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新型元啟發式算法及其應用 版權信息
- ISBN：9787030642059
- 條形碼：9787030642059 ; 978-7-03-064205-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
新型元啟發式算法及其應用 內容簡介
本書以蜂鳥和蝠鲼覓食為基礎，提出了兩個新的智能優化算法并把這些算法應用在水文地質工程中。全書共分為5章：第1章介紹了智能優化算法的發展歷程、目前主要的優化算法以及算法的優缺點；第2章介紹了人工蜂鳥搜索優化算法的提出過程、基本原理并對該算法進行了測試；第3章介紹了人工蜂鳥搜索優化算法在水文地質工程中的詳細應用；第4章介紹了蝠鲼覓食搜索優化算法的提出過程、基本原理，并對該算法進行了測試；第5章對介紹了蝠鲼覓食搜索優化算法在工程中的具體應用。
新型元啟發式算法及其應用 目錄
目錄
前言
第1章緒論1
1.1優化算法1
1.2抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識4
1.3尾水管壓力脈動5
第2章人工蜂鳥算法的提出及其工程應用7
2.1人工蜂鳥算法7
2.2算法的性能測試14
2.3工程應用22
2.4小結29
第3章人工蜂鳥算法改進及其在抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識中的應用30
3.1引言30
3.2抽水蓄能機組調節系統的非線性數學模型30
3.3人工蜂鳥算法的改進37
3.4基于IAHA的抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識41
3.5小結62
第4章蝠鲼覓食優化的提出及其工程應用63
4.1蝠鲼覓食優化算法63
4.2實驗結果對比分析67
4.3工程應用74
4.4小結81
第5章蝠鲼覓食優化算法的改進及其在尾水管壓力脈動特征識別中的應用83
5.1引言83
5.2蝠鲼覓食優化算法的改進83
5.3概率神經網絡89
5.4利用MRFO算法和ITMRFO算法優化概率神經網絡91
5.5尾水管壓力脈動特征識別93
5.6小結101
參考文獻103
附錄A109
附錄B113
附錄C115
附錄D117
前言
第1章緒論1
1.1優化算法1
1.2抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識4
1.3尾水管壓力脈動5
第2章人工蜂鳥算法的提出及其工程應用7
2.1人工蜂鳥算法7
2.2算法的性能測試14
2.3工程應用22
2.4小結29
第3章人工蜂鳥算法改進及其在抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識中的應用30
3.1引言30
3.2抽水蓄能機組調節系統的非線性數學模型30
3.3人工蜂鳥算法的改進37
3.4基于IAHA的抽水蓄能機組調節系統非線性模型參數辨識41
3.5小結62
第4章蝠鲼覓食優化的提出及其工程應用63
4.1蝠鲼覓食優化算法63
4.2實驗結果對比分析67
4.3工程應用74
4.4小結81
第5章蝠鲼覓食優化算法的改進及其在尾水管壓力脈動特征識別中的應用83
5.1引言83
5.2蝠鲼覓食優化算法的改進83
5.3概率神經網絡89
5.4利用MRFO算法和ITMRFO算法優化概率神經網絡91
5.5尾水管壓力脈動特征識別93
5.6小結101
參考文獻103
附錄A109
附錄B113
附錄C115
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