基于混沌螞蟻的群集協(xié)同求解算法及應(yīng)用

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 群集智能研究現(xiàn)狀及評述
1.2.1 群集智能系統(tǒng)的建模
1'2.2 群集智能系統(tǒng)的動力學(xué)特性研究
1.2.3 利用分布式算法求解群集智能系統(tǒng)的優(yōu)化問題
1.2.4 群集智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用
1.2.5 研究現(xiàn)狀評述
1.3 研究意義
1.4 主要研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)
1.5 結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)理論
2.1 引言
2.2 群集智能的科學(xué)基礎(chǔ)
2.2.1 復(fù)雜系統(tǒng)理論
2.2.2 自組織理論
2.3 混沌理論
2.4 最優(yōu)化理論
2.5 螞蟻混沌行為和蟻群自組織行為
2.6 混沌螞蟻群算法及其協(xié)同機(jī)制
2.6.1 混沌螞蟻群算法
2.6.2 混沌螞蟻群算法的協(xié)同機(jī)制
2.7 本章小結(jié)
第3章 混沌螞蟻群算法求解組合優(yōu)化問題
3.1 引言
3.2 求解旅行商問題的集中式算法
3.2.1 旅行商問題的描述
3.2.2 旅行商問題的研究現(xiàn)狀
3.2.3 求解旅行商問題的方案
3.2.4 實(shí)驗結(jié)果與分析
3.3 求解傳感器網(wǎng)絡(luò)任務(wù)分配的分布式算法
3.3.1 任務(wù)分配問題
3.3.2 分布式任務(wù)分配問題描述
3.3.3 分布式任務(wù)分配算法
3.3.4 仿真實(shí)驗
3.4 本章小結(jié)
第4章 擾動混沌螞蟻群算法求解高維函數(shù)優(yōu)化問題
4.1 引言
4.2 擾動混沌螞蟻群算法DCAS
4.2.1 螞蟻的最優(yōu)位置更新方法
4.2.2 鄰居選擇
4.2.3 自適應(yīng)擾動
4.2.4 算法過程
4.2.5 收斂性分析
4.3 DCAS算法求解高維函數(shù)優(yōu)化問題
4.3.1 實(shí)驗環(huán)境設(shè)置
4.3.2 自適應(yīng)擾動常數(shù)α分析
4.3.3 DCAS算法動力學(xué)過程
4.3.4 DCAS與其他算法的比較
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于混沌螞蟻的分布式協(xié)同優(yōu)化方法
5.1 引言
5.2 復(fù)雜分布式系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化模型
5.2.1 自主Agent的動力學(xué)表征
5.2.2 復(fù)雜分布式系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化模型構(gòu)建
……
第6章 實(shí)現(xiàn)群集協(xié)同的分布式協(xié)調(diào)算法
第7章 分布式協(xié)調(diào)算法求解動態(tài)分布式約束優(yōu)化問題
第8章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)