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第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2群体智能理论简介 2

1.3群体智能算法简介 9

1.4混沌优化理论简介 14

1.5本书算法的新思想 17

1.6本章小结 19

第2章 混沌蚁群优化算法 20

2.1引言 20

2.2蚂蚁的混沌行为和自组织行为 21

2.3混沌蚁群算法的数学模型 22

2.4蚂蚁的邻居以及蚂蚁间的信息交流方式 25

2.5混沌蚁群模型的非线性动力学行为 27

2.6用无约束函数测试混沌蚁群算法 31

2.7用有约束函数测试混沌蚁群算法 35

2.8算法讨论 39

2.9本章小结 41

第3章 基于CAS算法的动力学系统参数辨识 42

3.1引言 42

3.2用CAS算法辨识系统参数 44

3.3目标函数和未知参数的关系 45

3.4四种典型系统的参数辨识数值仿真研究 52

3.5 Logistic和Lorenz系统的参数辨识仿真研究 58

3.6本章小结 62

第4章 基于CAS算法的模糊系统设计 63

4.1引言 63

4.2 T-S模糊系统建模 65

4.3利用CAS算法设计模糊系统 67

4.4基于CAS的模糊系统应用研究 68

4.5基于CAS的模糊系统数值仿真实例 70

4.6本章小结 76

第5章 基于CAS算法的神经网络训练 78

5.1引言 78

5.2神经网络简介 79

5.3用CAS算法训练BP网 81

5.4 CAS算法训练BP网仿真实例 83

5.5本章小结 86

第6章 基于CAS算法的PID参数整定 87

6.1引言 87

6.2 PID控制器的标准结构 88

6.3 PID参数整定方法 90

6.4 AVR系统的结构 91

6.5 CAS-PID控制在AVR系统中的应用 92

6.6 CAS-PID控制的AVR系统仿真研究 94

6.7本章小结 100

第7章 基于CAS算法的聚类算法 101

7.1引言 101

7.2聚类分析 102

7.3 CAS-C算法原理与流程 105

7.4对比算法 108

7.5聚类的评价指标 110

7.6 CAS-C算法聚类的仿真实验 111

7.7本章小结 117

第8章 基于随机索引的Web用户建模和聚类算法 118

8.1引言 118

8.2随机索引 119

8.3加权随机索引 120

8.4基于RI的用户建模和聚类过程 122

8.5评价指标和比对方法 124

8.6参数讨论 126

8.7实验结果分析 131

8.8本章小结 131

第9章 基于CAS - C算法的Web用户聚类 132

9.1引言 132

9.2 Web用户行为分析 133

9.3实验方案 135

9.4数据预处理 137

9.5 Web用户访问模型建立 139

9.6 Web用户聚类实验 141

9.7本章小结 146

第10章 基于公共用户访问行为的Web预取 148

10.1引言 148

10.2算法评价 149

10.3预取方案 149

10.4实验结果分析 153

10.5本章小结 157

第11章 基于CAS算法的电力系统负荷经济调度研究 158

11.1引言 158

11.2电力系统经济调度的数学模型 159

11.3蚁群优化算法概况 160

11.4基于CAS的电力系统经济调度模型 160

11.5算例研究及结果分析 162

11.6基于CAS算法的经济调度求解方法的应用 169

11.7本章小结 171

第12章CAS算法在数学领域中的一些应用 173

12.1 CAS算法在方程求根中的应用 173

12.2 CAS算法在数据拟合中的应用 178

12.3 CAS算法在整数规划中的应用 180

12.4本章小结 185

第13章用CAS算法求解组合优化问题 186

13.1引言 186

13.2求解旅行商问题的集中式算法 187

13.3求解传感器网络任务分配的分布式算法 198

13.4本章小结 208

第14章 基于三种策略的改进CAS算法 209

14.1引言 209

14.2基于三种改进策略的ICAS算法 209

14.3 ICAS算法仿真实验 212

14.4 ICAS算法在PID参数整定中的应用 217

14.5本章小结 218

第15章 混合CAS算法 219

15.1 HCAS算法的演化公式 219

15.2预选择操作 220

15.3离散重组操作 220

15.4 HCAS算法的流程 221

15.5仿真实验 222

15.6本章小结 228

参考文献 229