

內(nèi)容概要

　　本書(shū)圍繞蟻群算法這一來(lái)自昆蟲(chóng)世界的優(yōu)化思想，對(duì)其基本原理、核心步驟及其在最優(yōu)化相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)現(xiàn)作了詳細(xì)介紹。主要內(nèi)容包括蟻群算法基本原理、蟻群算法在TSP及其擴(kuò)展問(wèn)題求解中的應(yīng)用、蟻群算法在VRP及其擴(kuò)展問(wèn)題求解中的應(yīng)用、蟻群算法在最優(yōu)樹(shù)問(wèn)題求解中的應(yīng)用、蟻群算法在整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題求解中的應(yīng)用、一般連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的蟻群算法以及多目標(biāo)蟻群算法等。書(shū)中還給出了一些主要算法的Delphi程序?qū)崿F(xiàn)源代碼，可供參考或修改使用。  　本書(shū)可供運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等有關(guān)專(zhuān)業(yè)的高校師生、科研人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

書(shū)籍目錄

第1章 引論　1.1 組合優(yōu)化與計(jì)算復(fù)雜性　1.2 來(lái)自自然界的幾類(lèi)優(yōu)化方法第2章 蟻群算法原理　2.1 基本思想　2.2研究概況第3章 標(biāo)準(zhǔn)TSP的蟻群算法　3.1 TSP概述　3.2 經(jīng)典方法　3.3 遺傳算法與模擬退火法　3.4　蟻群算法　3.5 元胞蟻群算法及其收斂性第4章 擴(kuò)展旅行商問(wèn)題的蟻群算法　4.1 瓶頸TSP及其求解　4.2 最小比率TSP及其求解　4.3 時(shí)間約束TSP及其求解　4.4 多目標(biāo)TSP及其求解第5章 車(chē)輛路徑問(wèn)題的蟻群算法　5.1 VRP概述　5.2 CVRP及其求解　5.3 多目標(biāo)VRP及其求解　5.4 VRPTW及其求解　5.5 VRPSTW及其求解　5.6 FVRP及其求解第6章 最優(yōu)樹(shù)問(wèn)題的蟻群算法　6.1 度約束最小樹(shù)問(wèn)題及其求解　6.2 Steiner最小樹(shù)問(wèn)題及其求解　6.3 Min-Max度最優(yōu)樹(shù)問(wèn)題與多目標(biāo)最小樹(shù)問(wèn)題第7章 整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的蟻群算法　7.1 0-1規(guī)劃問(wèn)題及其求解　7.2 背包問(wèn)題及其求解　7.3 多目標(biāo)0-1規(guī)劃問(wèn)題及其求解　7.4 一般整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題及其求解第8章 連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的蟻群算法　8.1 基本蟻群算法　8.2 元胞蟻群算法　8.3 平面選址問(wèn)題及其求解　8.4 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及其求解第9章 其他優(yōu)化問(wèn)題的蟻群算法　9.1 二次分配問(wèn)題及其求解　9.2 圖著色問(wèn)題及其求解　9.3 多目標(biāo)最短路及其求解參考文獻(xiàn)附錄 中國(guó)144城市相對(duì)坐標(biāo)數(shù)據(jù)后記《運(yùn)籌與管理科學(xué)叢書(shū)》已出版書(shū)目

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《蟻群優(yōu)化算法》可供運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等有關(guān)專(zhuān)業(yè)的高校師生、科研人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

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