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| 內容簡介： |
| 《新型元启发式算法及其应用》结合作者近几年的研究成果，主要介绍人工蜂鸟算法和蝠鲼觅食优化算法的提出、改进及其工程应用，内容包括：人工蜂鸟算法，包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；人工蜂鸟算法的改进及其工程应用，从运用切比雪夫混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行，使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算法进行改进，改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中，并取得了比较好的效果；蝠鲼觅食优化算法，包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；蝠鲼觅食优化算法的改进及其工程应用，采用精英反向学习算法优化初始种群、在链式觅食处采用自适应t分布代替链式因子优化个体在链式觅食点的更新策略等对蝠鲼觅食优化算法进行改进，采用改进的蝠鲼觅食优化算法对混流式水轮机尾水管压力脉动特征进行了有效识别。 |
| 目錄： |
| 目录前言第1章绪论11.1优化算法11.2抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识41.3尾水管压力脉动5第2章人工蜂鸟算法的提出及其工程应用72.1人工蜂鸟算法72.2算法的性能测试142.3工程应用222.4小结29第3章人工蜂鸟算法改进及其在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中的应用303.1引言303.2抽水蓄能机组调节系统的非线性数学模型303.3人工蜂鸟算法的改进373.4基于IAHA的抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识413.5小结62第4章蝠鲼觅食优化的提出及其工程应用634.1蝠鲼觅食优化算法634.2实验结果对比分析674.3工程应用744.4小结81第5章蝠鲼觅食优化算法的改进及其在尾水管压力脉动特征识别中的应用835.1引言835.2蝠鲼觅食优化算法的改进835.3概率神经网络895.4利用MRFO算法和ITMRFO算法优化概率神经网络915.5尾水管压力脉动特征识别935.6小结101参考文献103附录A109附录B113附录C115附录D117 |
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