混沌蚁群算法及应
出版时间：2013年版
内容简介
　　混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的非线性现象，它并不是一片“混乱”，而是有着精致内在结构的一类非线性现象。混沌的特性主要有伪随机性、遍历性和对初始条件的敏感性。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制，因此，混沌理论已成为一种新颖且有潜力的优化工具。20世纪90年代初，受蚁群可在巢和食物源间建立最短路径的著名试验的启发，学者Marco Dorigo首先开创性地提出了著名的蚁群优化算法，此后群智能理论研究迅速展开。由于群智能理论在生产计划与调度、商业运作、金融管理、电子技术、通讯、自动控制、光学、生物学等许多领域中具有巨大的应用潜力及发展前景，已经引起国内外学者的广泛关注，从而成为近期计算机、运筹学和智能控制等领域研究中的热点及前沿。
目录
总序
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 群体智能理论简介
1.3 群体智能算法简介
1.4 混沌优化理论简介
1.5 本书算法的新思想
1.6 本章小结

第2章 混沌蚁群优化算法
2.1 引言
2.2 蚂蚁的混沌行为和自组织行为
2.3 混沌蚁群算法的数学模型
2.4 蚂蚁的邻居以及蚂蚁间的信息交流方式
2.5 混沌蚁群模型的非线性动力学行为
2.6 用无约束函数测试混沌蚁群算法
2.7 用有约束函数测试混沌蚁群算法
2.8 算法讨论
2.9 本章小结

第3章 基于CAS算法的动力学系统参数辨识
3.1 引言
3.2 用CAS算法辨识系统参数
3.3 目标函数和未知参数的关系
3.4 四种典型系统的参数辨识数值仿真研究
3.5 Logistic和Lorenz系统的参数辨识仿真研究
3.6 本章小结

第4章 基于CAS算法的模糊系统设计
4.1 引言
4.2 T-S模糊系统建模
4.3 利用CAS算法设计模糊系统
4.4 基于CAS的模糊系统应用研究
4.5 基于CAS的模糊系统数值仿真实例
4.6 本章小结

第5章 基于CAS算法的神经网络训练
5.1 引言
5.2 神经网络简介
5.3 用CAS算法训练BP网
5.4 CAS算法训练BP网仿真实例
5.5 本章小结

第6章 基于CAS算法的PID参数整定
6.1 引言
6.2 PID控制器的标准结构
6.3 PID参数整定方法
6.4 AVR系统的结构
6.5 CAS-PID控制在AVR系统中的应用
6.6 CAS-PID控制的AVR系统仿真研究
6.7 本章小结

第7章 基于CAS算法的聚类算法
7.1 引言
……

第8章 基于随机索引的Web用户建模和聚类算法
第9章 基于CAS-C算法的Web用户聚类
第10章 基于公共用户访问行为的Web预取
第11章 基于CAS算法的电力系统负荷经济调度研究
第12章 CAS算法在数学领域中的一些应用
第13章 用CAS算法求解组合优化问题
第14章 基于三种策略的改进CAS算法
第15章 混合CAS算法




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