蚁群算法原理及其应用

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1、蚁群算法原理及其应用AntColonyAlgorithms:TheoryandApplications段海滨著北京内容简介本书系统、深入地介绍了蚁群算法的原理及其应用,力图概括国内外在这一学术领域的最新研究进展。全书共包括10章,主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理;蚁群算法的复杂度分析;蚁群算法的收敛性证明;蚁群算法参数对其性能的影响;蚁群算法的参数选择原则;离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略;蚁群算法在多个优化领域的典型应用;蚁群算法的硬件实现技术;蚁群算法与其他仿生优化算法的比较与融合;蚁群算法的研

2、究展望;最后还在附录部分给出了基本蚁群算法的程序源代码和相关网站。本书内容取材新颖,覆盖面较广,深入浅出,系统性强,注重理论联系实际,力求使读者能较快掌握和应用这一新兴的仿生优化算法。本书可作为计算机科学、控制科学、人工智能、管理科学等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书,也可供理工科其他专业的师生参考,还可供利用计算机从事智能优化的科技人员阅读和参考。图书在版编目(CIP)数据蚁群算法原理及其应用/段海滨著.—北京:科学出版社,200512ISBN7-03-016204-8Ⅰ蚁…Ⅱ段…Ⅲ智能控制算法ⅣTP2

3、73中国版本图书馆CIP数据核字(2005)第098539号责任编辑:王淑兰赵卫江/责任校对:柏连海责任印制:吕春珉/封面设计:王浩科学出版社发行各地新华书店经销2005年12月第一版开本:B5(720×1000)2006年7月第二次印刷印张:29印数:3001—5000字数:552000定价:4800元(如有印装质量问题,我社负责调换〈新欣〉)销售部电话010-62136131编辑部电话010-62130750(TB06)序仿生优化算法是人工智能研究领域中一个重要的分支,其中包括模拟生物界中自然选择和遗传机制的遗传

4、算法、模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法以及模拟鸟类群体捕食行为的微粒群算法等。蚁群算法最初由意大利学者DorigoM于1991年首次提出,其本质上是一个复杂的智能系统,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点。如今这一新兴的仿生优化算法已经成为人工智能领域的一个研究热点。目前对其研究已渗透到多个应用领域,并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。如今在国内外许多学术期刊和重要国际会议上,蚁群算法已成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究问题。段海滨博士多年来一直从事蚁群算法方面的研究工

5、作,并在该领域有着丰厚的研究积累。该书包含了作者在蚁群算法理论及应用方面的研究成果,同时也吸纳了国内外许多有代表性的研究进展。该书在系统研究蚁群算法的机制原理、理论分析及其在离散域和连续域的若干改进策略的基础上,阐述了蚁群算法在多个优化领域的典型应用,探讨了蚁群算法的硬件实现,研究了蚁群算法与其他仿生优化算法的融合策略,展望了蚁群算法的发展方向。为了便于读者学习和研究,该书在附录部分给出了基本蚁群算法的程序源代码及相关的网站资源。因此,该书不仅具有较高的学术价值,而且对工程应用也具有较好的参考价值和指导意义。该书取材新颖

6、,覆盖面广,结构合理。内容阐述深入浅出,条理清晰,注重理论联系实际,具有前瞻性和创新性,较好地体现了在这一研究领域的最新进展。该书可作为高等院校和科研院所的计算机科学、人工智能、控制科学、管理科学、系统工程、电力电子、机械工程和生命科学等专业的广大师生及科技工作者的学习参考书。目前国内系统地介绍蚁群算法的专著还比较匮乏,该书的出版在一定程度上弥补了这个不足。相信它的出版将对蚁群算法的发展和应用起到积极的推动作用。2005年10月·i·前言蚁群算法是一种最新发展的模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正

7、反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点,在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力,近几年吸引了国内外许多学者对其进行了多方面的研究工作。国际著名的顶级学术刊物《Nature》曾多次对蚁群算法的研究成果进行报道,《FutureGenerationComputerSystems》和《IEEETransactionsonEvolutionaryComputation》分别于2000年和2002年出版了蚁群算法特刊,在布鲁塞尔每两年召开一次的蚁群算法国际研讨会

8、进一步促进了这一智能计算领域的学术交流,从而使这种新兴的仿生优化算法展现出勃勃生机,其应用范围完全可与遗传算法相媲美。目前,蚁群算法已成为国际智能计算领域中备受关注的研究热点和前沿性课题。本书是作者多年来在对蚁群算法理论及其应用所进行的一系列深入研究的基础上撰写而成的,同时吸纳了国内外许多具有代表性的最新研究成果。全