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智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计电子书

生物启发式计算是建立在仿生学、生态系统分析、计算机应用技术等学科基础上的一种优化计算方法，是人工智能优化算法发展的重要分支。由于此类方法具备问题描述简单和优化性能高效的的特，被广泛应用于各类复杂优化问题的求解。为满足研究相关优化方法的科研工作者及广大普通读者的需求，作者编写了《智能优化算法——基于生物行为模型的案例与实现》。本书从建模机理、算法设计和工程应用层面对典型的生物觅食行为启发式计算方法行研究，帮助读者形成关于生物启发式计算的知识体系。本书系统论述了智能优化算法的理论、技术及应用，具体内容包括：

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6.3

作者：刘洋

出版社：清华大学出版社

出版时间：2022-04-01

字数：4.7万

所属分类：科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法行了概述;第2章介绍将层次型信息交流拓扑结构引人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化算法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级化, 从而克服传统单层生物启发式优化模型的“ 早熟收敛” 问题, 并一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优化算法;第4章研究如何将改的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行为行深研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。本书从生物建模机理、算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法行研究, 取得了具有创新性和应用价值的成果, 所提出的改策略和优化方法对于拓展相关领域的研究、指导实际应用都将具有一定的借鉴意义, 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可借鉴的理论指导。 【推荐语】 生物启发式计算是建立在仿生学、生态系统分析、计算机应用技术等学科基础上的一种优化计算方法，是人工智能优化算法发展的重要分支。由于此类方法具备问题描述简单和优化性能高效的的特，被广泛应用于各类复杂优化问题的求解。为满足研究相关优化方法的科研工作者及广大普通读者的需求，作者编写了《智能优化算法——基于生物行为模型的案例与实现》。本书从建模机理、算法设计和工程应用层面对典型的生物觅食行为启发式计算方法行研究，帮助读者形成关于生物启发式计算的知识体系。本书系统论述了智能优化算法的理论、技术及应用，具体内容包括： ? 基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化； ? 基于生命周期的菌群觅食自适应优化； ? 面向聚类分析的MCABC-FCM算法研究与应用； ? 基于LCBFA的多阈值分割算法及其在彩色图像处理中的应 【作者】 刘洋沈阳大学教授，博士生导师。中国科学院大学博士，北京大学博士后，英国曼彻斯特大学访问学者。现任沈阳大学信息工程学院副院长，装备制造综合自动化重实验室副主任。从事人工智能算法、复杂系统建模方向的研究工作。作为负责人先后主持、省级与市级科研项目10余项，在学术期刊上发表SCI/EI检索论文20余篇，出版英文专著1部，获得发明专利40余项。

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