图书介绍
离散粒子群优化算法及其应用【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

- 郭文忠编 著
- 出版社: 北京:清华大学出版社
- ISBN:9787302283485
- 出版时间:2012
- 标注页数:300页
- 文件大小:156MB
- 文件页数:311页
- 主题词:最优化算法
PDF下载
下载说明
离散粒子群优化算法及其应用PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!
(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)
注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具
图书目录
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 基本粒子群优化算法2
1.2.1 粒子群优化算法的基本原理2
1.2.2 基本粒子群优化算法模型3
1.2.3 基本粒子群优化算法流程4
1.2.4 参数分析与设置4
1.3 粒子群优化算法的改进综述5
1.3.1 基于惯性权值的改进6
1.3.2 基于加速因子的改进8
1.3.3 基于邻近群拓扑的改进9
1.3.4 基于种群规模的改进10
1.3.5 混合粒子群优化算法11
1.4 粒子群优化算法的机理研究11
1.5 粒子群优化算法的应用研究12
1.6 离散粒子群优化算法13
1.6.1 将速度作为位置变化的概率13
1.6.2 直接将连续PSO用于离散问题的求解13
1.6.3 重新定义PSO算法操作算子14
1.7 DPSO算法应用15
1.8 DPSO算法研究展望16
参考文献17
第2章 在TSP问题中的应用22
2.1 引言22
2.2 求解TSP问题的自适应粒子群优化算法23
2.2.1 离散PSO算法23
2.2.2 求解TSP问题的PSO算法设计24
2.2.3 惯性权值在离散PSO算法中的作用25
2.2.4 实验结果与分析26
2.3 求解TSP问题的动态领域PSO算法31
2.3.1 相关概念31
2.3.2 TSP问题的PSO操作33
2.3.3 动态领域PSO算法的设计33
2.3.4 实验结果及分析34
2.4 求解TSP问题的PSO-ACO算法35
2.4.1 模拟进化的蚁群算法35
2.4.2 PSO-ACO算法的设计思想及总体框架40
2.4.3 实验结果与分析40
参考文献41
第3章 在多工作流调度中的应用43
3.1 引言43
3.2 问题描述44
3.2.1 多目标优化问题44
3.2.2 求解多目标优化问题的基本方法47
3.3 多目标工作流调度问题49
3.4 基于表现型共享的多目标粒子群优化算法50
3.4.1 基于表现型共享的适应度函数50
3.4.2 算法的基本模型51
3.4.3 算法步骤52
3.4.4 算例测试与结果分析52
3.5 求解多目标工作流调度问题的离散粒子群优化算法60
3.5.1 算法基本模型60
3.5.2 算法主要步骤62
3.5.3 实验结果62
参考文献71
第4章 在多目标最小生成树问题中的应用73
4.1 引言73
4.2 问题模型74
4.2.1 MST问题74
4.2.2 mc-MST问题74
4.3 改进的计数算法75
4.4 求解mc-MST问题的NDPSO算法81
4.4.1 粒子的编码机制81
4.4.2 粒子的适应度函数82
4.4.3 粒子的更新公式83
4.4.4 算法描述83
4.4.5 收敛性分析84
4.5 实验结果与分析86
4.5.1 测试问题86
4.5.2 结果与分析87
参考文献89
第5章 在入侵检测数据特征选择中的应用90
5.1 引言90
5.2 特征选择91
5.3 基于PSO和相关性分析的特征选择算法92
5.3.1 粒子编码模式92
5.3.2 适应度函数92
5.3.3 参数设置93
5.3.4 算法描述93
5.3.5 实验结果与分析94
5.4 基于PSO和邻域约简模型的特征选择算法96
5.4.1 邻域粗糙集97
5.4.2 算法的具体设计98
5.4.3 仿真实验99
5.5 基于PSO和云模型的特征选择算法101
5.5.1 云的概念102
5.5.2 云的对象隶属度计算103
5.5.3 算法的具体设计103
5.5.4 实验结果与分析105
参考文献108
第6章 在入侵检测系统中的应用110
6.1 引言110
6.2 基于连续粒子群分类算法的误用检测112
6.2.1 目前入侵检测产品存在的缺陷112
6.2.2 分类算法112
6.2.3 基于连续粒子群的分类算法114
6.3 基于否定选择算法的异常检测121
6.3.1 基于异常的入侵检测系统的缺陷121
6.3.2 人工免疫与否定选择算法121
6.3.3 修改的否定选择算法124
6.4 混合的网络入侵检测引擎133
6.4.1 引入混合方式的目的133
6.4.2 混合方式134
6.4.3 混合的入侵检测引擎的整体结构135
6.4.4 仿真实验137
参考文献138
第7章 在网络安全态势感知中的应用141
7.1 引言141
7.2 基于PSO-FNN的安全态势感知要素提取算法142
7.2.1 相关算法142
7.2.2 基于PSO-FNN的安全态势要素提取模型144
7.2.3 基于PSO-FNN的安全态势要素提取方法144
7.2.4 仿真实验与结果分析147
7.3 基于PSO-BPNN的安全态势预测算法151
7.3.1 基于PSO-BPNN的网络安全态势预测模型151
7.3.2 基于PSO-BPNN网络安全态势预测方法152
7.3.3 仿真实验152
7.4 网络安全系统中的组态势感知研究155
7.4.1 个体态势感知与组态势感知155
7.4.2 基于PSO的聚类分析实验设计156
7.4.3 算法流程157
7.4.4 仿真实验157
参考文献159
第8章 在异构集群数据流分配中的应用162
8.1 引言162
8.2 数据流分配算法163
8.3 基于PSO的异构集群数据流自适应分配策略165
8.3.1 问题建模165
8.3.2 带动态反馈机制的数据流自适应分配模型166
8.3.3 改进的粒子群优化算法167
8.3.4 仿真实验结果与分析170
8.4 动态联盟思想的引入173
8.4.1 动态联盟思想174
8.4.2 问题建模174
8.4.3 算法描述176
8.4.4 算法仿真与结果分析179
参考文献182
第9章 在WSN拓扑控制中的应用184
9.1 引言184
9.2 基于度约束最小生成树的WSN分布式拓扑控制185
9.2.1 网络模型与问题描述186
9.2.2 求解dc-MST问题的DPSO187
9.2.3 分布式拓扑控制方案189
9.2.4 仿真实验190
9.3 基于二连通的WSN拓扑控制方案192
9.3.1 网络模型及问题描述193
9.3.2 求解WSN二连通拓扑结构的DPSO算法195
9.3.3 仿真实验196
9.4 基于k-连通问题的WSN拓扑控制方案197
9.4.1 相关工作199
9.4.2 相关定义200
9.4.3 集中式的KTCPSO算法描述200
9.4.4 分布式KLPSO算法描述202
9.4.5 算法的时间复杂度分析203
9.4.6 仿真实验203
参考文献205
第10章 在WSN任务调度中的应用208
10.1 引言208
10.2 任务调度相关概念210
10.3 WSN任务分配动态联盟模型及其算法211
10.3.1 问题描述211
10.3.2 任务分配动态联盟模型的构建212
10.3.3 求解动态联盟模型的PSO算法213
10.3.4 实验结果与分析216
10.4 带多Agent的WSN自适应任务调度策略221
10.4.1 多Agent系统221
10.4.2 基于多Agent的无线传感器网络体系结构及系统模型221
10.4.3 基于多Agent的无线传感器网络自适应任务调度策略225
10.4.4 仿真实验与结果分析227
10.5 基于串行联盟的动态任务分配算法228
10.5.1 串行联盟思想的引入228
10.5.2 基于DPSO的联盟形成算法230
10.5.3 基于串行联盟的任务分配体系结构232
10.5.4 仿真实验233
10.6 基于并行联盟的动态任务分配算法238
10.6.1 引言238
10.6.2 并行联盟概述239
10.6.3 基于并行联盟的任务分配算法240
10.6.4 基于并行联盟的任务分配体系结构243
10.6.5 仿真实验244
参考文献249
第11章 在VLSI物理设计中的应用252
11.1 引言252
11.2 VLSI设计概述253
11.2.1 VLSI设计流程253
11.2.2 物理设计过程254
11.3 单目标电路划分的离散PSO算法255
11.3.1 相关工作255
11.3.2 问题模型255
11.3.3 算法描述256
11.3.4 实验结果分析260
11.4 单目标电路划分的混合PSO算法263
11.4.1 算法的具体设计过程263
11.4.2 实验结果与分析266
11.5 多目标电路划分的离散PSO算法269
11.5.1 相关工作269
11.5.2 多目标划分问题模型270
11.5.3 基于DPSO框架下的多目标划分算法271
11.5.4 实验结果与分析274
11.6 解决布图规划的DPSO算法276
11.6.1 VLSI布图模式与相关工作276
11.6.2 问题描述277
11.6.3 算法描述278
11.6.4 实验结果与分析281
11.7 解决布图规划的多目标PSO算法282
11.7.1 采用整数序列编码的布图规划算法282
11.7.2 采用序列对编码的布图规划算法284
11.8 解决布图规划的协同多目标PSO算法288
11.8.1 协同多目标算法概述288
11.8.2 解决布图规划问题的协同多目标PSO算法291
11.8.3 实验结果分析293
参考文献296
热门推荐
- 3655410.html
- 2706228.html
- 3445194.html
- 2441835.html
- 2874798.html
- 1440338.html
- 2238003.html
- 813573.html
- 3838462.html
- 2664186.html
- http://www.ickdjs.cc/book_2454293.html
- http://www.ickdjs.cc/book_1405329.html
- http://www.ickdjs.cc/book_1038245.html
- http://www.ickdjs.cc/book_3011553.html
- http://www.ickdjs.cc/book_3364869.html
- http://www.ickdjs.cc/book_259863.html
- http://www.ickdjs.cc/book_3772085.html
- http://www.ickdjs.cc/book_2886777.html
- http://www.ickdjs.cc/book_3225400.html
- http://www.ickdjs.cc/book_215395.html