群集智能优化算法及应用PPT模板课件

1、群集智能优化算法及应用(冯肖雪等著)演讲人202x-11-1101.02.03.04.05.目录前言第一篇导引篇第二篇基础篇第三篇应用篇彩图01前言前言 02第一篇导引篇第1章概述1.2群集智能的基本原则与特点021.5本书章节安排051.1群集智能概述011.4群集智能算法的发展展望041.3群集智能理论研究现状03参考文献061.3群集智能理论研究现状1.3.1群集智能计算方法1.3.2群集智能模型研究1.3.3群集智能行为研究1.3.4群体协作行为研究1.3.5群集智能数学建模方法第1章概述1.4群集智能算法的发展展望1.4.1群集智能理论的完善1.4.2群集智能算法的设计1.4.3群集

2、智能算法性能的提高第1章概述03第二篇基础篇第2章蚁群优化算法2.1引言2.3蚁群优化算法数学模型及实现流程2.5蚁群优化算法的典型应用2.2蚁群优化算法理论原理2.4改进的蚁群优化算法2.6本章小结第2章蚁群优化算法参考文献2.2蚁群优化算法理论原理2.2.1基本蚁群的觅食过程2.2.2基本蚁群的机制原理2.2.3基本蚁群算法的特点第2章蚁群优化算法2.3蚁群优化算法数学模型及实现流程2.3.1蚁群优化算法的数学模型2.3.2蚁群优化算法的算法步骤流程2.3.3蚁群优化算法的程序结构流程第2章蚁群优化算法2.4改进的蚁群优化算法2.4.1最大最小蚁群算法2.4.2具有变异和分工特征的蚁群算法

3、2.4.3自适应蚁群算法第2章蚁群优化算法第3章传染病动力学模型及疫情优化控制算法3.1引言3.2经典仓室传染病模型3.3多种群传染病模型3.6传染病疫情优化控制3.5基于agent个体的传染病模型3.4网络传染病模型010203040506第3章传染病动力学模型及疫情优化控制算法3.7本章小结参考文献3.2经典仓室传染病模型第3章传染病动力学模型及疫情优化控制算法3.2.1sis模型3.2.2sir模型3.2.3sirs模型3.2.2SIR模型3.2.3SIRS模型3.6传染病疫情优化控制第3章传染病动力学模型及疫情优化控制算法3.6.1疫情控制模型问题提出3.6.2传染病疫情优化控制模型第

4、4章粒子群优化算法4.1引言4.3改进的粒子群优化算法4.5本章小结4.2粒子群优化算法的数学模型及算法流程4.4粒子群优化算法的典型应用参考文献4.2粒子群优化算法的数学模型及算法流程4.2.1粒子群优化算法的数学模型4.2.2粒子群优化算法的算法流程第4章粒子群优化算法4.3改进的粒子群优化算法4.3.1带惯性权重的pso模型4.3.2带收缩系数的pso模型4.3.3barebonesparticleswarm（bbps）模型4.3.4带被动c聚集的pso模型4.3.5基于拓扑结构的改进算法4.3.2带收缩系数的PSO模型4.3.3BareBonesParticleSwarm（BBPS）模

5、型4.3.4带被动c聚集的PSO模型4.3.5基于拓扑结构的改进算法第4章粒子群优化算法04第三篇应用篇第5章基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法5.2问题提出025.1引言015.3算法实现035.4参数设计045.5算法仿真结果比较055.6定理阐述06第5章基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法5.7本章小结参考文献5.3算法实现第5章基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法5.3.1蚂蚁搜索5.3.2信息素释放5.3.3信息素扩散5.3.4信息素的积累5.3.5基于信息素的控制5.6定理阐述第5章基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法5.6.1定理1和定理2中各

6、项参数的定义5.6.2定理1的证明5.6.3定理2的证明第6章基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪6.3分布式传染病模型6.6仿真分析6.1引言6.2问题提出6.5参数设计6.4分布式传染病模型与节点联合唤醒控制问题020304050601第6章基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪6.7定理阐述6.8本章小结参考文献6.3分布式传染病模型第6章基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪6.3.1直接感染6.3.2交叉感染免疫免疫缺失6.3.3交叉感染6.3.4病毒量积累6.4分布式传染病模型与节点联合唤醒控制问题第6章基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪6.4

7、.1唤醒控制问题6.4.2基于分布式传染病模型的联合唤醒控制6.6仿真分析第6章基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪6.6.1算法比较6.6.2算法鲁棒性验证6.6.3交叉运动双目标跟踪第7章基于粒子群算法的机场停机位分配求解7.1引言7.3机位分配优化模型建立7.5实验仿真及数值分析7.2机位分配问题描述7.4基于粒子群算法的机位分配问题优化求解7.6本章小结第7章基于粒子群算法的机场停机位分配求解参考文献7.2机位分配问题描述第7章基于粒子群算法的机场停机位分配求解7.2.1机位分配问题约束条件7.2.2机位分配问题的优化目标函数7.3机位分配优化模型建立第7章基于粒子群算法的机

8、场停机位分配求解7.3.1假设条件7.3.2模型建立7.4基于粒子群算法的机位分配问题优化求解7.4.1适应度函数设计7.4.2航班分配层次排序算法设计7.4.3机位分配优化模型约束处理7.4.4基于round规则的停机位编码设计7.4.5航班机位冲突判定算法的设计7.4.6求解停机位分配问题的pso算法设计7.4.2航班分配层次排序算法设计7.4.3机位分配优化模型约束处理7.4.4基于Round规则的停机位编码设计7.4.5航班机位冲突判定算法的设计7.4.6求解停机位分配问题的PSO算法设计第7章基于粒子群算法的机场停机位分配求解7.5实验仿真及数值分析第7章基于粒子群算法的机场停机位分配求解7.5.1案例描述7.5.2参数设置7.5.3仿真结果第8章基于粒子群算法的空间站组装姿态指令优化求解8.1引言8.3姿态指令优化函数求解8.5空间站组装姿态指令优化数值实验8.2空间站组装的数学模型8.4基于互利共生的双种群pso算法仿真实验8.6本章小结第8章基于粒子群算法的空间站组装姿态指令优化求解参考文献8.3姿态指令优化函数求解第8章基于粒子群算法的空间站组装姿态指令优化求解8.3.1梯度下降法8.3.2标准pso算法8.3.3基于生物互利共生的双种群pso算法8.3.2标准PSO算法8.3.3基于生物互利共生的双种群PSO算法8.4