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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2群体智能理论简介2

1.3群体智能算法简介9

1.4混沌优化理论简介14

1.5本书算法的新思想17

1.6本章小结19

第2章 混沌蚁群优化算法20

2.1引言20

2.2蚂蚁的混沌行为和自组织行为21

2.3混沌蚁群算法的数学模型22

2.4蚂蚁的邻居以及蚂蚁间的信息交流方式25

2.5混沌蚁群模型的非线性动力学行为27

2.6用无约束函数测试混沌蚁群算法31

2.7用有约束函数测试混沌蚁群算法35

2.8算法讨论39

2.9本章小结41

第3章 基于CAS算法的动力学系统参数辨识42

3.1引言42

3.2用CAS算法辨识系统参数44

3.3目标函数和未知参数的关系45

3.4四种典型系统的参数辨识数值仿真研究52

3.5 Logistic和Lorenz系统的参数辨识仿真研究58

3.6本章小结62

第4章 基于CAS算法的模糊系统设计63

4.1引言63

4.2 T-S模糊系统建模65

4.3利用CAS算法设计模糊系统67

4.4基于CAS的模糊系统应用研究68

4.5基于CAS的模糊系统数值仿真实例70

4.6本章小结76

第5章 基于CAS算法的神经网络训练78

5.1引言78

5.2神经网络简介79

5.3用CAS算法训练BP网81

5.4 CAS算法训练BP网仿真实例83

5.5本章小结86

第6章 基于CAS算法的PID参数整定87

6.1引言87

6.2 PID控制器的标准结构88

6.3 PID参数整定方法90

6.4 AVR系统的结构91

6.5 CAS-PID控制在AVR系统中的应用92

6.6 CAS-PID控制的AVR系统仿真研究94

6.7本章小结100

第7章 基于CAS算法的聚类算法101

7.1引言101

7.2聚类分析102

7.3 CAS-C算法原理与流程105

7.4对比算法108

7.5聚类的评价指标110

7.6 CAS-C算法聚类的仿真实验111

7.7本章小结117

第8章 基于随机索引的Web用户建模和聚类算法118

8.1引言118

8.2随机索引119

8.3加权随机索引120

8.4基于RI的用户建模和聚类过程122

8.5评价指标和比对方法124

8.6参数讨论126

8.7实验结果分析131

8.8本章小结131

第9章 基于CAS - C算法的Web用户聚类132

9.1引言132

9.2 Web用户行为分析133

9.3实验方案135

9.4数据预处理137

9.5 Web用户访问模型建立139

9.6 Web用户聚类实验141

9.7本章小结146

第10章 基于公共用户访问行为的Web预取148

10.1引言148

10.2算法评价149

10.3预取方案149

10.4实验结果分析153

10.5本章小结157

第11章 基于CAS算法的电力系统负荷经济调度研究158

11.1引言158

11.2电力系统经济调度的数学模型159

11.3蚁群优化算法概况160

11.4基于CAS的电力系统经济调度模型160

11.5算例研究及结果分析162

11.6基于CAS算法的经济调度求解方法的应用169

11.7本章小结171

第12章CAS算法在数学领域中的一些应用173

12.1 CAS算法在方程求根中的应用173

12.2 CAS算法在数据拟合中的应用178

12.3 CAS算法在整数规划中的应用180

12.4本章小结185

第13章用CAS算法求解组合优化问题186

13.1引言186

13.2求解旅行商问题的集中式算法187

13.3求解传感器网络任务分配的分布式算法198

13.4本章小结208

第14章 基于三种策略的改进CAS算法209

14.1引言209

14.2基于三种改进策略的ICAS算法209

14.3 ICAS算法仿真实验212

14.4 ICAS算法在PID参数整定中的应用217

14.5本章小结218

第15章 混合CAS算法219

15.1 HCAS算法的演化公式219

15.2预选择操作220

15.3离散重组操作220

15.4 HCAS算法的流程221

15.5仿真实验222

15.6本章小结228

参考文献229