計算群體智能基礎(chǔ)

前言

通過研究生物有機(jī)體的群體行為，我們?nèi)祟愐呀?jīng)學(xué)到了很多東西。這些群體的迷人之處在于，盡管組成群體的個體很簡單，但是它們表現(xiàn)出了復(fù)雜的集體行為。這些系統(tǒng)的模型已經(jīng)成功地用于求解不同的復(fù)雜實際問題。本書將重點介紹受生物系統(tǒng)研究所激發(fā)的兩個主要模型，即粒子群優(yōu)化和螞蟻算法。盡管存在許多其他的群體系統(tǒng)，例如，描述云中顆粒的微粒系統(tǒng)、人群和人群行為的模型，以及更一般的人類社會行為，本書并不考慮上述系統(tǒng)。即使同是在生物群體系統(tǒng)的范疇內(nèi)，由于篇幅有限，本書也不會討論大量有趣的其他生物群體系統(tǒng)的研究成果和計算模型，例如細(xì)菌、蜘蛛、蜜蜂、鯊魚等。本書的重點在群體模型的算法模型，故采用術(shù)語“計算群體智能”。本書是從計算機(jī)科學(xué)和工程的角度來介紹的，因此，社會模型和理論的討論已經(jīng)被限定在最低限度內(nèi)。本書的最初目標(biāo)是想為兩個領(lǐng)域（粒子群優(yōu)化和螞蟻算法）提供一個詳細(xì)的已研究記錄，以便作為最新的參考資料。很快我認(rèn)識到這一目的是不可實現(xiàn)的，因為在這兩個領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)表了大量的文獻(xiàn)（正如書后的大量文獻(xiàn)所示，當(dāng)然它也不是一個所有相關(guān)文獻(xiàn)的列表），并且本書的篇幅也是有限的。相應(yīng)地，通過提供一個詳細(xì)處理每一個領(lǐng)域的基本算法和對最重要的研究途徑和方法的總結(jié)，我滿足于對全局最優(yōu)解的近似。還有大量的已經(jīng)計劃好的主題也沒能被包含進(jìn)來，例如群體機(jī)器人、螞蟻的自組裝行為、其他生物群體的計算模型，以及其他經(jīng)驗研究方法。然而，我相信即使沒有這些內(nèi)容，本書還是可以為讀者提供一個關(guān)于計算群體智能的詳盡且良好的背景知識。

內(nèi)容概要

本書全面系統(tǒng)地介紹了計算群體智能中的粒子群優(yōu)化（PSO）和蟻群優(yōu)化（ACO）的基本概念、基本模型、理論分析及其應(yīng)用。在簡要介紹基本優(yōu)化理論和總結(jié)各類優(yōu)化問題之后，重點介紹了社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何在個體間交換信息以及個體聚集行為如何形成一個功能強(qiáng)大的有機(jī)體。在概述了進(jìn)化計算后，重點論述了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化的基本模型及其各種變體，給出了分析粒子群優(yōu)化模型的一種通用方法，證明了基于螞蟻行為實現(xiàn)的蟻群優(yōu)化算法并將其用于解決實際問題。    本書可作為高等院校智能科學(xué)、計算機(jī)、自動化、電子信息、通信、模式識別等專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，也可作為智能信息處理、群體智能與工程等相關(guān)專業(yè)的科技工程人員的參考用書。

作者簡介

作者：(南非)恩格爾伯里特(Andrice P.Engelbrecht) 譯者：譚營 等

書籍目錄

第1章 引言第一部分 優(yōu)化理論  第2章 優(yōu)化問題和方法  第3章 無約束優(yōu)化  第4章 約束優(yōu)化  第5章 多解問題  第6章 多目標(biāo)優(yōu)化  第7章 動態(tài)優(yōu)化問題第二部分 進(jìn)化計算  第8章 進(jìn)化計算導(dǎo)論  第9章 進(jìn)化計算方法  第10章 協(xié)同進(jìn)化第三部分 粒子群優(yōu)化  第11章 引言  第12章 基本粒子群優(yōu)化  第13章 粒子軌跡  第14章 收斂性的證明  第15章 單解粒子群優(yōu)化  第16章 小生境粒子群優(yōu)化  第17章 利用粒子群優(yōu)化的約束優(yōu)化  第18章 粒子群多目標(biāo)優(yōu)化  第19章 動態(tài)環(huán)境中的粒子群優(yōu)化  第20章 離散粒子群優(yōu)化  第21章 粒子群優(yōu)化的應(yīng)用第四部分 螞蟻算法  第22章 引言  第23章 蟻群優(yōu)化的元啟發(fā)算法  第24章 蟻群優(yōu)化算法的一般框架  第25章 蟻群優(yōu)化算法  第26章 蟻群算法的應(yīng)用  第27章 集體決策  第28章 蟻群優(yōu)化的收斂性  第29章 墓地組織與育雛  第30章 分工  第31章 后記參考文獻(xiàn)高級閱讀材料附錄A 縮略詞附錄B 符號索引

章節(jié)摘錄

插圖：

編輯推薦

《計算群體智能基礎(chǔ)》重點是群體行為模型的算法實現(xiàn)：考查了社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何用于在個體問交換信息，以及這些個體的聚集行為如何形成一個功能強(qiáng)大的有機(jī)體。簡要介紹了形式化優(yōu)化理論。概述了與群體智能有關(guān)的進(jìn)化計算方法，如遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略、文化算法和協(xié)同進(jìn)化。著眼于以鳥群中鳥的舞蹈運動作為粒子群優(yōu)化（PSO）模型的基礎(chǔ)，并提供了一種處理各類：PSO模型的通用方法證明了螞蟻行為如何用實現(xiàn)蟻群優(yōu)化（ACO）算法來解決現(xiàn)實問題，如路徑優(yōu)化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)聚類?？紤]了不同種類的優(yōu)化問題，包括多目標(biāo)優(yōu)化、動態(tài)環(huán)境、離散和連續(xù)搜索空間、約束優(yōu)化和小生境方法。給出了一個配套的網(wǎng)站：http：／／si．cs．up．a(chǎn)c．za，該網(wǎng)站包含了各種不同算法的Java類和實現(xiàn)，它們可以用于測試PSO算法和ACO算法。

圖書封面

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