協(xié)同進(jìn)化計(jì)算與多智能體系統(tǒng)

內(nèi)容概要

本書(shū)是作者在自然計(jì)算領(lǐng)域中協(xié)同進(jìn)化計(jì)算和多智能體系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國(guó)內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本書(shū)著重介紹作者在這一方向的研究成果，主要包括：組織協(xié)同進(jìn)化算法，協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法，智能體進(jìn)化算法，宏智能體進(jìn)化模型的構(gòu)造、實(shí)現(xiàn)及其在大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問(wèn)題、SAT問(wèn)題、VLSI布圖規(guī)劃問(wèn)題、數(shù)值優(yōu)化問(wèn)題、組合優(yōu)化問(wèn)題、約束滿足問(wèn)題、約束布局優(yōu)化問(wèn)題、時(shí)延受限組播路由問(wèn)題等領(lǐng)域中的應(yīng)用。本書(shū)算法理論與應(yīng)用實(shí)踐并重，不但為相關(guān)協(xié)同進(jìn)化計(jì)算和多智能體系統(tǒng)的研究者提供研究方法以資借鑒，而且更重要的是為計(jì)算智能的應(yīng)用提供新的思路和方法。     本書(shū)可以為計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能自動(dòng)化技術(shù)等領(lǐng)域從事自然計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、協(xié)同進(jìn)化計(jì)算、多智能體系統(tǒng)研究的相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員提供參考，也可以作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生教材。

作者簡(jiǎn)介

焦李成：1959年lO月18日生，1982年畢業(yè)于上海交通大學(xué)，1990年在西安交通大學(xué)獲博士學(xué)位，現(xiàn)任西安電子科技大學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中心主任、教授。他所從事的學(xué)科是電路與系統(tǒng)。他創(chuàng)造性地把Volterra級(jí)數(shù)用于非線性電路分析，并有效地開(kāi)展了電路故障診斷和全集成連續(xù)時(shí)間MOSFET—C濾波器的非線性分析及應(yīng)用研究。對(duì)非線性傳遞函數(shù)的性質(zhì)進(jìn)行了比較系統(tǒng)的分析，得到了一些理論上有意義的成果。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和穩(wěn)定性問(wèn)題上進(jìn)行了系統(tǒng)的理論研究，提出了關(guān)聯(lián)穩(wěn)定性和實(shí)用穩(wěn)定性概念，從數(shù)學(xué)上論證了判斷穩(wěn)定性的條件和有關(guān)定理，豐富了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論上的成果，對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)有一定的指導(dǎo)意義。出版《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論》、《非線性傳遞函數(shù)理論與應(yīng)用》及《神網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)》三部專著?！渡窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論》一書(shū)比較全面收集和整理了已有的研究成果，包括他本人的成果已為一些高校采用作教材，并已在臺(tái)灣出版。他還積極從事學(xué)校的教學(xué)工作，講授過(guò)多門(mén)課程，協(xié)助指導(dǎo)博士生和碩士生，受到學(xué)生和研究生的歡迎。焦李成學(xué)術(shù)思想活躍，反應(yīng)敏銳,勇于開(kāi)拓，積極進(jìn)取，熱心社會(huì)工作，他還在中國(guó)電于學(xué)會(huì)等多個(gè)學(xué)術(shù)組織中任職，是陜西省十大杰出青年之一。

書(shū)籍目錄

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》序前言第1章緒論　1.1 從進(jìn)化論到進(jìn)化計(jì)算　　1.1.1 現(xiàn)代進(jìn)化論　　1.1.2 生物進(jìn)化與優(yōu)化　1.2 進(jìn)化計(jì)算　　1.2.1 進(jìn)化計(jì)算的主要分支　　1.2.2 進(jìn)化計(jì)算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)　　1.2.3 進(jìn)化算法的收斂性理論　　1.2.4 進(jìn)化計(jì)算的應(yīng)用　1.3 協(xié)同進(jìn)化計(jì)算　　1.3.1 協(xié)同進(jìn)化的生物學(xué)基礎(chǔ)　　1.3.2 協(xié)同進(jìn)化的動(dòng)力學(xué)描述　　1.3.3 協(xié)同進(jìn)化算法的發(fā)展現(xiàn)狀　1.4 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)　　1.4.1 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)　　1.4.2 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的適應(yīng)性與生物進(jìn)化過(guò)程　　1.4.3 生物進(jìn)化過(guò)程的數(shù)學(xué)模型　1.5 多智能體系統(tǒng)　　1.5.1 智能體的基本概念　　1.5.2 智能體形式化描述　　1.5.3 多智能體系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容　　1.5.4 面向問(wèn)題解決的多智能體系統(tǒng)研究現(xiàn)狀　　1.5.5 多智能體系統(tǒng)與分布式人工智能　　1.5.6 多智能體系統(tǒng)與人工生命　　1.5.7 多智能體系統(tǒng)與進(jìn)化計(jì)算第2章 組織協(xié)同進(jìn)化分類算法　2.1 分類問(wèn)題與組織學(xué)習(xí)模型　2.2 用于分類的組織　2.3 組織適應(yīng)度函數(shù)　2.4 組織協(xié)同進(jìn)化分類算法　2.5 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究　　2.5.1 UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集　　2.5.2 算法擴(kuò)展性分析　2.6 算法實(shí)際應(yīng)用　　2.6.1 雷達(dá)一維像識(shí)別　　2.6.2 遙感艦船目標(biāo)識(shí)別第3章 組織進(jìn)化算法求解sAT問(wèn)題　3.1 用于SAT問(wèn)題的組織　3.2 組織進(jìn)化算子設(shè)計(jì)　　3.2.1 自學(xué)習(xí)算子　　3.2.2 吞并算子　　3.2.3 分裂算子　3.3 求解SAT問(wèn)題的組織進(jìn)化算法　3.4 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究第4章 組織進(jìn)化數(shù)值優(yōu)化算法　4.1 用于數(shù)值優(yōu)化的組織　4.2 組織進(jìn)化算子設(shè)計(jì)　　4.2.1 分裂算子　　4.2.2 吞并算子　　4.2.3 合作算子　4.3 組織進(jìn)化數(shù)值優(yōu)化算法　4.4 收斂性證明　4.5 無(wú)約束優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)　　4.5.1 OEA的實(shí)驗(yàn)結(jié)果　　4.5.2 OEA與FEP和OGA位的比較　4.6 有約束優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)　　4.6.1 OEA與已有方法的性能比較　　4.6.2 OEA的實(shí)驗(yàn)結(jié)果　　4.6.3種群規(guī)模對(duì)OEA求解無(wú)約束優(yōu)化性能的影響　4.7 參數(shù)機(jī)理研究　　4.7.1 參數(shù)AS和CS對(duì)OEA性能的影響　　4.7.2 參數(shù)Maxos對(duì)OEA性能的影響第5章 移動(dòng)模式序列——一種新的VLSI布圖表示方法　5.1 布圖規(guī)劃問(wèn)題　5.2 矩形模塊移動(dòng)模式序列　　5.2.1 移動(dòng)模式序列的定義　　5.2.2 移動(dòng)模式序列到布局的轉(zhuǎn)換算法　　5.2.3 移動(dòng)模式序列到布局轉(zhuǎn)換算法的正確性與計(jì)算復(fù)雜度分析　5.3 直線邊界模塊移動(dòng)模式序列　　5.3.1 直線邊界模塊的信息表示結(jié)構(gòu)　　5.3.2 移動(dòng)模式序列到布局的轉(zhuǎn)換算法　　5.3.3 移動(dòng)模式序列到布局的轉(zhuǎn)換實(shí)例第6章 基于移動(dòng)模式序列的組織進(jìn)化算法　6.1 求解布圖規(guī)劃問(wèn)題的組織定義　6.2 各類型模塊形狀的確定　6.3 組織進(jìn)化算子設(shè)計(jì)　　6.3.1 分裂算子　　6.3.2 吞并算子　　6.3.3 培訓(xùn)算子　6.4 基于移動(dòng)模式序列的組織進(jìn)化算法　6.5 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究　　6.5.1 硬矩形模塊的布圖規(guī)劃實(shí)驗(yàn)　　6.5.2 軟矩形模塊的布圖規(guī)劃實(shí)驗(yàn)　　6.5.3 軟矩形模塊與硬直線邊界模塊混合的布圖規(guī)劃實(shí)驗(yàn)第7章 協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法求解VLSI布圖規(guī)劃問(wèn)題　7.1 多目標(biāo)優(yōu)化　　7.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的起源與數(shù)學(xué)模型　　7.1.2 經(jīng)典的多目標(biāo)進(jìn)化算法　　7.1.3 種群多樣性　　7.1.4 性能評(píng)價(jià)方法　7.2 協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法　　7.2.1 適應(yīng)度定義與選擇機(jī)制　　7.2.2 協(xié)同進(jìn)化算子　　7.2.3 算法描述　　7.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究　7.3 求解VLSI布圖規(guī)劃問(wèn)題的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法　　7.3.1 協(xié)同進(jìn)化算子設(shè)計(jì)　　7.3.2 算法描述　　7.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究第8章 用于超高維函數(shù)優(yōu)化的多智能體遺傳算法　8.1 用于函數(shù)優(yōu)化的智能體　8.2 智能體遺傳算子設(shè)計(jì)　　8.2.1 鄰域競(jìng)爭(zhēng)算子　　8.2.2 鄰域正交交叉算子　　8.2.3 變異算子　　8.2.4 自學(xué)習(xí)算子　8.3 多智能體遺傳算法　8.4 收斂性證明　8.5 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究　　8.5.1 幾個(gè)典型算法　　8.5.2 30維函數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)　　8.5.3 20-1 000維函數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)　　8.5.4 1 000～10 000維函數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)　8.6 線性系統(tǒng)逼近問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)　　8.6.1 自適應(yīng)伸縮搜索空間的方法　　8.6.2 自適應(yīng)遺傳算法仿真實(shí)驗(yàn)　　8.6.3 用于線性系統(tǒng)逼近的多智能體遺傳算法　　8.6.4 線性系統(tǒng)逼近問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)第9章 可分解函數(shù)優(yōu)化的宏智能體進(jìn)化模型　9.1 可分解函數(shù)　9.2 宏智能體　9.3 宏智能體進(jìn)化模型　9.4 層次多智能體遺傳算法　　9.4.1 算法描述　　9.4.2 收斂性證明與時(shí)間復(fù)雜度分析　　9.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究第10章 組合優(yōu)化多智能體進(jìn)化算法　10.1 用于組合優(yōu)化的智能體　10.2 智能體的行為　　10.2.1 競(jìng)爭(zhēng)行為　　10.2.2 自學(xué)習(xí)行為　10.3 組合優(yōu)化多智能體進(jìn)化算法　10.4 收斂性證明　10.5 欺騙問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)　　10.5.1 強(qiáng)聯(lián)結(jié)欺騙函數(shù)實(shí)驗(yàn)　　10.5.2 弱聯(lián)結(jié)欺騙函數(shù)實(shí)驗(yàn)　　10.5.3 重疊聯(lián)結(jié)欺騙函數(shù)實(shí)驗(yàn)　10.6 等級(jí)問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)　　10.6.1 等級(jí)問(wèn)題　　10.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第11章 約束滿足智能體進(jìn)化算法　11.1 約束滿足智能體　　11.1.1 約束滿足問(wèn)題：　　11.1.2 約束滿足智能體的定義　　11.1.3 約束滿足智能體的生存環(huán)境　11.2 約束滿足智能體的行為　　11.2.1 競(jìng)爭(zhēng)行為　　11.2.2 自學(xué)習(xí)行為　　11.2.3 變異行為　11.3 約束滿足智能體進(jìn)化算法　11.4 算法復(fù)雜性分析　　11.4.1 空間復(fù)雜度分析　　11.4.2 收斂性證明　11.5 非排列式約束滿足問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)　　11.5.1 與經(jīng)典算法的性能比較研究　　11.5.2 算法參數(shù)機(jī)理分析　11.6 排列式約束滿足問(wèn)題仿真實(shí)驗(yàn)　　11.6.1 n-皇后問(wèn)題　　11.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第12章 多智能體進(jìn)化算法的實(shí)際應(yīng)用　12.1 約束布局優(yōu)化問(wèn)題　　12.1.1問(wèn)題描述　　12.1.2 求解約束布局優(yōu)化問(wèn)題的多智能體遺傳算法　　12.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)比較研究　12.2 時(shí)延受限組播路由問(wèn)題　　12.2.1 組播路由算法概述　　12.2.2 搜索空間動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的多智能體進(jìn)化算法求解時(shí)延受限組播路由問(wèn)題　　12.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)研究參考文獻(xiàn)附錄A 第4章的15個(gè)無(wú)約束優(yōu)化測(cè)試函數(shù)附錄B 第4章的13個(gè)有約束優(yōu)化測(cè)試函數(shù)附錄C 圖6.2布圖結(jié)果對(duì)應(yīng)的形狀信息和移動(dòng)模式序列附錄D 圖6.3布圖結(jié)果對(duì)應(yīng)的形狀信息和移動(dòng)模式序列附錄E 圖6.4布圖結(jié)果對(duì)應(yīng)的形狀信息和移動(dòng)模式序列

編輯推薦

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