生物地理学优化算法是一种新兴的智能优化算法。本书系统介绍了生物地理学优化算法的研究进展与典型应用，主要内容包括基础算法与国内外研究现状、对基础算法的重要改进、与其他启发式算法的融合，以及算法在交通运输、作业调度、图像处理和神经网络训练等领域的应用。
样章试读
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《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 优化问题与算法1
1.1 优化问题9
1.1.1 连续优化问题2
l.1.2 组合优化问题4
1.2 精确优化算法6
1.2.1 基于导数的方法6
1.2.2 线性规划法8
1.2.3 分支限界法9
1.2.4 动态规划法 10
1.3启 发式算法 II
1.3.1 遗传算法 12
1.3.2 模拟退火算法 14
1.3.3 蚁群优化算法 15
1.3.4 粒子群优化算法 17
1.3.5 差分进化算法 18
1.3.6 和声搜索算法 20
1.3.7 烟花爆炸算法 20
1.4 小结 99
参考文献 99
第2章 生物地理学优化算法 24
2.1 生物地理学背景知识 24
9.9 生物地理学优化(BBO)算法 28
2.2.1 迁移操作 28
9.9.9 变异操作 29
9.9.Q 算法框架 30
2.2.4 与一些经典启发式算法的比较 31
2.3 生物地理学优化算法研究进展 34
2.3.1 算法改进研究 34
2.3.2 算法在约束优化中的应用研究 37
2.3.3 算法在多目标优化中的应用研究 41
2.3.4 算法在组合优化中的应用研究 44
2.4 小结 46
参考文献 46
第3章 局部化生物地理学优化算法 50
3.1 种群拓扑结构 50
3.1.1 全局拓扑结构 50
3.1.2 局部拓扑结构 51
3.1.3 局部拓扑结构在启发式算法中的应用55
3.2 局部化生物地理学优化(Local BBO)算法 56
3.2.1 基于环形结构的迁移 56
Q.9.9 基于矩形结构的迁移 57
0.0.0 基于随机结构的迁移 58
3.2.4 Local-BBO算法框架 59
3.3 算法性能测试 60
3.3.1 实验配置 60
3.3.2 实验结果 62
3.4 小结 66
参考文献 67
第4章 生态地理学优化算法 69
4.1 生态地理学背景知识 69
4.2 生态地理学优化(EBO)算法 71
4.2.1 局部迁移和全局迁移 71
4.2.2 成熟度控制 72
4.2.3 EBO算法框架 73
4.3 算法性能测试 74
4.3.1 实验配置 74
4.3.2 不成熟度参数影响测试 74
4.3.3 比较实验结果 75
4.4 小结 87
参考文献 87
第5章 混合型生物地理学优化算法 88
5.1 与差分进化算法的混合 88
5.1.1 DE/BBO算法 88
5.1.2 Local-DE/BBO算法 91
5.1.3 自适应DE/BBO算法 97
C.9 与和声搜索算法的混合 106
5.2.1 BHS算法 106
C.9.9 算法性能测试 107
5.3 与烟花爆炸算法的混合 111
5.3.1 生物地理学优化／烟花爆炸算法 111
5.3.2 算法性能测试 112
5.4小结 116
参考文献 116
第6章 生物地理学优化算法在交通运输中的应用 118
6.1 求解一般运输规划问题 118
6.1.1 一般运输规划问题 118
6.1.2 求解问题的BBO算法 119
6.1.3 算法性能实验 121
6.2 求解含路径规划的运输规划问题 124
6.2.1 含路径规划的运输规划问题 124
6.2.2 求解问题的BBO算法 125
6.2.3 算法性能实验 128
6.3 求解铁路车皮应急调度问题 131
6.3.1铁路车皮应急调度问题 131
6.3.2 求解问题的BBO/DE算法 135
6.3.3 算法性能实验 137
6.4 求解应急空运问题 141
6.4.1 应急空运问题 141
6.4.2 求解问题的EBO算法 143
6.4.3 算法性能实验 143
6.5小结 146
参考文献 146
第7章 生物地理学优化在作业调度中的应用 148
7.1 基于BBO的流水线调度 148
7.1.1 流水线调度问题 148
7.1.2 求解问题的BBO算法 150
7.1.3 算法性能实验 152
7.2 基于BBO的车间作业调度 154
7.2.1 车间作业调度问题 154
7.2.2 求解问题的BBMO算法 156
7.2.3 算法性能实验 160
7.3 基于BBO的维修作业分配与调度 162
7.3.1 维修作业分配-调度问题 162
7.3.2 求解问题的多目标BBO算法 165
7.3.3 算法性能实验 167
7.4 基于EBO的课程表调度 170
7.4.1 大学课程表调度问题 170
7.4.2 求解问题的EBO算法 173
7.4.3 算法性能实验 176
7.5 小结 179
参考文献 179
第8章 生物地理学优化算法在图像处理中的应用 183
8.1 用于图像压缩的BBO算法 183
8.1.1 分形图像压缩问题 183
8.1.2 求解问题的BBO算法 185
8.1.3 算法性能实验 186
8.2 用于显著性目标检测的BBO算法 188
8.2.1 显著性目标检测问题 188
8.2.2 求解问题的BBO算法 189
8.2.3 算法性能实验 190
8.3 用于图像分割的BBO算法 195
8.3.1 图像分割问题 195
8.3.2 基于BBO的模糊C均值聚类算法 197
8.3.3 算法性能实验 198
8.4小结 203
参考文献 203
第9章 基于生物地理学优化的神经网络训练 206
9.1 神经网络简介 206
9.2 基于BBO的神经网络参数优化 208
9.2.1 前馈神经网络的参数优化问题 208
9.2.2 用于网络参数优化的BBO算法 209
9.2.3 算法性能实验 210
9.3 基于BBO的神经网络结构与参数优化 212
9.3.1 前馈神经网络的结构与参数优化问题 212
9.3.2 用于网络结构与参数优化的BBO算法 213
9.3.3 算法性能实验 215
9.4 基于BBO的模糊-神经网络训练 217
9.4.1 模糊-神经网络优化问题 217
9.4.2 用于模糊-神经网络训练的BBO算法222
9.4.3 法性能实验 99Q
9.5小结 227
参考文献 227
附录 几种主要BBO算法的Matlab代码 229
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