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题名/责任者:

智能优化算法:基于生物行为模型的案例分析与设计/刘洋编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60108-1/CNY59.00

载体形态项:

89页:图;24cm

并列正题名:

Intelligent optimization algorithm:analysis and realization of cases based on biological behavior model

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

刘洋 编著

学科主题:

生物生态学-生物数学-生物模型-最优化算法

中图法分类号:

Q141

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

刘洋, 沈阳大学教授, 博士生导师, 教育部国际产学研用中外联合培养研究生导师。

书目附注:

有书目 (第86-89页)

提要文摘附注:

全书共分为6章: 第1章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法进行了概述; 第2章介绍将层次型信息交流拓扑结构引入人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同进化优化算法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级进化, 从而克服传统单层生物启发式优化模型的“早熟收敛”问题, 并进一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学最新研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 进一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优化算法; 第4章研究如何将改进的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制的多蜂群协同进化优化的聚类优化算法用于教学评价体系; 第5章研究如何将基于LCBFA的多阈值图像分割算法用于图像分割的问题; 第6章对植物根系自适应生长与最优觅食这种典型生物个体行为进行深入研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型-混合人工植物根系生长优化模型。

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