基本信息
| 商品名称： | 群智能优化及其在物流中的应用(精)/智能制造与机器人理论及技术研究丛书 | 开本： | 16开 |
| 作者： | 李文锋//梁晓磊|总主编:丁汉//孙容磊 | 页数： | |
| 定价： | 98 | 出版时间： | 2018-12-01 |
| ISBN号： | 9787568049146 | 印刷时间： | 2018-12-01 |
| 出版社： | 华中科技大学 | 版次： | 1 |
| 商品类型： | 图书 | 印次： | 1 |
作者简介： 李文锋，武汉理工大学二级教授，博士生导师。瑞典皇家工学院自治系统研究中心访问学者，美国新泽西理工大学和美国纽约大学访问教授。湖北省有突出贡献的中青年专家。中国人工智能学会智能制造专业委员会常务委员，中国机械工程学会机器人专业委员会委员， 高等学校物流管理与工程类教学指导委员会委员，IEEE 会员。主要研究方向为环境感知与系统协作控制，物流自动化与机器人技术，物流供应链仿真与规划，物联网与物流信息化技术，智能制造，人机工程与健康监护。先后承担 自然科学基金项目、 “十一五”“十二五”科技支撑计划项目、 “863计划”项目。先后发表科研论文近300篇，专著6本，有100余篇次被三大检索(SCI、EI、ISTP)收录，获 发明专利10多项。先后获得省部级科技进步一等奖2项、二等奖7项、三等奖1项。
内容提要：
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目录：第1章 群智能优化理论及其研究与分析
1.1 群智能优化理论
1.2 典型群智能优化算法
1.2.1 遗传算法
1.2.2 粒子群优化算法
1.2.3 蚁群优化算法
1.2.4 细菌觅食优化算法
1.2.5 生物地理优化算法
1.2.6 其他群智能优化算法
1.3 群体行为的复杂网络与社会网络分析
1.4 群智能的种群和拓扑结构
1.5 群智能优化中个体行为控制
本章小结
第2章 具有异构分簇的聚类自适应粒子群优化算法
2.1 基于聚类的自适应粒子群优化算法
2.1.1 基于聚类的种群动态分割策略
2.1.2 基于异构簇的自适应调整策略
2.2 算法流程
2.3 实验分析和讨论
2.3.1 实验设计和Benchmark函数
2.3.2 实验1：种群分布度对比分析
2.3.3 实验2：算法参数敏感性测试
2.3.4 实验3：相同初始值对比测试
2.3.5 实验4：相同 大迭代次数对比测试
本章小结
第3章 基于社会网络演化的动态拓扑粒子群优化算法
3.1 基于社会网络演化的粒子群优化算法
3.1.1 群智能中的社会网络
3.1.2 子群划分策略
3.1.3 基于社会网络演化的动态拓扑构建算法
3.1.4 算法流程
3.2 算法复杂度分析
3.3 标准测试函数实验
3.3.1 测试函数
3.3.2 对比算法及其参数
3.3.3 实验内容及分析
本章小结
群智能优化及其在物流中的应用目录第4章 基于社会网络的群体优化算法
4.1 基于社会网络模型的动态种群拓扑结构构建
4.2 扩展式个体邻域构建
4.3 个体学习行为调整
4.3.1 NI中个体学习方式
4.3.2 RI中个体学习方式
4.4 算法流程
4.5 与其他智能算法的比较
4.6 数值实验与分析
4.6.1 实验设计
4.6.2 实验与分析
本章小结
第5章 基于群智能优化算法的自动化立体仓库货位优化
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