图书介绍

动态多子群粒子群算法【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

常彦伟著著
出版社：徐州：中国矿业大学出版社
ISBN：9787564621025
出版时间：2013
标注页数：126页
文件大小：19MB
文件页数：135页
主题词：电子计算机－算法理论

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图书目录

第1章绪论1

1.1 多模态优化问题1

1.2 群体智能2

1.3 粒子群优化4

1.3 本书内容及组织结构4

第2章粒子群算法的理论与方法7

2.1 引言7

2.2 标准粒子群算法7

2.3 粒子群的拓扑结构8

2.4 粒子群算法流程11

2.5 粒子的轨迹12

2.6 粒子群算法的收敛性16

2.7 粒子群算法的参数选择17

2.8 粒子群算法的记忆性19

2.9 粒子群算法的多样性19

2.10 粒子群算法的其他改进21

2.11 多子群粒子群算法22

第3章动态多子群粒子群算法26

3.1 引言26

3.2 粒子的特性26

3.3 动态多子群粒子群算法的基本思想27

3.4 纵向参数的基本概念28

3.5 子群的进化规则30

3.6 动态多子群粒子群算法的流程30

3.7 动态多子群粒子群算法的收敛性31

3.8 子群收敛性36

第4章子群与粒子的行为分析40

4.1 引言40

4.2 粒子运动的稳定性40

4.3 粒子轨迹42

4.4 粒子行为仿真45

4.5 子群的行为分析48

第5章子群多样性及算法性能分析53

5.1 引言53

5.2 粒子子群的欠收敛与过收敛53

5.3 遗传算法的多样性54

5.4 粒子的多样性57

5.5 子群的多样性58

5.6 基于子群多样性的VPMSPSO算法（VPMSPSO.diversity）62

5.7 VPMSPSO.diversity收敛性证明64

5.8 实例分析64

5.9 VPMSPSO算法性能分析66

第6章基于VPMSPSO自适应聚类算法70

6.1 引言70

6.2 聚类分析70

6.3 C-均值算法72

6.4 动态多子群粒子群算法与C-均值算法的异同74

6.5 基于VPMSPSO自适应聚类算法75

6.6 实例分析76

第7章基于VPMSPSO算法分类规则提取80

7.1 引言80

7.2 数据分类与规则80

7.3 基于VPMSPSO算法的分类规则提取84

7.4 实例分析87

第8章动态多子群粒子群算法的应用90

8.1 VPMSPSO在神经网络训练中的应用90

8.2 VPMSPSO在煤矿涌水量和瓦斯浓度预测中的应用101

参考文献110

后记126