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智能優化算法及其在機械工程中的應用

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  • 資料大?。?span itemprop="fileSize">11.54 MB
  • 資料語言:中文版
  • 文檔格式:PDF文檔
  • 資料類別:工業自動化
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  • 基本簡介
精心推薦: 算法   智能   及其   優化   中的
智能優化算法及其在機械工程中的應用
出版時間:2012年版
內容簡介
  《智能優化算法及其在機械工程中的應用》結合作者多年來在相關方面的科研和教學工作的積累,以較為通俗簡練的語言詳細地介紹了智能優化算法中的遺傳算法、粒子群優化算法、差異演化算法、模擬植物生長算法和果蠅優化算法及其在機械工程中的應用,以期使讀者能夠盡快了解和掌握這些算法的基本理論和應用技術?!吨悄軆灮惴捌湓跈C械工程中的應用》可作為機械工程、系統科學、計算機應用以及其他一些相關專業的研究生及本科生教材,也可以供相關專業的工程技術與科研人員學習參考。
目錄
第1章 概述
1.1 群智能的基本概念
1.2 群智能思想的起源簡介
1.3 群智能理論簡介
1.4 演化算法簡介
1.5 本書主要內容與安排
第2章 遺傳算法及其應用
2.1 遺傳算法的起源與發展簡介
2.1.1 遺傳算法的生物學基礎
2.1.2 遺傳算法的提出與發展簡介
2.2 遺傳算法的理論基礎
2.2.1 遺傳算法的基本原理
2.2.2 遺傳算法的幾個基本概念
2.2.3 遺傳算法的基本算子和數學基礎
2.3 遺傳算法的實現
2.3.1 遺傳算法的實現
2.3.2 遺傳算法實現舉例
2.4 遺傳算法的特點與改進
2.4.1 遺傳算法的特點
2.4.2 對簡單遺傳算法的一些改進
2.4.3 幾種常見的遺傳算法
2.4.4 遺傳算法應用的幾個關鍵問題
2.5 遺傳算法在機械工程中的應用
2.5.1 基于遺傳算法的bounc—wen遲滯非線性動力學模型的參數識別方法
2.5.2 基于遺傳算法的圓柱齒輪變位系數的優化選擇
2.5.3 基于遺傳算法的機器人路徑規劃
第3章 粒子群優化算法及其應用
3.1 基本粒子群優化算法
3.1.1 粒子群優化算法的產生
3.1.2 基本粒子群優化算法
3.1.3 基本粒子群優化算法的參數選擇
3.1.4 帶慣性權重的粒子群優化算法
3.1.5 粒子群優化算法的控制參數分析
3.2 混沌粒子群優化算法
3.2.1 混沌的一些基本特點
3.2.2 混沌映射
3.2.3 基于群體適應度方差的混沌粒子群優化算法
3.3 無約束多目標粒子群優化算法
3.3.1 多目標優化問題的基本概念和術語
3.3.2 多目標優化問題的發展及其傳統的解決方法
3.3.3 無約束多目標粒子群優化算法
3.4 約束多目標粒子群優化算法
3.4.1 約束優化問題
3.4.2 罰函數法
3.4.3 基于罰函數法的帶約束條件的粒子群優化算法
3.5 基于極坐標的粒子群優化算法
3.5.1 基于極坐標的粒子群優化算法的數學描述
3.5.2 有關ppso算法的特點與討論
3.5.3 基本粒子群優化算法和ppso算法的測試結果對比與討論
3.6 帶活力因子的粒子群優化算法
……
第4章 差異演化算法及其應用
第5章 模擬植物生長算法及其應用
第6章 果蠅優化算法及其應用
參考文獻
致謝

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