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内容大纲
本书是一本全面、系统地介绍烟花算法主要研究和典型应用的学术专著，从基础、理论、进展及应用4个方面详细地介绍了烟花算法的研究内容，清晰地展示了烟花算法的研究全貌。书中不仅介绍了许多烟花算法理论研究成果，还提供了大量重要烟花算法改进算法的流程图和烟花算法的统一代码框架，同时展示了丰富的成功应用实例。
本书可作为智能科学、人工智能、计算机科学和数据科学等相关专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可作为信息、控制、通信、管理、工程技术等相关领域的研究人员和工程师的参考书。 -
作者介绍
谭营，男，1964年9月出生，四川营山人，博士，北京大学教授，博士生导师。他创建并领导北京大学计算智能实验室(CIL@PKU)，是烟花算法发明人，2005年入选中国科学院“百人计划”。 谭营教授主要从事计算智能、群体智能、机器学习与数据挖掘，及其在信息安全中应用的研究工作，是IEEE资深会员。主持参与了国家自然科学基金、863计划、973计划等项目30余项。SCI、EI收录学术论文逾百篇，出版学术著作6部，译著4部，主编Springer的LNcs共12卷。获得国家发明专利授权3项，获得2009年度国家自然科学奖二等奖1次、部级科技进步奖5次和最佳论文奖。担任国际期刊UCIPR主编、IEEE Trans on Cybernetics副主编、IEEE Trans on NeuralNetworks and Learning Systems副主编等。创立国际群体智能系列会议(ICSI’2010—2015)，并担任主席，同时担任IEEE计算智能世界大会(WCCI2014)程序委员会共同主席等。 -
目录
第一部分 烟花算法基础
第1章 烟花算法原理
1.1 算法思想
1.2 基本算子
1.3 基本算子性能分析
1.4 烟花算法整体性能分析
1.5 小结
第2章 增强烟花算法
2.1 基本烟花算法的工作机制
2.2 增强烟花算法的工作机制
2.3 实验与分析
2.4 讨论与结论
2.5 小结
第3章 动态搜索烟花算法
3.1 动态搜索烟花算法简介
3.2 核心烟花的动态爆炸半径检测策略
3.3 非核心烟花爆炸半径检测策略
3.4 消除高斯变异算子
3.5 动态搜索烟花算法框架
3.6 实验与分析
3.7 小结
第4章 烟花算法代码框架
4.1 快速使用
4.2 标准测试函数集
4.3 评估器框架
4.4 算法设计
4.5 算法测试与对比
4.6 小结
第5章 随机模型与收敛性分析
5.1 随机模型
5.2 全局收敛性
5.3 小结
第二部分 烟花算法理论
第6章 信息利用率理论
6.1 信息利用率
6.2 信息利用率计算
6.3 信息利用率与性能
6.4 同一个家族的算法
6.5 不同家族的算法
6.6 小结
第7章 时间复杂度的基本理论及分析
7.1 时间复杂度的基本理论
7.2 时间复杂度分析
7.3 小结
第8章 映射规则分析
8.1 映射规则
8.2 实验与分析
8.3 小结
第三部分 烟花算法进展
第9章 进展综述
9.1 烟花算法的发展
9.2 算子的改进
9.3 结合的方法
9.4 协同的烟花算法
9.5 小结
第10章 烟花算法协同框架
10.1 传统烟花算法框架下的合作策略分析
10.2 烟花算法协同框架
10.3 实验设计
10.4 实验结果
10.5 小结
第11章 引导式烟花算法
11.1 算法简介
11.2 单目标优化实验与分析
11.3 大规模优化问题实验与分析
11.4 小结
第12章 败者淘汰锦标赛烟花算法
12.1 算法的基本机制
12.2 算法的淘汰机制
12.3 实验与分析
12.4 小结
第13章 多尺度协同烟花算法
13.1 算法细节
13.2 实验与分析
13.3 小结
第14章 基于搜索空间划分的烟花算法
14.1 算法实现
14.2 实验与分析
14.3 小结
第15章 层次协同的烟花算法
15.1 算法实现
15.2 实验与分析
15.3 小结
第16章 连续爆炸的烟花算法
16.1 多层爆炸烟花算法
16.2 指数衰减爆炸烟花算法
16.3 小结
第17章 混合烟花算法
17.1 基于差分进化变异的烟花算法
17.2 基于生物地理学优化的败者淘汰锦标赛烟花算法
17.3 小结
第18章 其他改进烟花算法
18.1 精英引导的烟花算法
18.2 基于动态群体规模的烟花算法
18.3 小结
第四部分 烟花算法应用
第19章 烟花算法应用研究综述
19.1 烟花算法在机器学习领域中的应用
19.2 烟花算法在调度与规划问题中的应用
19.3 烟花算法在设计与控制问题中的应用
19.4 烟花算法在图像处理问题中的应用
19.5 小结
第20章 烟花算法在旅行商问题中的应用
20.1 旅行商问题
20.2 用TSP-LoTFWA求解旅行商问题
20.3 实验与分析
20.4 算法讨论
20.5 小结
第21章 烟花算法在多目标优化问题中的应用
21.1 多目标优化问题
21.2 多目标烟花算法
21.3 油料作物施肥问题
21.4 实验与分析
21.5 小结
第22章 烟花算法在监督学习中的应用
22.1 监督学习简介
22.2 烟花算法优化支持向量机
22.3 烟花算法优化人工神经网络
22.4 小结
第23章 烟花算法在无监督学习中的应用
23.1 无监督学习简介
23.2 无监督学习优化问题的定义
23.3 烟花算法聚类
23.4 烟花算法社区发现
23.5 小结
第24章 烟花算法在电磁干扰系统中的应用
24.1 电磁干扰系统简介
24.2 模型构建
24.3 实验与分析
24.4 小结
第25章 烟花算法在微电网优化中的应用
25.1 微电网优化简介
25.2 微电网调度优化数学模型
25.3 小结
参考文献
术语表
符号表
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