第1章 绪论
1.1 引言
1.2 蚂蚁的生物学特征
1.3 蚁群算法的思想起源
1.4 蚁群算法的研究进展
1.5 本书的体系结构
1.6 本章 小结
参考文献
第2章 基本蚁群算法原理及其复杂度分析
2.1 引言
2.2 基本蚁群算法的原理
2.3 基本蚁群算法的系统学特征
2.4 基本蚁群算法的数学模型
2.5 基本蚁群算法的具体实现
2.6 基本蚁群算法的复杂度分析
2.7 基本蚁群算法的性能评价指标
2.8 本章 小结
参考文献
第3章 蚁群算法的收敛性研究
3.1 引言
3.2 图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究
3.3 一类改进蚁群算法的收敛性证明
3.4 GBAS／tdev和GBAS／tdlb的确定性收敛证明
3.5 基本蚁群算法的A.S.收敛性研究
3.6 一类分布式蚂蚁路由算法的收敛性研究
3.7 基于分支路由和Wiener过程的蚁群算法收敛性证明
3.8 一种简单蚁群算法及其收敛性分析
3.9 遗传一蚁群算法的Markov收敛性分析
3.1 0一类广义蚁群算法(GACA)的收敛性分析
3.1 1本章 小结
参考文献
第4章 蚁群算法的实验分析及参数选择原则
4.1 引言
4.2 蚁群行为和参数对算法性能影响的实验分析
4.3 蚁群算法参数最优组合的“三步走”方法
4.4 本章 小结
参考文献
第5章 离散域蚁群算法的改进研究
5.1 引言
5.2 自适应蚁群算法
5.3 基于去交叉局部优化策略的蚁群算法
5.4 基于信息素扩散的蚁群算法
5.5 多态蚁群算法
5.6 基于模式学习的小窗口蚁群算法
5.7 基于混合行为的蚁群算法
5.8 带聚类处理的蚁群算法
5.9 基于云模型理论的蚁群算法
5.1 0具有感觉和知觉特征的蚁群算法
5.1 1具有随机扰动特性的蚁群算法
5.1 2基于信息熵的改进蚁群算法
5.1 3本章 小结
参考文献
第6章 连续域蚁群算法的改进研究
6.1 引言
6.2 基于网格划分策略的连续域蚁群算法
6.3 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法
6.4 连续域优化问题的自适应蚁群算法
6.5 基于交叉变异操作的连续域蚁群算法
6.6 嵌入确定性搜索的连续域蚁群算法
6.7 基于密集非递阶的连续交互式蚁群算法(cIACA)
6.8 多目标优化问题的连续域蚁群算法
6.9 复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法
6.1 0本章 小结
参考文献
第7章 蚁群算法的典型应用
7.1 引言
7.2 车间作业调度问题
7.3 网络路由问题
7.4 车辆路径问题
7.5 机器人领域
7.6 电力系统
7.7 故障诊断
7.8 控制参数优化
7.9 系统辨识
7.1 0聚类分析
7.1 1数据挖掘
7.1 2图像处理
7.1 3航迹规划
7.1 4空战决策
7.1 5岩土工程
7.1 6化学工业
7.1 7生命科学
7.1 8布局优化
7.1 9本章 小结
参考文献
第8章 蚁群算法的硬件实现
8.1 引言
8.2 仿生硬件概述
8.3 基于FPGA的蚁群算法硬件实现
8.4 基于蚁群算法和遗传算法动态融合的软硬件划分
8.5 本章 小结
参考文献
第9章 蚁群算法同其他仿生优化算法的比较与融合
9.1 引言
9.2 其他几种仿生优化算法的基本原理
9.3 蚁群算法与其他仿生优化算法的异同比较
9.4 蚁群算法与遗传算法的融合
9.5 蚁群算法与人工神经网络的融合
9.6 蚁群算法与微粒群算法的融合
9.7 蚁群算法与人工免疫算法的融合
9.8 本章 小结
参考文献
第10章 展望
10.1 引言
10.2 蚁群算法的模型改进
10.3 蚁群算法的理论分析
10.4 蚁群算法的并行实现
10.5 蚁群算法的应用领域
10.6 蚁群算法的硬件实现
10.7 蚁群算法的智能融合
10.8 本章 小结
参考文献
附录A基本蚁群算法程序
A.1 C语言版
A.2 Matlab语言版
A.3 VisualBasic语言版
附录B相关网站
附录C基本术语(中英文对照)及缩略语
附录D(词一首)鹧鸪天蚁群算法
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