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前言
第1章 群体智能算法概述
1.1 群体智能算法的特点
1.2 群体智能算法的计算模式
1.3 遗传算法
1.4 差异演化算法
1.5 粒子群算法
1.6 教—学优化算法
1.7 顾问引导搜索算法
1.8 本章小结
参考文献
第2章 人工鱼群算法
2.1 人工鱼群算法的数学模型
2.2 人工鱼群算法的收敛性分析
2.3 人工鱼群算法的相关研究
2.4 本章小结
参考文献
第3章 人工鱼群算法的改进研究
3.1 小生境人工鱼群算法
3.2 自适应人工鱼群算法
3.3 基于种群分类的人工鱼群算法
3.4 混和反向学习人工鱼群算法
3.5 精英竞争人工鱼群算法
3.6 随机游走人工鱼群算法
3.7 混合群搜索人工鱼群算法
3.8 本章小结
参考文献
第4章 烟花爆炸优化算法及改进
4.1 烟花爆炸优化算法
4.2 混沌烟花爆炸优化算法
4.3 混合动态搜索烟花爆炸优化算法
4.4 混合反向学习烟花爆炸优化算法
4.5 随机游走烟花爆炸优化算法
4.6 本章小结
参考文献
第5章 群体智能算法的应用
5.1 物流配送中的车辆调度问题
5.2 求解SVM反问题的差异演化算法
5.3 求解聚类问题的人工鱼群算法
5.4 求解测试用例自动化问题的人工鱼群算法
5.5 求解关联规则挖掘的差异演化算法
5.6 求解特征选择的人工鱼群算法
5.7 求解网络安全态势预测的人工鱼群算法
5.8 求解图像边缘检测的遗传算法
5.9 本章小结
参考文献
第6章 总结与展望
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