智能优化算法与涌现计算

本书特色

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智能优化算法与涌现计算是多种前沿学科交叉融合的结晶。主要包括：模拟人脑思维、人体细胞、器官等的仿人智能优化算法；模拟群居动物觅食或繁殖行为的群智能优化算法；模拟人类社会进化的进化算法；模拟植物生长的仿生算法；模拟自然现象或规律的自然计算；模拟复杂适应系统涌现行为的涌现计算等80余种算法。本书可作为智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域的教师、研究生、科研人员的参考书。

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内容简介

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智能优化算法与涌现计算是多种前沿学科交叉融合的结晶。主要包括：模拟人脑思维、人体细胞、器官等的仿人智能优化算法；模拟群居动物觅食或繁殖行为的群智能优化算法；模拟人类社会进化的进化算法；模拟植物生长的仿生算法；模拟自然现象或规律的自然计算；模拟复杂适应系统涌现行为的涌现计算等80余种算法。本书可作为智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域的教师、研究生、科研人员的参考书。

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作者简介

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李士勇教授（二级），哈尔滨工业大学控制科学与工程国家一级重点学科博士生导师，黑龙江省优秀专家，中国自动化学会智能自动化专业委员会委员。1967年毕业于哈尔滨工业大学工业自动化专业，1983年获哈尔滨工业大学自动控制专业硕士学位并留校任教。1992年4月至1993年10月公派赴日本千叶工业大学作为客座研究员从事模糊控制、神经网络、智能控制方面的合作研究。近30多年来，一直从事模糊控制、智能控制、智能优化算法、智能制导、复杂适应系统理论及其应用等方面的科研、教学和指导研究生工作。科研和教学成果共获国家级奖2项，省部级7项，在国内外发表学术论文160余篇，近60篇被SCI、EI检索。作为第一作者出版专著及教材共14部，其中代表作《模糊控制·神经控制和智能控制论》荣获1999年“全国优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）三等奖”；本书跻身于十大领域中国科技论文被引频次最高的前50部专著与译著排行榜；截至2015年11月底该书已被十大领域6232篇论文引用；美国IEEE Fellow、田纳西大学J.H.Hung(洪箴）教授1997年看过该著作后，曾给作者来信指出：“李教授在模糊控制、神经网（络）控制和智能控制方面有

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目录

目录**篇仿人智能优化算法第1章模糊逻辑算法1．1模糊集合及其表示1．2模糊集合的运算及其性质1．3模糊关系与模糊矩阵1．4模糊推理规则1．5模糊系统的万能逼近特性第2章神经网络算法2．1神经细胞结构与功能2．2人工神经元的基本特性2．3人工神经网络及其特点2．4前向神经网络的结构、训练及学习2．5神经网络的学习规则2．6前向网络误差反向传播学习算法及其逼近特性第3章免疫算法3．1免疫系统的基本概念3．2免疫系统的组织结构3．3免疫系统的免疫机制3．4免疫系统的学习及优化机理3．5免疫算法及克隆选择算法的实现步骤第4章内分泌算法4．1内分泌算法的提出4．2内分泌与神经、免疫系统之间的关系4．3生物内分泌系统4．4内分泌激素调节规律的描述4．5人工内分泌系统内分泌激素的调节机制4．6基于内分泌调节机制的行为自组织算法的实现第5章人工代谢算法5．1人工代谢算法的提出5．2人工代谢算法的原理5．3人工代谢算法的描述5．4人工代谢算法的实现流程第6章膜计算6．1膜计算的提出6．2细胞膜的结构、模型及功能6．3标准膜计算的原理6．4标准膜计算的描述6．5膜计算的过程及实现步骤第7章禁忌搜索算法7．1禁忌搜索算法的提出7．2组合优化中的邻域概念7．3局部搜索算法7．4禁忌搜索算法7．5禁忌搜索算法主要操作及参数第8章和声搜索算法8．1和声搜索算法的提出8．2和声搜索算法的原理及结构8．3和声搜索算法的主要步骤及流程第9章思维进化算法9．1思维进化算法的提出9．2思维进化算法的基本思想9．3思维进化算法的描述9．4思维进化算法的实现步骤及流程第10章社会进化算法10．1社会进化算法的提出10．2社会进化算法的基本思想10．3多智能体社会进化系统10．4社会进化算法的描述10.5社会进化算法的实现步骤第11章人口迁移算法11．1人口迁移算法的提出11．2人口迁移算法的原理11．3人口迁移算法的描述11．4人口迁移算法的实现步骤第12章标杆学习算法12．1标杆学习算法的提出12．2标杆管理的基本思想12．3标杆学习算法的基本原理12．4标杆学习算法的数学描述12．5标杆学习算法的实现流程第13章瞭望算法13．1瞭望算法的提出13．2瞭望算法的基本原理13．3瞭望算法的数学描述13．4求解全局优化问题的瞭望算法的实现第14章视觉认知优化算法14．1视觉认知优化算法的提出14．2视觉认知优化算法的原理14．3视觉认知优化算法的描述与步骤14．4算法的收敛性证明14．5视觉认知优化算法的实现举例14．6基于视觉认知的可视化算法第15章头脑风暴优化算法15．1头脑风暴优化算法的提出15．2头脑风暴优化算法的基本思想15．3头脑风暴过程的描述15．4头脑风暴优化算法的描述及实现步骤15．5基于讨论机制的头脑风暴优化算法第16章随机聚焦搜索优化算法16．1随机聚焦搜索优化算法的提出16．2随机聚焦搜索优化算法的原理16．3随机聚焦搜索优化算法的描述16．4随机聚焦搜索算法的基本步骤16．5基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化第17章教学优化算法17．1教学优化算法的提出17．2教学优化算法的原理17．3教学优化算法的数学描述17．4教学优化算法的实现步骤第18章帝国竞争算法18．1帝国竞争算法的提出18．2帝国竞争算法的原理18．3帝国竞争算法的数学描述18．4帝国竞争算法的实现步骤及流程第19章世界杯竞赛算法19．1世界杯竞赛算法的提出19．2世界杯竞赛算法的描述19．3世界杯竞赛算法的实现流程第20章集体决策优化算法20．1集体决策优化算法的提出20．2集体决策优化的基本思想20．3集体决策优化算法的数学描述20．4集体决策优化算法的实现第二篇进 化 算 法第21章遗传算法21．1遗传算法的提出21．2遗传算法的优化原理21．3生物的遗传及遗传算法的基本概念21．4遗传算法的基本操作21．5遗传算法的求解步骤21．6原对偶遗传算法第22章遗传编程22．1遗传编程的提出22．2遗传编程的原理及基本操作22．3遗传编程算法的设计步骤及流程22．4遗传编程算法的本质属性第23章进化规划23．1进化规划的提出23．2进化规划的原理及基本操作23．3进化规划的实现步骤及流程第24章进化策略24．1进化策略的提出24．2进化策略的基本原理24．3进化策略的基本操作24．4进化策略的实现步骤及流程第25章分布估计算法25．1分布估计算法的提出25．2分布估计算法的基本原理25．3分布估计算法的描述25．4分布估计算法的基本步骤及流程第26章差分进化算法26．1差分进化算法的提出26．2差分进化算法的原理26．3差分进化算法的基本操作26．4差分进化算法的实现步骤及流程26．5差分进化算法的扩展形式第27章DNA计算27．1DNA计算的提出27．2DNA计算的生物学基础27．3DNA计算的基本原理及主要步骤27．4DNA计算的基本操作27．5DNA计算的编码问题27．6DNA计算系统的原型第28章基因表达式编程算法28．1基因表达式编程算法的提出28．2基因表达式编程算法的原理28．3基因表达式编程的基本概念28．4GEP算法的遗传操作28．5基本的GEP算法流程第29章Memetic算法29．1Memetic算法的提出29．2Memetic算法的原理29．3Memetic算法的描述29．4Memetic算法的流程29．5Memetic算法的特点及其意义第30章文化算法30．1文化算法的提出30．2文化算法的基本结构与原理30．3文化算法求解约束优化问题的描述与设计30．4基本文化算法的实现步骤及流程第三篇群智能优化算法第31章蚁群优化算法/蚁狮优化算法31．1蚁群优化算法的提出31．2蚂蚁的习性及觅食行为31．3蚁群觅食策略的优化原理31．4蚁群算法的原型——蚂蚁系统模型的描述31．5基本蚁群算法的流程31.6蚁狮优化算法的提出31.7蚁狮的狩猎行为31.8蚁狮优化算法的原理31.9蚁狮优化算法的数学描述31.10蚁狮优化算法的实现第32章粒子群优化算法32．1粒子群优化算法的提出32．2粒子群优化算法的基本原理32．3粒子群优化算法的描述32．4粒子群优化算法的实现步骤及流程32．5粒子群优化算法的特点及其改进第33章人工蜂群算法/蜂群优化算法33．1蜂群算法的提出33．2人工蜂群算法的基本原理33．3人工蜂群算法的描述33．4人工蜂群算法的实现步骤与流程33．5基于蜜蜂繁殖行为的蜂群优化算法第34章混合蛙跳算法34．1混合蛙跳算法的提出34．2混合蛙跳算法的基本原理34．3基本混合蛙跳算法的描述34．4混合蛙跳算法的实现步骤34．5混合蛙跳算法的流程第35章人工鱼群算法35．1人工鱼群算法的提出35．2动物自治体模型与鱼类的觅食行为35．3人工鱼群算法的基本原理35．4人工鱼群算法的数学描述35．5人工鱼群算法的流程第36章大马哈鱼洄游算法36．1大马哈鱼洄游算法的提出36．2大马哈鱼的洄游习性36．3大马哈鱼洄游算法的原理36．4大马哈鱼洄游算法的描述36．5大马哈鱼洄游算法的实现步骤及流程第37章鲸鱼优化算法37．1鲸鱼优化算法的提出37．2鲸鱼的泡泡网觅食行为37．3鲸鱼优化算法的原理37．4鲸鱼优化算法的数学描述37．5鲸鱼优化算法的实现步骤及流程第38章磷虾群算法38．1磷虾群算法的提出38．2磷虾群算法的原理38．3磷虾群算法的数学描述38．4磷虾群算法的实现步骤及流程第39章细菌觅食优化算法39．1细菌觅食优化算法的提出39．2大肠杆菌的结构及觅食行为39．3细菌觅食优化算法的原理39．4细菌觅食优化算法的数学描述39．5细菌觅食优化算法的实现步骤及流程第40章细菌(群体)趋药性算法40．1细菌(群体)趋药性算法的提出40．2细菌趋药性算法的原理40．3细菌趋药性算法的数学描述40．4细菌群体趋药性算法的基本思想40．5细菌群体趋药性算法的数学描述40．6细菌群体趋药性算法的实现步骤第41章细菌菌落优化算法41．1细菌菌落优化算法的提出41．2细菌的生长、繁殖、死亡过程41．3细菌菌落优化算法的原理41．4细菌菌落优化算法的设计41．5细菌菌落优化算法的实现步骤及流程第42章猫群优化算法42．1猫群优化算法的提出42．2猫的习性42．3猫群优化算法的原理42．4猫群优化算法的数学描述42．5猫群优化算法的实现步骤42．6猫群优化算法实现的程序流程第43章鼠群优化算法43．1鼠群优化算法的提出43．2鼠群优化算法的原理43．3鼠群优化算法及其环境描述43．4鼠群优化算法的实现步骤第44章猫鼠种群算法44．1猫鼠种群算法提出44．2猫鼠种群算法的原理44．3猫鼠种群算法的数学描述44．4猫鼠种群算法的实现步骤及流程第45章鸡群优化算法45．1鸡群优化算法的提出45．2鸡群优化算法的基本思想45．3鸡群优化算法的数学描述45．4鸡群优化算法的实现步骤及流程第46章狼群算法46．1狼群算法的提出46．2狼的习性及狼群特征46．3狼群算法的原理46．4狼群算法的数学描述46．5狼群算法的实现步骤及流程第47章灰狼优化算法47．1灰狼优化算法的提出47．2灰狼的社会等级及狩猎行为47．3灰狼优化算法的数学描述47．4灰狼优化算法的实现步骤及流程第48章狮子优化算法48．1狮子优化算法的提出48．2狮子的习性48．3狮子优化算法的原理48．4狮子优化算法的数学描述48．5狮子优化算法的实现第49章猴群算法49．1猴群算法的提出49．2猴群算法的原理49．3猴群算法的数学描述49．4猴群算法的实现步骤及流程第50章雁群优化算法50．1雁群优化算法的提出50．2雁群飞行规则及其假设50．3雁群优化算法的基本思想50．4雁群优化算法的数学描述50．5雁群优化算法的实现步骤及流程第51章候鸟优化算法51.1候鸟优化算法的提出51.2候鸟Ｖ字形编队飞行的优化原理51.3候鸟优化算法的描述51.4候鸟优化算法的实现步骤及流程51.5候鸟优化算法的特点及参数分析第52章布谷鸟搜索算法52.1布谷鸟搜索算法的提出52.2布谷鸟的繁殖行为与Levy飞行52.3布谷鸟搜索算法的原理52.4布谷鸟搜索算法的数学描述52.5布谷鸟搜索算法的实现步骤及流程第53章萤火虫群优化算法/萤火虫算法53.1萤火虫群优化算法的提出53.2萤火虫闪光的特点及功能53.3萤火虫群优化算法的数学描述53.4萤火虫群优化算法的实现步骤及流程53.5萤火虫算法的基本思想53.6萤火虫算法的数学描述53.7萤火虫算法的实现步骤及流程第54章飞蛾扑火优化算法54.1飞蛾扑火优化算法的提出54.2飞蛾的横向导航方法54.3飞蛾扑火的原理54.4飞蛾扑火优化算法的数学描述54.5飞蛾扑火优化算法的实现步骤第55章蝙蝠算法55.1蝙蝠算法的提出55.2蝙蝠的习性及回声定位55.3蝙蝠算法的基本思想55.4蝙蝠算法的数学描述55.5蝙蝠算法的实现步骤及流程第56章果蝇优化算法56.1果蝇优化算法的提出56.2果蝇的生物价值及觅食行为56.3果蝇优化算法的基本原理56.4果蝇优化算法的数学描述56.5果蝇优化算法的实现步骤及流程第57章群居蜘蛛优化算法57.1群居蜘蛛优化算法的提出57.2蜘蛛的习性与特征57.3群居蜘蛛优化算法的基本思想57.4群居蜘蛛优化算法的数学描述57.5蜘蛛优化算法的实现步骤及流程第58章蟑螂优化算法58.1蟑螂优化算法的提出58.2蟑螂的习性58.3蟑螂优化算法的原理58.4蟑螂优化算法的数学描述58.5蟑螂优化算法的实现步骤第59章捕食搜索算法59.1捕食搜索算法的提出59.2动物捕食策略59.3捕食搜索算法的基本思想59.4捕食搜索算法的数学描述59.5捕食搜索算法的实现步骤及流程第60章自由搜索算法60.1自由搜索算法的提出60.2自由搜索算法的优化原理60.3自由搜索算法的数学描述60.4自由搜索算法的实现步骤及流程第61章食物链算法61.1食物链算法的提出61.2捕食食物链61.3人工捕食策略61.4人工生命食物链的基本思想61.5食物链算法的数学描述61.6食物链算法的实现步骤及流程第62章共生生物搜索算法62.1共生生物搜索算法的提出62.2共生生物搜索算法的原理62.3共生生物搜索算法的数学描述62.4SOS算法的实现步骤及流程第63章生物地理学优化算法63.1生物地理学优化算法的提出63.2生物地理学的基本概念及生物物种迁移模型63.3生物地理学优化算法的原理63.4生物地理学优化算法的数学描述63.5生物地理学优化算法的实现步骤及流程第64章竞争优化算法64.1竞争优化算法的提出64.2竞争优化算法的原理64.3竞争优化算法的描述64.4竞争优化算法的实现步骤及流程第四篇仿植物生长算法第65章模拟植物生长算法65．1模拟植物生长算法的提出65．2模拟植物生长算法的原理65．3模拟植物生长算法的数学描述65．4模拟植物生长算法的实现步骤第66章人工植物优化算法66．1人工植物优化算法的提出66．2人工植物优化算法的优化原理66．3人工植物优化算法的数学描述66．4人工植物优化算法的实现步骤及流程第67章人工藻类算法67．1人工藻类算法的提出67．2藻类的生长特性67．3人工藻类算法的数学描述67．4人工藻类算法的伪代码及流程第68章小树生长算法68．1小树生长算法的提出68．2小树生长算法的优化原理68．3小树生长算法的数学描述68．4小树生长算法的程序实现第69章自然树生长竞争算法69．1自然树生长竞争算法的提出69．2自然树生长竞争算法的优化机理69．3自然树生长的竞争模型69．4自然树生长竞争算法的数学描述69．5自然树生长竞争算法的实现步骤及流程第70章根树优化算法70．1根树优化算法的提出70．2根树优化算法的基本原理70．3根树优化算法的数学描述70．4RTO算法的实现步骤第71章森林优化算法71．1森林优化算法的提出71．2森林优化算法的原理71．3森林优化算法的数学描述71．4森林优化算法的实现步骤及流程第72章入侵草优化算法72．1入侵草优化算法的提出72．2杂草生长的入侵性72．3入侵草优化算法的原理72．4入侵草优化算法的数学描述72．5入侵草优化算法的实现步骤及流程第73章种子优化算法73．1种子优化算法的提出73．2种子优化算法的基本思想73．3种子优化算法的数学描述73．4基于正态分布的种子优化算法第74章花朵授粉算法74．1花朵授粉算法的提出74．2花朵授粉的特征74．3花朵授粉算法的数学描述74．4花朵授粉算法的实现步骤及流程第五篇仿自然优化算法第75章模拟退火算法75．1模拟退火算法的提出75．2固体退火过程的统计力学原理75．3模拟退火算法的数学描述75．4模拟退火算法的实现步骤及流程第76章混沌优化算法76．1混沌优化算法的提出76．2混沌学与Logistic映射76．3混沌优化算法的实现步骤76．4变尺度混沌优化算法的实现步骤第77章混沌黄金分割搜索算法77．1混沌黄金分割搜索算法的提出77．2混沌黄金分割搜索算法的原理及数学描述77．3混沌黄金分割搜索算法的结构77．4混沌黄金分割搜索算法的实现步骤及流程第78章随机分形搜索算法78．1随机分形搜索算法的提出78．2随机分形搜索的原理78．3分形搜索算法的数学描述78．4分形搜索算法的实现步骤78．5随机分形搜索算法的数学描述及实现步骤第79章量子搜索算法79．1量子搜索算法的提出79．2量子计算基础79．3Grover量子搜索算法的原理79．4Grover算法的搜索步骤79．4量子遗传算法的原理及实现步骤第80章智能水滴优化算法80．1智能水滴优化算法的提出80．2智能水滴优化算法的基本原理80．3智能水滴优化算法的数学描述80．4智能水滴优化算法求解TSP问题的步骤及流程第81章水循环算法81．1水循环算法的提出81．2水循环过程81．3水循环算法的基本原理81．4水循环算法的数学描述81．5水循环算法的实现步骤及流程第82章水波优化算法82．1水波优化算法的提出82．2水波现象与水波理论82．3水波优化算法的基本原理82．4水波优化算法的数学描述82．5水波优化算法的实现步骤及流程第83章人工雨滴算法83．1人工雨滴算法的提出83．2雨滴形成及降雨过程分析83．3人工雨滴算法的基本思想83．4人工雨滴算法的数学描述83．4人工雨滴算法的实现步骤及流程第84章云搜索优化算法84．1云搜索优化算法的提出84．2云搜索优化算法的基本思想84．3云搜索优化算法的数学描述84．4云搜索优化算法的实现步骤第85章气象云模型优化算法85．1气象云模型优化算法的提出85．2气象云模型优化算法的基本思想85．3气象云模型优化算法的数学描述85．4气象云模型优化算法的实现步骤及流程第86章风驱动优化算法86．1风驱动优化算法的提出86．2风驱动优化算法的原理86．3风驱动优化算法的数学描述86．4风驱动优化算法的实现步骤及流程第87章宇宙大爆炸算法87．1宇宙大爆炸算法的提出87．2宇宙大爆炸算法的基本思想87．3宇宙大爆炸算法的数学描述87．4BB�睟C算法实现步骤及流程第88章中心引力优化算法88．1中心引力优化算法的提出88．2中心引力优化算法的原理88．3中心引力优化算法的数学描述88．4中心引力优化算法的实现步骤第89章引力搜索算法89．1引力搜索算法的提出89．2引力搜索算法的原理89．3引力搜索算法的数学描述89．4引力搜索算法的实现步骤及流程第90章引力场算法90．1引力场算法的提出90．2行星和恒星的形成理论90．3引力场算法的基本思想90．4引力场算法的数学描述90．5引力场算法的实现步骤及流程第91章极值动力学优化算法91．1极值动力学优化算法的提出91．2BS生物演化模型91．3极值动力学优化算法的原理91．4极值动力学优化算法的描述91．5极值动力学优化算法的实现步骤及流程91．6极值动力学优化算法的特点第92章拟态物理学优化算法92．1拟态物理学优化算法的提出92．2拟态物理学92．3拟态物理学优化算法的基本思想92．4拟态物理学优化算法的数学描述92．5拟态物理学优化算法的实现步骤第93章分子动理论优化算法93．1分子动理论优化算法的提出93．2分子动理论的相关知识93．3分子动理论优化算法的原理93．4分子动理论优化算法的数学描述93．5分子动理论优化算法的实现步骤及流程第94章类电磁机制算法94．1类电磁机制算法的提出94．2库仑定律94．3类电磁机制算法的基本思想94．4类电磁机制算法的数学描述94．5类电磁机制算法的实现步骤及流程第95章热传递搜索算法95．1热传递搜索算法的提出95．2热传递搜索算法的原理95．3热传递搜索算法的数学描述94．4热传递搜索算法的流程第96章涡流搜索算法96．1涡流搜索算法的提出96．2涡流搜索算法的原理96．3涡流搜索算法的数学描述96．4涡流搜索算法的实现及流程第97章闪电搜索算法97．1闪电搜索算法的提出97．2闪电搜索算法的原理97．3闪电搜索算法的数学描述97．4闪电搜索算法的实现步骤及流程第98章光线优化算法98．1光线优化算法的提出98．2光线优化算法的原理98．3光线优化算法的数学描述98．4光线优化算法的流程第99章化学反应优化算法99．1化学反应优化算法的提出99．2化学反应优化算法的原理99．3化学反应优化算法的数学描述99．4化学反应优化算法的实现步骤及流程第100章正弦余弦算法100．1正弦余弦算法的提出100．2正弦余弦算法的原理100．3正弦余弦算法的数学描述100．4正弦余弦算法的伪代码实现第101章阴�惭舳杂呕�算法101．1阴�惭舳杂呕�算法的提出101．2阴�惭舳杂呕�算法的基本思想101．3阴�惭舳杂呕�算法的数学描述101．4阴�惭舳杂呕�算法的伪代码实现第六篇涌 现 计 算第102章一维元胞自动机的涌现计算102．1元胞自动机概念的提出102．2元胞自动机的结构与规则102．3一维元胞自动机涌现计算的原理第103章Conway生命游戏的涌现计算103．1Conway生命游戏的提出103．2二维细胞自动机的结构和规则103．3Conway生命游戏的演化103．4基于MATLAB的生命游戏仿真设计103．5基于MATLAB的生命游戏仿真算法的实现步骤第104章蚂蚁系统觅食路径的涌现计算104．1蚂蚁群体觅食行为的涌现现象104．2蚂蚁群体觅食行为模型的构建104．3蚂蚁主体觅食行为规则及模型参数104．4基于Agent的蚂蚁群体觅食行为的涌现计算第105章数字人工生命Autolife的涌现行为105．1Autolife模型的提出105．2Autolife模型的基本思想105．3Autolife模型的规则描述105．4不同环境下的人工生命群体动态行为105．5组织的自创生与自修复105．6Autolife模型的意义第106章黏菌的铁路网络涌现计算106．1黏菌涌现计算的提出106．2黏菌及其习性106．3黏菌觅食的涌现行为106．4黏菌交通网络的涌现计算过程106．5黏菌网络的性能及路径寻优模型附录A智能优化算法的理论基础： 复杂适应系统理论参考文献

封面

书名:智能优化算法与涌现计算

作者:李士勇 李 研 林永茂 编著

页数:0

定价:¥119.0

出版社:清华大学出版社

出版日期:2018-04-01

ISBN:9787302517429

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