熱力學(xué)粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　徐星的這本《熱力學(xué)粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用》主要闡述粒子群優(yōu)化算法與熱力學(xué)原理混合策略方面的研究成果。全書是在作者博士學(xué)位論文的基礎(chǔ)上撰寫而成，共分為七章。第1章從智能算法的角度系統(tǒng)地闡述了智能研究的發(fā)展歷程；第2章介紹了粒子群優(yōu)化算法的兩個(gè)思想起源，并從五個(gè)方面對(duì)粒子群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀做了一個(gè)簡(jiǎn)要的概述；第3～5章將熱力學(xué)原理和熱運(yùn)動(dòng)機(jī)制引入到粒子群優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與分析之中，分別從分子力、布朗運(yùn)動(dòng)、擴(kuò)散現(xiàn)象三個(gè)層面研究一類融合熱力學(xué)機(jī)制的粒子群優(yōu)化算法；第6章把第3～5章提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于非線性模型的參數(shù)估計(jì)；第7章基于策略模式設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了粒子群優(yōu)化算法平臺(tái)。
　　本書可以作為計(jì)算機(jī)、控制科學(xué)、自動(dòng)化等學(xué)科的參考書，也可供從事智能計(jì)算和演化優(yōu)化等方面研究的科研人員閱讀與參考。

書籍目錄

第1章　緒論
　1.1　智能與智能科學(xué)
　1.2　人工智能
　1.3　計(jì)算智能
　　1.3.1　演化計(jì)算
　　1.3.2　模擬退火算法
　　1.3.3　禁忌搜索
　　1.3.4　免疫算法
　1.4　群智能
　　1.4.1　粒子群優(yōu)化算法
　　1.4.2　蟻群算法
　　1.4.3　魚群算法
　　1.4.4　其他群智能算法
第2章　粒子群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
　2.1　粒子群優(yōu)化算法思想起源和發(fā)展
　　2.1.1　粒子群優(yōu)化算法的思想起源
　　2.1.2　粒子群優(yōu)化算法的發(fā)展
　2.2　粒子群優(yōu)化算法的理論分析
　2.3　粒子群優(yōu)化算法的種群結(jié)構(gòu)
　　2.3.1　靜態(tài)鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)研究
　　2.3.2　動(dòng)態(tài)鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)研究
　2.4　粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇及優(yōu)化
　2.5　粒子群優(yōu)化算法與其他思想的融合
　2.6　粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用研究
第3章　基于分子運(yùn)動(dòng)論的粒子群優(yōu)化算法
　3.1　分子運(yùn)動(dòng)論的發(fā)展過(guò)程
　3.2　改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法
　3.3　實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
　3.4　吸引和排斥階段的行為分析
　　3.4.1　吸引和排斥的比例變化
　　3.4.2　粒子到群質(zhì)心距離最大、最小和平均值的變化曲線
　3.5　MPSO算法的參數(shù)選取及優(yōu)化
　　3.5.1　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
　　3.5.2　基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的參數(shù)選擇和優(yōu)化
第4章　基于伊藤過(guò)程的粒子群優(yōu)化算法
　4.1　伊藤過(guò)程
　4.2　伊藤算法
　　4.2.1　伊藤過(guò)程的抽象
　　4.2.2　伊藤算法的框架及關(guān)鍵算子的設(shè)計(jì)
　4.3　基于伊藤過(guò)程的三種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法
　　4.3.1　具有漂移算子的粒子群優(yōu)化算法
　　4.3.2　IPS01算法的初步實(shí)驗(yàn)
　　4.3.3　具有漂移和波動(dòng)算子的粒子群優(yōu)化算法
　　4.3.4　基于熱力學(xué)選擇機(jī)制的漂移粒子群優(yōu)化算法
　　4.3.5　實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
第5章　基于擴(kuò)散機(jī)制的雙種群粒子群優(yōu)化算法
　5.1　擴(kuò)散現(xiàn)象
　5.2　擴(kuò)散定律及擴(kuò)散系數(shù)
　5.3　融合擴(kuò)散機(jī)制的雙種群粒子群優(yōu)化算法
　　5.3.1　相關(guān)工作
　　5.3.2　DPSO算法的思想和流程
　5.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
　5.5　借鑒不同熱運(yùn)動(dòng)機(jī)制的PSO算法對(duì)比分析
第6章　基于粒子群優(yōu)化算法的非線性模型參數(shù)估計(jì)
　6.1　參數(shù)估計(jì)
　6.2　非線性模型
　　6.2.1　漸近回歸模型
　　6.2.2　Logistic模型
　6.3　非線性模型的參數(shù)估計(jì)
　　6.3.1　真實(shí)數(shù)據(jù)
　　6.3.2　隨機(jī)采樣數(shù)據(jù)
第7章　基于策略模式的粒子群優(yōu)化算法平臺(tái)設(shè)計(jì)
　7.1　設(shè)計(jì)模式
　7.2　策略模式
　7.3　算法平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
　　7.3.1　算法平臺(tái)設(shè)計(jì)
　　7.3.2　算法平臺(tái)實(shí)現(xiàn)
　　7.3.3　算法平臺(tái)演示
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：3.1分子運(yùn)動(dòng)論的發(fā)展過(guò)程人類早在公元前5世紀(jì)就開始思考物質(zhì)的結(jié)構(gòu)問(wèn)題。古希臘時(shí)期著名的樸素唯物主義哲學(xué)家德謨克利特就提出，物質(zhì)是由不可分的原子構(gòu)成的。這種思想在世紀(jì)都深刻地影響著人們的世界觀。17世紀(jì)科學(xué)革命以來(lái)，自然科學(xué)得到了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，特別是熱力學(xué)的突破性發(fā)展，使人們重新思考物質(zhì)的結(jié)構(gòu)問(wèn)題。伽桑迪、羅伯特·胡克、伯努利等的研究表明，物質(zhì)的液體、固體、氣體三種狀態(tài)的轉(zhuǎn)變是分子之間作用的結(jié)果，特別是氣體的壓力源于氣體分子與器壁碰撞，從而導(dǎo)出了玻意耳一馬略特定律。1744年羅蒙諾索夫第一次明確提出熱現(xiàn)象是分子無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)的表現(xiàn)，并把機(jī)械能守恒定律應(yīng)用到了分子運(yùn)動(dòng)的熱現(xiàn)象中。19世紀(jì)中葉建立的能量守恒定律為分子運(yùn)動(dòng)論提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。經(jīng)克勞修斯、麥克斯韋和波爾茲曼等的不懈努力，氣體的實(shí)驗(yàn)定律、分子速度的分布規(guī)律、分子運(yùn)動(dòng)規(guī)律的定量方程被相繼得出。至此分子運(yùn)動(dòng)論在經(jīng)典物理學(xué)的范疇內(nèi)已基本功德圓滿。分子運(yùn)動(dòng)論使人類正確認(rèn)識(shí)到了物質(zhì)的結(jié)構(gòu)組成和運(yùn)動(dòng)的一般規(guī)律，成功解釋了諸如布朗運(yùn)動(dòng)等現(xiàn)象，并成為物理學(xué)中其他理論，甚至很多其他學(xué)科的理論基礎(chǔ)。分子運(yùn)動(dòng)論（Molecular Motion Theory），亦稱分子動(dòng)理論，是統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的一個(gè)重要組成部分。它從微觀上對(duì)氣體分子的熱運(yùn)動(dòng)給了出本質(zhì)解釋，并研究了宏觀物理量與微觀物理量之間的內(nèi)在聯(lián)系。它還初步揭示了氣體的擴(kuò)散、熱傳遞和黏滯現(xiàn)象的本質(zhì)，并解釋了許多氣體實(shí)驗(yàn)定律，分子運(yùn)動(dòng)論的成就促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。物質(zhì)的微觀結(jié)構(gòu)學(xué)說(shuō)主要內(nèi)容有以下三點(diǎn)：（1）一切物體都是由大量分子組成的，分子之間有空隙；（2）分子處于不停息的無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，這種運(yùn)動(dòng)稱為熱運(yùn)動(dòng)；（3）分子間存在著相互作用的引力和斥力。

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《熱力學(xué)粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用》是學(xué)術(shù)理論研究著作集萃?理工學(xué)科之一。

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