群智能优化算法理论与应用.pdf
本书共分六篇，分别阐述了作者近年来在(广义染色体)遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、免疫算法、细菌觅食算法和Memetic算法等典型群智能优化算法方面的研究成果。
算法理论
高级交互式遗传算法理论与应用.pdf
本书以解决问题为切入点，在遗传算法的框架体系下，主要研究体现用户评价不确定性以及基于机器学习构建用户认知模型的高级交互式遗传算法的关键技术和应用。具体内容包括：交互式遗传算法入门、进化个体区间适应值交互式遗传算法、进化个体模糊适应值交互式遗传算法等。
协同进化遗传算法理论及应用.pdf
本书在阐述协同进化遗传算法原理与新技术的同时，给出了协同进化遗传算法在多峰多目标复杂数值函数优化、机器人亿协调路径规划、神经网络优化，以及群体决策等方面的具体应用。
差分演化算法理论与应用.pdf
全书内容分为差分演化算法（以下简称算法）的理论与应用两篇。理论篇主要内容包括算法的不确保依概率收敛性的理论分析、算法依概率收敛的充分条件、改进算法的收敛性分析、辅助算法收敛的子空间聚类算子的设计。应用篇主要内容包括收敛算法在螺旋压缩弹簧参数优化问题中的应用、算法在薄膜太阳能电池抗
头脑风暴优化算法理论及应用.pdf
作为一种创造性思维的高效方式，头脑风暴在经济管理、社会科学等领域已经发挥了重要的作用。本书在论述头脑风暴过程的基础上，从系统建模和优化角度出发，介绍头脑风暴优化算法的理论分析、扩展算法和典型应用三方面的内容。主要包括头脑风暴优化算法的基本原理、性能分析和算法的扩展与改进策略，头脑
电磁计算中的辛算法理论及应用.pdf
本书主要介绍了辛算法的基本数学理论及其在电磁计算中涉及的相关技术，包括辛算法理论基础、电磁计算中辛算法的构建、电磁计算中辛算法的关键技术处理、电磁计算中辛算法的网格剖分及高阶边界处理、辛算法在波导仿真中的应用等，重点介绍了辛算法应用过程中关键技术的处理方法。附录部分给出了辛算法的
新型粒子群算法理论与实践.pdf
本书对算法的性能进行了讨论和分析，并将改进算法用于实际问题，内容包括粒子群算法及其理论基础、基于动态邻居和广义学习的粒子群算法、基于K均值聚类的动态多种群粒子群算法、多群体协同进化粒子群优化、自适应网格和拥挤距离的多目标粒子群算法等。
数据挖掘基础算法理论与Weka应用技术.pdf
《数据挖掘基础算法理论与Weka应用技术》对数据挖掘领域的若干算法进行较为详尽的讨论，重点介绍算法的基本思想、数学原理和程序实现框架，同时介绍算法在开源工具Weka中的实现，对相关参数的含义和取值原则进行解读，以便初学者能直接运用Weka解决简单问题。在内容组织方面，《数据挖掘基
现代智能算法理论及应用. 第二册.pdf
本书围绕智能算法中混沌加密、控制与预测算法、粒子群优化算法、多Agent算法展开一系列研究。
现代智能算法理论及应用.pdf
本书主要论述了智能算法中的免疫算法、分形编码算法、蚁群优化算法和支持向量机等问题。首先针对几类不同类型的一般性最优化问题，建立相应的基于免疫的算法，并进行理论和应用研究;其次介绍分形编码算法的理论基础及实现，探讨该算法的改进和应用;然后介绍蚁群优化算法的基本原理及并行实现，探讨其