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前言1

第一章 智能优化算法4

1.1 人工神经网络4

1.2 模拟退火算法5

1.3 遗传算法6

1.4 蚁群优化算法7

1.5 微粒群优化算法8

第二章 引力搜索算法概述10

2.1 基本引力搜索算法10

2.1.1 算法的基本思想10

2.1.2 算法的模型11

2.1.3 算法的流程13

2.2 引力搜索算法的系统学特征15

2.2.1 系统性15

2.2.2 分布式16

2.2.3 自组织性和涌现性16

2.2.4 反馈机制17

2.3 引力搜索算法的研究进展17

2.3.1 引力搜索算法的提出和改进17

2.3.2 引力搜索算法的应用19

2.3.3 引力搜索算法的研究展望21

第三章 单目标连续优化的引力搜索算法24

3.1 收敛性分析24

3.2 改进的引力搜索算法27

3.3 数值实验29

3.3.1 测试函数29

3.3.2 新系数的设置31

3.3.3 比较实验37

第四章 多目标连续优化的引力搜索算法52

4.1 算法设计52

4.1.1 基本概念52

4.1.2 非支配排序方法53

4.1.3 拥挤距离计算54

4.1.4 精英保留策略55

4.1.5 质量函数56

4.1.6 算法流程57

4.2 收敛性证明57

4.3 数值实验59

第五章 引力搜索算法的若干应用71

5.1 投资者偏好条件下概率准则投资组合问题71

5.1.1 数学模型71

5.1.2 求解方法73

5.1.3 仿真实验75

5.2 非线性极大极小问题77

5.2.1 数学模型78

5.2.2 计算方法78

5.2.3 数值实验79

5.3 复杂系统可靠性优化问题81

5.3.1 数学模型81

5.3.2 求解方法82

5.3.3 实例计算83

5.4 多目标排水控制问题86

5.4.1 问题描述86

5.4.2 计算方法87

5.4.3 数值实验87

第六章 离散优化的元胞引力搜索算法90

6.1 元胞自动机在智能优化算法中的应用举例90

6.1.1 元胞自动机原理90

6.1.2 元胞蚁群算法92

6.1.3 元胞微粒群算法97

6.2 元胞引力搜索算法107

6.2.1 算法设计107

6.2.2 实例计算109

第七章 结论与展望113

7.1 结论113

7.2 展望114