第1章 优化问题和仿生智能计算 1
1.1现实世界中优化问题的数学模型 1
1.2解决优化问题的途径和方法 4
1.3仿生智能计算 6
1.4粒子群优化算法的起源、发展及应用 10
第2章 模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法 19
2.1基本粒子群优化算法 19
2.2标准粒子群优化算法 20
2.3离散粒子群优化算法 21
2.4粒子群优化算法的拓扑结构 22
2.5粒子群优化算法中粒子的行为分析 26
2.6标准粒子群优化算法的随机收敛性分析及参数选择 29
第3章 形式多样的粒子群优化算法 37
3.1具有遗传特性的粒子群优化算法 37
3.2自适应扩展粒子群优化算法 40
3.3带免疫性质的粒子群优化算法 46
3.4混沌粒子群优化算法 50
3.5引入模拟退火机制的粒子群优化算法 53
3.6多种群竞争粒子群优化算法 56
3.7基于聚类的多子群粒子群优化算法 59
3.8带极值扰动的自适应粒子群优化算法 62
3.9分组粒子群优化算法 68
3.10协同粒子群优化算法 72
3.11带扰动因子的布尔型离散粒子群优化算法 80
第4章 无速度项的粒子群优化算法 96
4.1Bare-Bones粒子群优化算法及分析 96
4.2具有重心无速度项的粒子群优化算法 98
4.3具有惯性遗忘因子和重心的粒子群优化算法 116
4.4简化的粒子群优化算法 121
4.5一般化的粒子群优化算法及分析 124
4.6具有量子行为的粒子群优化算法 135
第5章 分布估计粒子群优化算法 142
5.1分布估计算法 142
5.2基于分布估计的离散粒子群优化算法 144
5.3基于认知种群的分布估计粒子群优化算法 147
5.4结合云模型的分布估计粒子群优化算法 150
5.5基于Copula的分布估计粒子群优化算法 154
第6章 粒子群优化算法的应用 161
6.1粒子群优化算法在盲信号分离中的应用 161
6.2基于粒子群优化算法的隐马尔可夫模型优化 176
6.3基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化 191
6.4粒子群优化算法在股票价格预测中的应用 201
6.5在多路回波消除中的应用 205
6.6粒子群优化算法用于FIR SIMO信道盲辨识 213
参考文献 216