引力搜索算法及其应用

第一章 智能优化算法1．1 人工神经网络1．2 模拟退火算法1．3 遗传算法1．4 蚁群优化算法1．5 微粒群优化算法第二章 引力搜索算法概述2．1 基本引力搜索算法2．1．1 算法的基本思想2．1．2 算法的模型2．1．3 算法的流程2．2 引力搜索算法的系统学特征2．2．1 系统性2．2．2 分布式2．2．3 自组织性和涌现性2．2．4 反馈机制2．3 引力搜索算法的研究进展2．3．1 引力搜索算法的提出和改进2．3．2 引力搜索算法的应用2．3．3 引力搜索算法的研究展望第三章 单目标连续优化的引力搜索算法3．1 收敛性分析3．2 改进的引力搜索算法3．3 数值实验3．3．1 测试函数3．3．2 新系数的设置3．3．3 比较实验第四章 多目标连续优化的引力搜索算法4．1 算法设计4．1．1 基本概念4．1．2 非支配排序方法4．1．3 拥挤距离计算4．1．4 精英保留策略4．1．5 质量函数4．1．6 算法流程4．2 收敛性证明4．3 数值实验第五章 引力搜索算法的若干应用5．1 投资者偏好条件下概率准则投资组合问题5．1．1 数学模型5．1．2 求解方法5．1．3 仿真实验5．2 非线性极大极小问题5．2．1 数学模型5．2．2 计算方法5．2．3 数值实验5．3 复杂系统可靠性优化问题5．3．1 数学模型5．3．2 求解方法5．3．3 实例计算5．4 多目标排水控制问题5．4．1 问题描述5．4．2 计算方法5．4．3 数值实验第六章 离散优化的元胞引力搜索算法6．1 元胞自动机在智能优化算法中的应用举例6．1．1 元胞自动机原理6．1．2 元胞蚁群算法6．1．3 元胞微粒群算法6．2 元胞引力搜索算法6．2．1 算法设计6．2．2 实例计算第七章 结论与展望7．1 结论7．2 展望参考文献