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第一部分 基础理论3

第1章 绪论3

1.1 起源与动机3

1.2 烟花算法属于群体智能优化算法研究范畴4

1.3 烟花算法的组成与研究内容5

1.4 优点与特色7

1.5 研究历史与现状8

1.6 未来发展方向10

1.7 未来五年内需要研究的25个问题11

1.8 小结12

第2章 烟花算法13

2.1 引言13

2.2 烟花算法的组成15

2.3 烟花算法的实现17

2.4 基本烟花算法特点分析22

2.5 影响算法性能的因素分析24

2.6 烟花算法与遗传算法和粒子群优化算法的比较26

2.7 实验结果及分析29

2.8 小结32

第3章 烟花算法的理论分析33

3.1 随机模型33

3.2 全局收敛性34

3.3 时间复杂度的基本理论36

3.4 时间复杂度分析40

3.5 小结43

第4章 随机数对烟花算法性能的影响44

4.1 引言44

4.2 随机数产生器45

4.3 实验设定47

4.4 实验结果与分析49

4.5 小结56

第二部分 改进算法研究59

第5章 基于适应度函数值估计的烟花算法59

5.1 进化计算算法加速策略59

5.2 基于适应度函数值估计的烟花算法62

5.3 实验64

5.4 性能分析及讨论66

5.5 小结71

第6章 构造型烟花算法72

6.1 对烟花算法各组成部分的改进72

6.2 实验77

6.3 小结80

第7章 增强烟花算法81

7.1 对基本烟花算法的分析81

7.2 增强烟花算法82

7.3 实验89

7.4 小结95

第8章 动态搜索烟花算法96

8.1 引言96

8.2 增强烟花算法简介97

8.3 增强烟花算法最小爆炸半径检查策略99

8.4 动态搜索烟花算法100

8.5 实验106

8.6 小结110

第9章 自适应烟花算法112

9.1 引言112

9.2 对FWA和EFWA中爆炸半径的分析112

9.3 自适应爆炸半径113

9.4 自适应烟花算法120

9.5 实验121

9.6 讨论122

9.7 小结123

第10章 混合算法124

10.1 引言124

10.2 带差分变异的烟花算法124

10.3 差分演化与烟花算法的混合算法132

10.4 文化烟花算法133

10.5 基于生物地理学优化的烟花算法134

10.6 小结136

第三部分 高级主题139

第11章 多目标烟花算法139

11.1 基本概念139

11.2 施肥问题140

11.3 多目标烟花算法142

11.4 实验和讨论146

11.5 小结155

第12章 求解TSP的离散烟花算法156

12.1 旅行商问题156

12.2 离散烟花算法158

12.3 实验结果及其分析171

12.4 与传统算法比较174

12.5 小结174

第13章 基于GPU的并行烟花算法176

13.1 引言176

13.2 GPU通用计算177

13.3 基于GPU的烟花算法及实现194

13.4 GPU-FWA的算法实现199

13.5.实验分析201

13.6 小结205

第四部分 应用209

第14章 非负矩阵分解209

14.1 引言209

14.2 相关工作210

14.3 低秩估计211

14.4 基于群体智能算法的非负矩阵计算算法213

14.5 实验设置217

14.6 实验结果和讨论219

14.7 小结225

第15章 聚类和模式识别应用226

15.1 烟花算法在文档聚类中的应用226

15.2 垃圾邮件检测算法参数优化231

15.3 图像识别237

15.4 小结243

第16章 群体机器人多目标搜索问题244

16.1 引言244

16.2 多目标搜索问题定义247

16.3 分组爆炸策略250

16.4 算法分析256

16.5 实验结果257

16.6 小结260

第17章 地学反演问题261

17.1 引言261

17.2 反演问题261

17.3 实验265

17.4 小结267

参考文献268

附录282

附录A测试函数集282

附录B资源292

附录C术语列表294

附录D符号列表296

索引299