基于群体智能的生物启发式优化方法及应用

第1章绪论/
1.1基于群智能的生物启发式优化方法/
1.2粒子群算法/
1.2.1基本思想/
1.2.2算法流程/
1.2.3PSO伪代码/
1.3蚁群算法/
1.3.1基本思想/
1.3.2算法流程/
1.3.3ACO伪代码/
1.4蝙蝠算法/
1.4.1基本思想/
1.4.2算法流程/
1.4.3BA伪代码/
1.5布谷鸟搜索算法/
1.5.1基本思想/
1.5.2算法流程/
1.5.3CSA伪代码/
参考文献/
第2章萤火虫算法/
2.1基本萤火虫算法/
2.1.1基本思想/
2.1.2FA算法流程/
2.1.3FA伪代码/
2.1.4研究现状/
2.2具有振荡约束的自然选择萤火虫优化算法(OCSFA)/
2.2.1OCSFA改进策略/
2.2.2OCSFA算法流程/
2.2.3OCSFA伪代码/
2.2.4时间复杂度分析/
2.2.5收敛性证明/
2.2.6求解标准测试函数优化问题/
参考文献/

第3章蝴蝶优化算法/
3.1基本蝴蝶优化算法/
3.1.1基本思想/
3.1.2BOA算法流程/
3.1.3BOA伪代码/
3.1.4研究现状/
3.2融合差分变异策略和进化自适应权重的蝴蝶优化算法(DMABOA)/
3.2.1DMABOA改进策略/
3.2.2DMABOA算法流程/
3.2.3DMABOA伪代码/
3.2.4时间复杂度分析/
3.2.5收敛性证明/
3.2.6DMABOA中各改进机制的影响分析/
3.2.7求解多维复杂函数极值优化问题/
参考文献/

第4章樽海鞘群算法/
4.1基本樽海鞘群算法/
4.1.1基本思想/
4.1.2SSA算法流程/
4.1.3SSA伪代码/
4.1.4研究现状/
4.2引入有效缩放和随机交叉策略的自适应动态角色樽海鞘群算法（ERDSSA）/
4.2.1ERDSSA改进策略/
4.2.2ERDSSA算法流程/
4.2.3ERDSSA伪代码/
4.2.4时间复杂度分析/
4.2.5求解工程设计约束优化问题/
参考文献/

第5章鲸鱼优化算法/
5.1基本鲸鱼优化算法/
5.1.1基本思想/
5.1.2WOA算法流程/
5.1.3WOA伪代码/
5.1.4研究现状/
5.2基于分段式随机惯性权重和zui优反馈机制的鲸鱼优化算法（FWOA）/
5.2.1FWOA改进策略/
5.2.2FWOA算法流程/
5.2.3FWOA伪代码/
5.2.4时间复杂度分析/
5.2.5求解CEC基准测试函数优化问题/
5.2.6求解工程设计约束优化问题/
参考文献/

第6章总结与展望/
附录/
索引