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    蚁群优化算法
    丛书名: 运筹与管理学丛书3 ISBN: 978-7-03-020568-1
    供应商: 科学出版社发行部 出版日期: 2008年2月1日
    编著者: 马良 译者:
    版次: 1 印次: 1
    页数: 252 语种:
    纸张: 包装: 平装
    开本: 16开 读者对象:
    原价: ¥43.00 折扣价: ¥30.50    立刻节省:¥12.50
    存量: 暂时缺货 销量: 9
       
        
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    内容提要

      内容简介
        本书围绕蚁群算法这一来自昆虫世界的优化思想,对其基本原理、核心
    步骤及其在最优化相关领域的实现作了详细介绍.主要内容包括蚁群算法基
    本原理、蚁群算法在TSP及其扩展问题求解中的应用、蚁群算法在VRP及
    其扩展问题求解中的应用、蚁群算法在最优树问题求解中的应用、蚁群算法
    在整数规划问题求解中的应用、一般连续优化问题的蚁群算法以及多目标蚁
    群算法等.书中还给出了一些主要算法的Delphi程序实现源代码,可供参考
    或修改使用.



    节选

     《运筹与管理科学丛书》序
        运筹学是运用数学方法来刻画、分析以及求解决策问题的科学.运筹学的例子在
    我国古已有之,春秋战国时期著名军事家孙膑为田忌赛马所设计的排序就是一个很好
    的代表.运筹的重要性同样在很早就被人们所认识,汉高祖刘邦在称赞张良时就说道:
    “运筹帷幄之中,决胜千里之外.”
        运筹学作为一门学科兴起于第二次世界大战期间,源于对军事行动的研究.运筹
    学的英文名字Operational Research,诞生于1937年.运筹学发展迅速,目前已有众
    多的分支,如线性规划、非线性规划、整数规划、网络规划、图论、组合优化、非光
    滑优化、锥优化、多目标规划、动态规划、随机规划、决策分析、排队论、对策论、
    物流、风险管理等.
        我国的运筹学研究始于20世纪50年代,经过半个世纪的发展,运筹学队伍已具
    相当大的规模.运筹学的理论和方法在国防、经济、金融、工程、‘管理等许多重要领
    域有着广泛应用,运筹学成果的应用也常常能带来巨大的经济和社会效益.由于在我
    国经济快速增长的过程中涌现出了大量迫切需要解决的运筹学问题,因而进一步提高
    我国运筹学的研究水平、促进运筹学成果的应用和转化、加快运筹学领域优秀青年人
    才的培养是当今我们面临的十分重要、光荣、同时也是十分艰巨的任务.我相信,《运
    筹与管理科学丛书二》能在这些方面有所作为.
        《运筹与管理科学丛书》可作为运筹学、管理科学、应用数学、系统科学、计算
    机科学等有关专业的高校师生、科研人员、工程技术人员的参考书,同时也可作为相
    关专业的高年级本科生和研究生的教材或教学参考书.希望该丛书能越办越好,为我
    国运筹学和管理科学的发展做出贡献.
        袁亚湘
        2007年9月
         前  言
        齐心协力搬运食物,是人们生活中见得最多的蚂蚁行为.据说蚂蚁很爱卫生,经
    常对其巢穴进行大扫除,将垃圾堆在一起,然后拉到巢外.每个蚂蚁只需对自己周围
    的环境作出适当的反应,整个群体就能完成一件在旁观者看来似乎是非常复杂的任务.
    个体的行为简单、盲目而且带有随机性,整体的行为却连贯、流畅与一致.蚂蚁的群
    体合作精神令人钦佩,它们的寻食、御敌、筑巢之精巧又令人惊叹.
        于是,以蚂蚁和其他群居性动物为模型,计算机科学家开发了相互合作以解决复
    杂问题的软件代替人,如在繁忙的通信网络中重新安排通信源.受蚂蚁分工合作(蚁
    后管生男育女、工蚁管干活、兵蚁管保卫)特点的启迪,人们设计了求解任务分配问
    题的蚁群算法,并应用于工厂中的汽车喷漆问题,从而提高了整体生产率.有人以蚂
    蚁群体为蓝本设计出几个机器人共同推盒子的算法.另外,一些公司开始研究人工蚂
    蚁,并用于管理公司的电话网,以及对用户记账收费等工作.
        人类对蚂蚁观察和研究后发现,蚂蚁有能力在没有任何可见提示下找出从其窝巢
    至食物源的最短路径,并且能随环境的变化而变化,适应性地搜索新的路径,产生新
    的选择.这种自催化行为的本质思想是一种正反馈机制,因此,有人将蚂蚁王国理解
    成一种增强型学习系统.
        群体中的每一个蚂蚁看来都有它自己的安排和计划,但是,这些蚂蚁作为一个整
    体是有高度组织性的,把所有个体的活动综合成一个天衣无缝的整体似乎并不需要任
    何监督.事实上,研究群居性昆虫行为的科学家们发现,昆虫群落一级上的合作基本
    上是自组织的:在许多场合中,个体之间的相互作用产生协调一致的行为.尽管这些
    相互作用可能很简单(例如,一只蚂蚁也就是紧跟着另一只蚂蚁留下来的轨迹路线而
    已),但是它们合起来却可以解决棘手的问题(例如,从通往一个食物源的无数条可能
    路径中找出最短的一条),从一群群居性生物中产生出来的这样一种集体行为就被称为
    “群集智能”(swarm intelligence).
        蚁群算法这种来自生物界的随机搜索寻优方法目前已在许多方面表现出相当好
    的性能,其求解问题的领域也在进一步扩大.本书对蚁群算法的阐述将主要聚焦在最
    优化领域(包括组合优化和连续优化),尤其是一些组合优化.该分支中的许多问题都
    是迄今为止仍悬而未决的著名难题,具有极大的挑战性,诸如旅行商问题、度约束最
    小树问题、二次分配问题、图着色问题等所谓的NP难题.鉴于计算困难是这类问题
     的固有性质,因此,目前尚无法用有效算法精确求解.但这些问题在现实领域中有着
    广泛的应用,因而寻找其实际而有效的算法就显得颇为重要.近年来,一系列来自自
    然界的进化型算法被相继引入,其思想吸收了许多看似无关的其他学科中的概念和方
    法,典型的有模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索法、蚁群算法等.本书主要就蚁群
    算法这种新的仿生类算法思想,对一系列不同的优化问题设计了相应的求解策略并在
    计算机上予以实现,获得了满意的效果.
        结群而居的昆虫,如蚂蚁、蜜蜂等很早就引起了博物学家和艺术家们的极大兴趣,
    比利时诗人Maurice Maeterlinck就曾写道:“是什么东西在支配着它们?是什么东西
    在维持秩序、预见未来、制定计划并保持平衡?……”这的确是一些令人困惑不解的
    问题.
        自然界的蚁群、鸟群、鱼群、羊群、牛群、蜂群等,其实时时刻刻都在给予我们
    以某种启示,只不过我们常常忽略了大自然对我们的最大恩赐!……
        本书的出版得到了上海市高校青年科学基金(No.98QN28)、上海市曙光计划
    (No.2000SG30)、国家自然科学基金(No.70471065)、上海市重点学科建设
    (No.T0502)等项目的资助,在此谨致谢意.
        同时,感谢所有被本书直接或间接引用其文献资料的同行学者.
        感谢作者的研究生崔雪丽(博士后)、张瑾(博士)、金慧敏(硕士)、廖飞雄(硕
    士)、王洪刚(硕士)等人所做的大量工作.
        作者
        2007年7月5日



    目录

    目  录
    第1章引论………………………………………………………………·1
        1.1组合优化与计算复杂性……一…………………………………… 1
        1.2来自自然界的几类优化方法………………………………………7
    第2章蚁群算法原理……………………………………………………·15
        2.1基本思想…………………………………………………………15
        2.2研究概况…………………………………………………………23
    第3章标准TSP的蚁群算法……………………………………………·28
        3.1 TSP概述…………………………………………………………28
        3.2经典方法…………………………………………………………29
        3.3遗传算法与模拟退火法…………………………………………·-33
        3.4蚁群算法…………………………………………………………38
        3.5元胞蚁群算法及其收敛性………………………………………·47
    第4章扩展旅行商问题的蚁群算法………………………………………57
        4.1瓶颈TSP及其求解………………………………………………57
        4.2最小比率TSP及其求解…………………………………………61
        4.3时间约束TSP及其求解…………………………………………64
        4.4多目标TSP及其求解……………………………………………73
    第5章车辆路径问题的蚁群算法…………………………………………85
        5.1 VRP概述………………………………………………………  85
        5.2 CVRP及其求解…………………………………………………85
        5.3多目标VRP及其求解……………………………………………96
        5.4 VRPTW及其求解……………………………………………… 99
        5.5 VRPSTW及其求解…………………………………………… 105
        5.6 FVRP及其求解………………………………………………  110
    第6章最优树问题的蚁群算法…………………………………………·116
        6.1度约束最小树问题及其求解……………………………………·116
        6.2 Steiner最小树问题及其求解……………………………………125
        6.3 Min-Max度最优树问题与多目标最小树问题……………………150
     第7章整数规划问题的蚁群算法………………………… ……………157
        7.1 0—1规划问题及其求解………………………………………….157
        7.2背包问题及其求解………………………………………………168
        7.3多目标0-1规划问题及其求解………………………………… 179
        7.4一般整数规划问题及其求解……………………………………185
    第8章连续优化问题的蚁群算法……………………………………… 188
        8.1基本蚁群算法………………………………………………….188
        8.2元胞蚁群算法…………………………………………………  190
        8.3平面选址问题及其求解…………………………………………198
        8.4多目标优化问题及其求解………………………………………200
    第9章其他优化问题的蚁群算法………………………………………..208
        9.1  次分配问题及其求解…………………………………………208
        9.2图着色问题及其求解……………………………………………222
        9.3多目标最短路及其求解…………………………………………227
    参考文献………………………………………………………………….236
    附录中国144城市相对坐标数据………………………………………。.251
    后记………………………………………………………………………253
      《运筹与管理科学丛书》已出版书目…………………………………………255

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