本書以人工魚群算法、煙花爆炸優化算法兩個典型的群體智能算法為主，系統介紹了算法的原理，建立了基于協作、競爭機制的群體智能算法的數學模型。全書著重分析了人工魚群算法和煙花爆炸優化算法的弱點，并提出了多種新穎的改進機制，給出了算法的詳細實現步驟。本書還詳細探討了部分群體智能算法在VRP問題、圖像邊緣檢測、SVM反問題、網絡態勢預測、數據聚類、特征選擇等領域內的應用，并介紹了近年來出現的兩個比較新穎的群體智能算法，顧問引導搜索算法和教—學優化算法。
第1章群體智能算法概述
1.1群體智能算法的特點
1.1.1智能性
1.1.2隱含本質并行性
1.1.3解的近似性
1.2群體智能算法的計算模式
1.2.1社會協作機制
1.2.2自我適應機制
1.2.3競爭機制
1.3遺傳算法
1.3.1標準遺傳算法原理
1.3.2編碼機制與主要算子
1.4差異演化算法
1.5粒子群算法
1.5.1粒子群算法的原理
1.5.2PSO算法的計算模型
1.6教-學優化算法
1.7顧問引導搜索算法
1.8本章小結
參考文獻
第2章人工魚群算法
2.1人工魚群算法的數學模型
2.2人工魚群算法的收斂性分析
2.2.1常用距離
2.2.2基于Markfov鏈技術的收斂性分析
2.2.3基于壓縮映射定理的收斂性分析
2.3人工魚群算法的相關研究
2.3.1參數的改進
2.3.2與其他智能算法的融合
2.3.3其他的改進方法
2.4本章小結
參考文獻
第3章人工魚群算法的改進研究
3.1小生境人工魚群算法
3.1.1小生境技術
3.1.2算法實現
3.1.3算法的收斂性
3.1.4仿真實驗與分析
3.1.5結論
3.2自適應人工魚群算法
3.2.1參數自適應機制
3.2.2算法實現
3.2.3仿真實驗與分析
3.2.4結論
3.3基于種群分類的人工魚群算法
3.3.1種群分類思想及設置
3.3.2算法實現
3.3.3仿真實驗與分析
3.3.4結論
3.4混和反向學習人工魚群算法
3.4.1反向學習
3.4.2佳點集
3.4.3人工魚群算法的改進機制
3.4.4仿真實驗與分析
3.4.5結論
3.5精英競爭人工魚群算法
3.5.1基于動態隨機搜索的精英訓練
3.5.2算法實現
3.5.3仿真實驗與分析
3.5.4結論
3.6隨機游走人工魚群算法
3.6.1LévyFlight機制
3.6.2算法改進思想
3.6.3算法實現
3.6.4仿真實驗與分析
3.6.5結論
3.7混合群搜索人工魚群算法
3.7.1標準群搜索優化算法
3.7.2群搜索優化算法的改進
3.7.3混合群搜索人工魚群算法
3.7.4仿真實驗與分析
3.7.5結論
3.8本章小結
參考文獻
第4章煙花爆炸優化算法及改進
4.1煙花爆炸優化算法
4.2混沌煙花爆炸優化算法
4.2.1混沌搜索算法
4.2.2算法實現
4.2.3仿真實驗與分析
4.2.4結論
4.3混合動態搜索煙花爆炸優化算法
4.3.1算法實現
4.3.2仿真實驗與分析
4.3.3結論
4.4混合反向學習煙花爆炸優化算法
4.4.1精英反向學習
4.4.2基于模擬退火機制的種群選擇
4.4.3算法實現
4.4.4仿真實驗與分析
4.4.5結論
4.5隨機游走煙花爆炸優化算法
4.5.1基于隨機游走機制的變異算子
4.5.2基于Boltzmann子個體選擇
4.5.3算法實現
4.5.4仿真實驗與分析
4.5.5結論
4.6本章小結
參考文獻
第5章群體智能算法的應用
5.1物流配送中的車輛調度問題
5.1.1問題的提出
5.1.2組合優化
5.1.3車輛調度問題的數學模型
5.1.4求解VRP的混合人工魚群遺傳算法
5.1.5仿真實驗結果
5.2求解SVM反問題的差異演化算法
5.2.1問題的提出
5.2.2差異演化算法的設計
5.2.3差異演化算法的改進
5.2.4仿真實驗結果
5.3求解聚類問題的人工魚群算法
5.3.1聚類模型
5.3.2算法的設計
5.3.3算法實現
5.3.4仿真實驗結果
5.4求解測試用例自動化問題的人工魚群算法
5.4.1路徑測試模型
5.4.2混沌搜索
5.4.3算法的設計
5.4.4仿真實驗結果
5.5求解關聯規則挖掘的差異演化算法
5.5.1規則挖掘
5.5.2算法的設計
5.5.3仿真實驗結果
5.6求解特征選擇的人工魚群算法
5.6.1特征選擇
5.6.2算法的設計
5.6.3仿真實驗結果
5.7求解網絡安全態勢預測的人工魚群算法
5.7.1網絡安全態勢預測模型
5.7.2算法的設計
5.7.3仿真實驗結果
5.8求解圖像邊緣檢測的遺傳算法
5.8.1數字圖像邊緣
5.8.2Sobel邊緣檢測算子
5.8.3面向圖像邊緣檢測的遺傳算法
5.8.4仿真實驗結果
5.8.5結論
5.9本章小結
參考文獻
第6章總結與展望
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