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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2群集智能研究现状及评述3

1.2.1群集智能系统的建模3

1.2.2群集智能系统的动力学特性研究4

1.2.3利用分布式算法求解群集智能系统的优化问题5

1.2.4群集智能优化算法及其应用6

1.2.5研究现状评述8

1.3研究意义8

1.4主要研究内容及贡献9

1.5结构安排12

第2章 相关理论14

2.1引言14

2.2群集智能的科学基础14

2.2.1复杂系统理论14

2.2.2自组织理论16

2.3混沌理论17

2.4最优化理论18

2.5蚂蚁混沌行为和蚁群自组织行为20

2.6混沌蚂蚁群算法及其协同机制21

2.6.1混沌蚂蚁群算法21

2.6.2混沌蚂蚁群算法的协同机制25

2.7本章小结26

第3章 混沌蚂蚁群算法求解组合优化问题27

3.1引言27

3.2求解旅行商问题的集中式算法29

3.2.1旅行商问题的描述29

3.2.2旅行商问题的研究现状30

3.2.3求解旅行商问题的方案30

3.2.4实验结果与分析35

3.3求解传感器网络任务分配的分布式算法40

3.3.1任务分配问题40

3.3.2分布式任务分配问题描述41

3.3.3分布式任务分配算法44

3.3.4仿真实验47

3.4本章小结51

第4章 扰动混沌蚂蚁群算法求解高维函数优化问题52

4.1引言52

4.2扰动混沌蚂蚁群算法DCAS53

4.2.1蚂蚁的最优位置更新方法53

4.2.2邻居选择56

4.2.3自适应扰动56

4.2.4算法过程58

4.2.5收敛性分析59

4.3 DCAS算法求解高维函数优化问题61

4.3.1实验环境设置61

4.3.2自适应扰动常数α分析62

4.3.3 DCAS算法动力学过程68

4.3.4 DCAS与其他算法的比较70

4.4本章小结81

第5章 基于混沌蚂蚁的分布式协同优化方法82

5.1引言82

5.2复杂分布式系统协同优化模型83

5.2.1自主Agent的动力学表征83

5.2.2复杂分布式系统协同优化模型构建85

5.3复杂分布式系统协同优化算法87

5.3.1 CAS算法的协同优化机理87

5.3.2基于CAS的复杂分布式系统协同优化算法89

5.3.3算法过程及复杂度90

5.4基于位置的任务分配仿真验证91

5.4.1 Agent的位置感知方法91

5.4.2任务分配效果度量92

5.4.3任务表示92

5.4.4仿真结果分析92

5.5本章小结96

第6章 实现群集协同的分布式协调算法98

6.1引言98

6.2群集的特性与蚁群的共同点100

6.3分布式协调方案描述100

6.4分布式协调算法CA-DCA101

6.4.1准备工作及符号解释101

6.4.2混沌行为形式化102

6.4.3自组织行为形式化103

6.4.4算法描述105

6.5算法收敛性分析107

6.6仿真实验108

6.6.1解质量分析109

6.6.2计算代价分析114

6.7本章小结116

第7章 分布式协调算法求解动态分布式约束优化问题117

7.1引言117

7.2动态分布式约束优化问题DDCOP的描述118

7.3相关研究工作120

7.3.1已有DCOP算法120

7.3.2基于蚂蚁行为的DDCOP算法121

7.4算法方案121

7.4.1 CA-DDCOP算法构建122

7.4.2 CA-DDCOP算法过程125

7.5 MRMC信道分配问题126

7.5.1 MCMR-CA问题描述126

7.5.2应用CA-DDCOP算法127

7.6性能评估130

7.6.1仿真环境130

7.6.2性能评价参数与结果分析131

7.7本章小结133

第8章 总结与展望135

8.1全书总结135

8.2未来研究展望138

参考文献140