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量子行为粒子群优化 : 原理及其应用 by 孙俊编, 孙俊[等]著, 孙俊 is a book available to read on EtoBox.

What is 量子行为粒子群优化 : 原理及其应用 about?

1 (p1): 第1章 绪论1 (p2): 1.1 最优化问题与最优化方法3 (p3): 1.2 群体智能4 (p4): 1.3 群体智能算法4 (p5): 1.3.1 蚁群优化算法6 (p6): 1.3.2 粒子群优化算法6 (p7): 1.3.3 量子行为粒子群优化算法7 (p8): 1.4 粒子群优化算法研究概况7 (p9): 1.4.1 PSO算法的理论研究7 (p10): 1.4.2 PSO算法的改进研究8 (p11): 1.4.3 PSO算法的应用研究9 (p12): 1.5 量子行为粒子群优化算法研究综述9 (p13): 1.5.1 QPSO算法的改进研究10 (p14): 1.5.2 QPSO算法的应用研究10 (p15): 参考文献21 (p16): 第2章 粒子群优化算法21 (p17): 2.1 基本PSO算法22 (p18): 2.2 基本PSO算法的模型分析23 (p19): 2.3 带惯性权重ω的PSO算法24 (p20): 2.4 带压缩因子χ的PSO算法25 (p21): 2.5 二进制PSO算法26 (p22): 2.6 合作PSO算法28 (p23): 2.7 全信息PS0算法29 (p24): 2.8 理解学习PSO算法30 (p25): 参考文献31 (p26): 第3章 量子行为粒子群优化算法31 (p27): 3.1 量子力学背景32 (p28): 3.2 量子行为粒子群优化算法的基本模型32 (p29): 3.2.1 思想来源33 (p30): 3.2.2 粒子群势阱模型的建立36 (p31): 3.2.3 粒子的基本进化方程36 (p32): 3.2.4 δ势阱模型与其他模型的比较37 (p33): 3.3 量子行为粒子群优化算法37 (p34): 3.3.1 粒子的进化方程39 (p35): 3.3.2 两种搜索迭代策略41 (p36): 3.3.3 算法的流程42 (p37): 3.3.4 粒子收敛的基本条件44 (p38): 3.3.5 粒子收敛条件的仿真测试48 (p39): 3.4 量子行为粒子群优化算法的学习模式48 (p40): 3.4.1 PSO算法的学习模式48 (p41): 3.4.2 QPSO算法的学习模式49 (p42): 3.4.3 粒子的等待效应50 (p43): 3.4.4 PSO算法和QPSO算法的比较51 (p44): 参考文献52 (p45): 第4章 QPSO算法的收敛性与收敛率分析52 (p46): 4.1 QPSO算法全局收敛性的概率分析52 (p47): 4.1.1 全局收敛性准则54 (p48): 4.1.2 局部收敛性准则55 (p49): 4.1.3 QPSO算法的全局收敛性57 (p50): 4.2 QPSO算法的马氏过程分析57 (p51): 4.2.1 离

Author

孙俊编, 孙俊[等]著, 孙俊

Publisher

北京:清华大学出版社

Published

2011

Language

ZH

ISBN

9787302249351