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第一篇 仿人智能优化算法5

第1章 模糊逻辑算法5

1.1 模糊集合及其表示5

1.2 模糊集合的运算及其性质6

1.3 模糊关系与模糊矩阵6

1.4 模糊推理规则7

1.5 模糊系统的万能逼近特性8

第2章 神经网络算法11

2.1 神经细胞结构与功能11

2.2 人工神经元的基本特性12

2.3 人工神经网络及其特点13

2.4 前向神经网络的结构、训练及学习14

2.5 神经网络的学习规则16

2.6 前向网络误差反向传播学习算法及其逼近特性17

第3章 免疫算法18

3.1 免疫系统的基本概念18

3.2 免疫系统的组织结构18

3.3 免疫系统的免疫机制19

3.4 免疫系统的学习及优化机理20

3.5 免疫算法及克隆选择算法的实现步骤22

第4章 内分泌算法24

4.1 内分泌算法的提出24

4.2 内分泌与神经、免疫系统之间的关系24

4.3 生物内分泌系统25

4.4 内分泌激素调节规律的描述26

4.5 人工内分泌系统内分泌激素的调节机制26

4.6 基于内分泌调节机制的行为自组织算法的实现27

第5章 人工代谢算法29

5.1 人工代谢算法的提出29

5.2 人工代谢算法的原理29

5.3 人工代谢算法的描述30

5.4 人工代谢算法的实现流程33

第6章 膜计算35

6.1 膜计算的提出35

6.2 细胞膜的结构、模型及功能35

6.3 标准膜计算的原理37

6.4 标准膜计算的描述38

6.5 膜计算的过程及实现步骤39

第7章 禁忌搜索算法42

7.1 禁忌搜索算法的提出42

7.2 组合优化中的邻域概念42

7.3 局部搜索算法43

7.4 禁忌搜索算法44

7.5 禁忌搜索算法主要操作及参数45

第8章 和声搜索算法47

8.1 和声搜索算法的提出47

8.2 和声搜索算法的原理及结构47

8.3 和声搜索算法的主要步骤及流程49

第9章 思维进化算法52

9.1 思维进化算法的提出52

9.2 思维进化算法的基本思想52

9.3 思维进化算法的描述53

9.4 思维进化算法的实现步骤及流程55

第10章 社会进化算法58

10.1 社会进化算法的提出58

10.2 社会进化算法的基本思想58

10.3 多智能体社会进化系统59

10.4 社会进化算法的描述60

10.5 社会进化算法的实现步骤62

第11章 人口迁移算法63

11.1 人口迁移算法的提出63

11.2 人口迁移算法的原理63

11.3 人口迁移算法的描述64

11.4 人口迁移算法的实现步骤65

第12章 标杆学习算法67

12.1 标杆学习算法的提出67

12.2 标杆管理的基本思想67

12.3 标杆学习算法的基本原理68

12.4 标杆学习算法的数学描述69

12.5 标杆学习算法的实现流程70

第13章 瞭望算法72

13.1 瞭望算法的提出72

13.2 瞭望算法的基本原理72

13.3 瞭望算法的数学描述73

13.4 求解全局优化问题的瞭望算法的实现75

第14章 视觉认知优化算法78

14.1 视觉认知优化算法的提出78

14.2 视觉认知优化算法的原理78

14.3 视觉认知优化算法的描述与步骤79

14.4 算法的收敛性证明80

14.5 视觉认知优化算法的实现举例81

14.6 基于视觉认知的可视化算法81

第15章 头脑风暴优化算法83

15.1 头脑风暴优化算法的提出83

15.2 头脑风暴优化算法的基本思想83

15.3 头脑风暴过程的描述84

15.4 头脑风暴优化算法的描述及实现步骤85

15.5 基于讨论机制的头脑风暴优化算法87

第16章 随机聚焦搜索优化算法89

16.1 随机聚焦搜索优化算法的提出89

16.2 随机聚焦搜索优化算法的原理89

16.3 随机聚焦搜索优化算法的描述90

16.4 随机聚焦搜索算法的基本步骤90

16.5 基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化91

第17章 教学优化算法94

17.1 教学优化算法的提出94

17.2 教学优化算法的原理94

17.3 教学优化算法的数学描述95

17.4 教学优化算法的实现步骤96

第18章 帝国竞争算法98

18.1 帝国竞争算法的提出98

18.2 帝国竞争算法的原理98

18.3 帝国竞争算法的数学描述99

18.4 帝国竞争算法的实现步骤及流程101

第19章 世界杯竞赛算法103

19.1 世界杯竞赛算法的提出103

19.2 世界杯竞赛算法的描述103

19.3 世界杯竞赛算法的实现流程107

第20章 集体决策优化算法108

20.1 集体决策优化算法的提出108

20.2 集体决策优化的基本思想108

20.3 集体决策优化算法的数学描述109

20.4 集体决策优化算法的实现111

第二篇 进化算法115

第21章 遗传算法115

21.1 遗传算法的提出115

21.2 遗传算法的优化原理115

21.3 生物的遗传及遗传算法的基本概念116

21.4 遗传算法的基本操作116

21.5 遗传算法的求解步骤117

21.6 原对偶遗传算法119

第22章 遗传编程120

22.1 遗传编程的提出120

22.2 遗传编程的原理及基本操作120

22.3 遗传编程算法的设计步骤及流程122

22.4 遗传编程算法的本质属性123

第23章 进化规划125

23.1 进化规划的提出125

23.2 进化规划的原理及基本操作125

23.3 进化规划的实现步骤及流程126

第24章 进化策略128

24.1 进化策略的提出128

24.2 进化策略的基本原理128

24.3 进化策略的基本操作129

24.4 进化策略的实现步骤及流程131

第25章 分布估计算法133

25.1 分布估计算法的提出133

25.2 分布估计算法的基本原理133

25.3 分布估计算法的描述134

25.4 分布估计算法的基本步骤及流程135

第26章 差分进化算法138

26.1 差分进化算法的提出138

26.2 差分进化算法的原理138

26.3 差分进化算法的基本操作139

26.4 差分进化算法的实现步骤及流程141

26.5 差分进化算法的扩展形式142

第27章 DNA计算143

27.1 DNA计算的提出143

27.2 DNA计算的生物学基础143

27.3 DNA计算的基本原理及主要步骤144

27.4 DNA计算的基本操作145

27.5 DNA计算的编码问题148

27.6 DNA计算系统的原型149

第28章 基因表达式编程算法150

28.1 基因表达式编程算法的提出150

28.2 基因表达式编程算法的原理150

28.3 基因表达式编程的基本概念151

28.4 GEP算法的遗传操作153

28.5 基本的GEP算法流程154

第29章 Memetic算法155

29.1 Memetic算法的提出155

29.2 Memetic算法的原理155

29.3 Memetic算法的描述156

29.4 Memetic算法的流程158

29.5 Memetic算法的特点及其意义159

第30章 文化算法160

30.1 文化算法的提出160

30.2 文化算法的基本结构与原理160

30.3 文化算法求解约束优化问题的描述与设计161

30.4 基本文化算法的实现步骤及流程167

第三篇 群智能优化算法175

第31章 蚁群优化算法/蚁狮优化算法175

31.1 蚁群优化算法的提出175

31.2 蚂蚁的习性及觅食行为175

31.3 蚁群觅食策略的优化原理176

31.4 蚁群算法的原型——蚂蚁系统模型的描述177

31.5 基本蚁群算法的流程179

31.6 蚁狮优化算法的提出180

31.7 蚁狮的狩猎行为180

31.8 蚁狮优化算法的原理181

31.9 蚁狮优化算法的数学描述181

31.10 蚁狮优化算法的实现183

第32章 粒子群优化算法184

32.1 粒子群优化算法的提出184

32.2 粒子群优化算法的基本原理184

32.3 粒子群优化算法的描述185

32.4 粒子群优化算法的实现步骤及流程186

32.5 粒子群优化算法的特点及其改进187

第33章 人工蜂群算法/蜂群优化算法188

33.1 蜂群算法的提出188

33.2 人工蜂群算法的基本原理188

33.3 人工蜂群算法的描述190

33.4 人工蜂群算法的实现步骤与流程191

33.5 基于蜜蜂繁殖行为的蜂群优化算法192

第34章 混合蛙跳算法196

34.1 混合蛙跳算法的提出196

34.2 混合蛙跳算法的基本原理196

34.3 基本混合蛙跳算法的描述197

34.4 混合蛙跳算法的实现步骤199

34.5 混合蛙跳算法的流程200

第35章 人工鱼群算法201

35.1 人工鱼群算法的提出201

35.2 动物自治体模型与鱼类的觅食行为201

35.3 人工鱼群算法的基本原理202

35.4 人工鱼群算法的数学描述203

35.5 人工鱼群算法的流程205

第36章 大马哈鱼洄游算法206

36.1 大马哈鱼洄游算法的提出206

36.2 大马哈鱼的洄游习性206

36.3 大马哈鱼洄游算法的原理207

36.4 大马哈鱼洄游算法的描述208

36.5 大马哈鱼洄游算法的实现步骤及流程208

第37章 鲸鱼优化算法210

37.1 鲸鱼优化算法的提出210

37.2 鲸鱼的泡泡网觅食行为210

37.3 鲸鱼优化算法的原理211

37.4 鲸鱼优化算法的数学描述211

37.5 鲸鱼优化算法的实现步骤及流程213

第38章 磷虾群算法215

38.1 磷虾群算法的提出215

38.2 磷虾群算法的原理215

38.3 磷虾群算法的数学描述216

38.4 磷虾群算法的实现步骤及流程219

第39章 细菌觅食优化算法221

39.1 细菌觅食优化算法的提出221

39.2 大肠杆菌的结构及觅食行为221

39.3 细菌觅食优化算法的原理222

39.4 细菌觅食优化算法的数学描述223

39.5 细菌觅食优化算法的实现步骤及流程225

第40章 细菌（群体）趋药性算法227

40.1 细菌（群体）趋药性算法的提出227

40.2 细菌趋药性算法的原理227

40.3 细菌趋药性算法的数学描述228

40.4 细菌群体趋药性算法的基本思想229

40.5 细菌群体趋药性算法的数学描述230

40.6 细菌群体趋药性算法的实现步骤231

第41章 细菌菌落优化算法233

41.1 细菌菌落优化算法的提出233

41.2 细菌的生长、繁殖、死亡过程233

41.3 细菌菌落优化算法的原理234

41.4 细菌菌落优化算法的设计234

41.5 细菌菌落优化算法的实现步骤及流程235

第42章 猫群优化算法238

42.1 猫群优化算法的提出238

42.2 猫的习性238

42.3 猫群优化算法的原理239

42.4 猫群优化算法的数学描述240

42.5 猫群优化算法的实现步骤241

42.6 猫群优化算法实现的程序流程242

第43章 鼠群优化算法243

43.1 鼠群优化算法的提出243

43.2 鼠群优化算法的原理243

43.3 鼠群优化算法及其环境描述244

43.4 鼠群优化算法的实现步骤246

第44章 猫鼠种群算法248

44.1 猫鼠种群算法提出248

44.2 猫鼠种群算法的原理248

44.3 猫鼠种群算法的数学描述249

44.4 猫鼠种群算法的实现步骤及流程251

第45章 鸡群优化算法253

45.1 鸡群优化算法的提出253

45.2 鸡群优化算法的基本思想253

45.3 鸡群优化算法的数学描述254

45.4 鸡群优化算法的实现步骤及流程255

第46章 狼群算法257

46.1 狼群算法的提出257

46.2 狼的习性及狼群特征257

46.3 狼群算法的原理258

46.4 狼群算法的数学描述259

46.5 狼群算法的实现步骤及流程261

第47章 灰狼优化算法262

47.1 灰狼优化算法的提出262

47.2 灰狼的社会等级及狩猎行为262

47.3 灰狼优化算法的数学描述263

47.4 灰狼优化算法的实现步骤及流程265

第48章 狮子优化算法267

48.1 狮子优化算法的提出267

48.2 狮子的习性267

48.3 狮子优化算法的原理268

48.4 狮子优化算法的数学描述268

48.5 狮子优化算法的实现271

第49章 猴群算法272

49.1 猴群算法的提出272

49.2 猴群算法的原理272

49.3 猴群算法的数学描述273

49.4 猴群算法的实现步骤及流程275

第50章 雁群优化算法276

50.1 雁群优化算法的提出276

50.2 雁群飞行规则及其假设276

50.3 雁群优化算法的基本思想278

50.4 雁群优化算法的数学描述279

50.5 雁群优化算法的实现步骤及流程280

第51章 候鸟优化算法281

51.1 候鸟优化算法的提出281

51.2 候鸟V字形编队飞行的优化原理281

51.3 候鸟优化算法的描述283

51.4 候鸟优化算法的实现步骤及流程283

51.5 候鸟优化算法的特点及参数分析284

第52章 布谷鸟搜索算法286

52.1 布谷鸟搜索算法的提出286

52.2 布谷鸟的繁殖行为与Levy飞行286

52.3 布谷鸟搜索算法的原理288

52.4 布谷鸟搜索算法的数学描述289

52.5 布谷鸟搜索算法的实现步骤及流程290

第53章 萤火虫群优化算法/萤火虫算法291

53.1 萤火虫群优化算法的提出291

53.2 萤火虫闪光的特点及功能291

53.3 萤火虫群优化算法的数学描述292

53.4 萤火虫群优化算法的实现步骤及流程293

53.5 萤火虫算法的基本思想294

53.6 萤火虫算法的数学描述294

53.7 萤火虫算法的实现步骤及流程295

第54章 飞蛾扑火优化算法297

54.1 飞蛾扑火优化算法的提出297

54.2 飞蛾的横向导航方法297

54.3 飞蛾扑火的原理298

54.4 飞蛾扑火优化算法的数学描述298

54.5 飞蛾扑火优化算法的实现步骤301

第55章 蝙蝠算法303

55.1 蝙蝠算法的提出303

55.2 蝙蝠的习性及回声定位303

55.3 蝙蝠算法的基本思想304

55.4 蝙蝠算法的数学描述305

55.5 蝙蝠算法的实现步骤及流程306

第56章 果蝇优化算法308

56.1 果蝇优化算法的提出308

56.2 果蝇的生物价值及觅食行为308

56.3 果蝇优化算法的基本原理309

56.4 果蝇优化算法的数学描述309

56.5 果蝇优化算法的实现步骤及流程310

第57章 群居蜘蛛优化算法312

57.1 群居蜘蛛优化算法的提出312

57.2 蜘蛛的习性与特征312

57.3 群居蜘蛛优化算法的基本思想313

57.4 群居蜘蛛优化算法的数学描述314

57.5 蜘蛛优化算法的实现步骤及流程317

第58章 蟑螂优化算法319

58.1 蟑螂优化算法的提出319

58.2 蟑螂的习性319

58.3 蟑螂优化算法的原理320

58.4 蟑螂优化算法的数学描述320

58.5 蟑螂优化算法的实现步骤322

第59章 捕食搜索算法324

59.1 捕食搜索算法的提出324

59.2 动物捕食策略324

59.3 捕食搜索算法的基本思想325

59.4 捕食搜索算法的数学描述326

59.5 捕食搜索算法的实现步骤及流程327

第60章 自由搜索算法329

60.1 自由搜索算法的提出329

60.2 自由搜索算法的优化原理330

60.3 自由搜索算法的数学描述330

60.4 自由搜索算法的实现步骤及流程332

第61章 食物链算法333

61.1 食物链算法的提出333

61.2 捕食食物链333

61.3 人工捕食策略334

61.4 人工生命食物链的基本思想335

61.5 食物链算法的数学描述335

61.6 食物链算法的实现步骤及流程336

第62章 共生生物搜索算法338

62.1 共生生物搜索算法的提出338

62.2 共生生物搜索算法的原理338

62.3 共生生物搜索算法的数学描述339

62.4 SOS算法的实现步骤及流程340

第63章 生物地理学优化算法342

63.1 生物地理学优化算法的提出342

63.2 生物地理学的基本概念及生物物种迁移模型342

63.3 生物地理学优化算法的原理345

63.4 生物地理学优化算法的数学描述346

63.5 生物地理学优化算法的实现步骤及流程347

第64章 竞争优化算法349

64.1 竞争优化算法的提出349

64.2 竞争优化算法的原理349

64.3 竞争优化算法的描述353

64.4 竞争优化算法的实现步骤及流程354

第四篇 仿植物生长算法359

第65章 模拟植物生长算法359

65.1 模拟植物生长算法的提出359

65.2 模拟植物生长算法的原理359

65.3 模拟植物生长算法的数学描述360

65.4 模拟植物生长算法的实现步骤362

第66章 人工植物优化算法365

66.1 人工植物优化算法的提出365

66.2 人工植物优化算法的优化原理365

66.3 人工植物优化算法的数学描述366

66.4 人工植物优化算法的实现步骤及流程369

第67章 人工藻类算法371

67.1 人工藻类算法的提出371

67.2 藻类的生长特性371

67.3 人工藻类算法的数学描述373

67.4 人工藻类算法的伪代码及流程375

第68章 小树生长算法377

68.1 小树生长算法的提出377

68.2 小树生长算法的优化原理377

68.3 小树生长算法的数学描述378

68.4 小树生长算法的程序实现382

第69章 自然树生长竞争算法384

69.1 自然树生长竞争算法的提出384

69.2 自然树生长竞争算法的优化机理384

69.3 自然树生长的竞争模型385

69.4 自然树生长竞争算法的数学描述386

69.5 自然树生长竞争算法的实现步骤及流程387

第70章 根树优化算法389

70.1 根树优化算法的提出389

70.2 根树优化算法的基本原理389

70.3 根树优化算法的数学描述390

70.4 RTO算法的实现步骤391

第71章 森林优化算法393

71.1 森林优化算法的提出393

71.2 森林优化算法的原理393

71.3 森林优化算法的数学描述394

71.4 森林优化算法的实现步骤及流程396

第72章 入侵草优化算法398

72.1 入侵草优化算法的提出398

72.2 杂草生长的入侵性398

72.3 入侵草优化算法的原理399

72.4 入侵草优化算法的数学描述400

72.5 入侵草优化算法的实现步骤及流程401

第73章 种子优化算法402

73.1 种子优化算法的提出402

73.2 种子优化算法的基本思想402

73.3 种子优化算法的数学描述403

73.4 基于正态分布的种子优化算法405

第74章 花朵授粉算法407

74.1 花朵授粉算法的提出407

74.2 花朵授粉的特征407

74.3 花朵授粉算法的数学描述408

74.4 花朵授粉算法的实现步骤及流程409

第五篇 仿自然优化算法415

第75章 模拟退火算法415

75.1 模拟退火算法的提出415

75.2 固体退火过程的统计力学原理415

75.3 模拟退火算法的数学描述416

75.4 模拟退火算法的实现步骤及流程418

第76章 混沌优化算法420

76.1 混沌优化算法的提出420

76.2 混沌学与Logistic映射420

76.3 混沌优化算法的实现步骤422

76.4 变尺度混沌优化算法的实现步骤423

第77章 混沌黄金分割搜索算法425

77.1 混沌黄金分割搜索算法的提出425

77.2 混沌黄金分割搜索算法的原理及数学描述425

77.3 混沌黄金分割搜索算法的结构427

77.4 混沌黄金分割搜索算法的实现步骤及流程428

第78章 随机分形搜索算法430

78.1 随机分形搜索算法的提出430

78.2 随机分形搜索的原理430

78.3 分形搜索算法的数学描述431

78.4 分形搜索算法的实现步骤433

78.5 随机分形搜索算法的数学描述及实现步骤433

第79章 量子搜索算法437

79.1 量子搜索算法的提出437

79.2 量子计算基础437

79.3 Grover量子搜索算法的原理439

79.4 Grover算法的搜索步骤440

79.4 量子遗传算法的原理及实现步骤441

第80章 智能水滴优化算法444

80.1 智能水滴优化算法的提出444

80.2 智能水滴优化算法的基本原理444

80.3 智能水滴优化算法的数学描述445

80.4 智能水滴优化算法求解TSP问题的步骤及流程447

第81章 水循环算法449

81.1 水循环算法的提出449

81.2 水循环过程449

81.3 水循环算法的基本原理450

81.4 水循环算法的数学描述450

81.5 水循环算法的实现步骤及流程453

第82章 水波优化算法455

82.1 水波优化算法的提出455

82.2 水波现象与水波理论455

82.3 水波优化算法的基本原理456

82.4 水波优化算法的数学描述457

82.5 水波优化算法的实现步骤及流程457

第83章 人工雨滴算法459

83.1 人工雨滴算法的提出459

83.2 雨滴形成及降雨过程分析459

83.3 人工雨滴算法的基本思想460

83.4 人工雨滴算法的数学描述461

83.4 人工雨滴算法的实现步骤及流程463

第84章 云搜索优化算法464

84.1 云搜索优化算法的提出464

84.2 云搜索优化算法的基本思想464

84.3 云搜索优化算法的数学描述465

84.4 云搜索优化算法的实现步骤467

第85章 气象云模型优化算法468

85.1 气象云模型优化算法的提出468

85.2 气象云模型优化算法的基本思想468

85.3 气象云模型优化算法的数学描述469

85.4 气象云模型优化算法的实现步骤及流程470

第86章 风驱动优化算法474

86.1 风驱动优化算法的提出474

86.2 风驱动优化算法的原理474

86.3 风驱动优化算法的数学描述475

86.4 风驱动优化算法的实现步骤及流程478

第87章 宇宙大爆炸算法479

87.1 宇宙大爆炸算法的提出479

87.2 宇宙大爆炸算法的基本思想479

87.3 宇宙大爆炸算法的数学描述480

87.4 BB－BC算法实现步骤及流程481

第88章 中心引力优化算法483

88.1 中心引力优化算法的提出483

88.2 中心引力优化算法的原理483

88.3 中心引力优化算法的数学描述484

88.4 中心引力优化算法的实现步骤486

第89章 引力搜索算法488

89.1 引力搜索算法的提出488

89.2 引力搜索算法的原理488

89.3 引力搜索算法的数学描述490

89.4 引力搜索算法的实现步骤及流程491

第90章 引力场算法493

90.1 引力场算法的提出493

90.2 行星和恒星的形成理论493

90.3 引力场算法的基本思想494

90.4 引力场算法的数学描述495

90.5 引力场算法的实现步骤及流程498

第91章 极值动力学优化算法500

91.1 极值动力学优化算法的提出500

91.2 BS生物演化模型500

91.3 极值动力学优化算法的原理501

91.4 极值动力学优化算法的描述502

91.5 极值动力学优化算法的实现步骤及流程503

91.6 极值动力学优化算法的特点504

第92章 拟态物理学优化算法505

92.1 拟态物理学优化算法的提出505

92.2 拟态物理学505

92.3 拟态物理学优化算法的基本思想506

92.4 拟态物理学优化算法的数学描述508

92.5 拟态物理学优化算法的实现步骤509

第93章 分子动理论优化算法510

93.1 分子动理论优化算法的提出510

93.2 分子动理论的相关知识510

93.3 分子动理论优化算法的原理511

93.4 分子动理论优化算法的数学描述513

93.5 分子动理论优化算法的实现步骤及流程514

第94章 类电磁机制算法515

94.1 类电磁机制算法的提出515

94.2 库仑定律515

94.3 类电磁机制算法的基本思想516

94.4 类电磁机制算法的数学描述516

94.5 类电磁机制算法的实现步骤及流程518

第95章 热传递搜索算法520

95.1 热传递搜索算法的提出520

95.2 热传递搜索算法的原理520

95.3 热传递搜索算法的数学描述521

94.4 热传递搜索算法的流程523

第96章 涡流搜索算法525

96.1 涡流搜索算法的提出525

96.2 涡流搜索算法的原理525

96.3 涡流搜索算法的数学描述526

96.4 涡流搜索算法的实现及流程529

第97章 闪电搜索算法531

97.1 闪电搜索算法的提出531

97.2 闪电搜索算法的原理531

97.3 闪电搜索算法的数学描述532

97.4 闪电搜索算法的实现步骤及流程534

第98章 光线优化算法536

98.1 光线优化算法的提出536

98.2 光线优化算法的原理536

98.3 光线优化算法的数学描述539

98.4 光线优化算法的流程541

第99章 化学反应优化算法542

99.1 化学反应优化算法的提出542

99.2 化学反应优化算法的原理542

99.3 化学反应优化算法的数学描述544

99.4 化学反应优化算法的实现步骤及流程546

第100章 正弦余弦算法548

100.1 正弦余弦算法的提出548

100.2 正弦余弦算法的原理548

100.3 正弦余弦算法的数学描述549

100.4 正弦余弦算法的伪代码实现551

第101章 阴－阳对优化算法552

101.1 阴－阳对优化算法的提出552

101.2 阴－阳对优化算法的基本思想552

101.3 阴－阳对优化算法的数学描述553

101.4 阴－阳对优化算法的伪代码实现555

第六篇 涌现计算559

第102章 一维元胞自动机的涌现计算559

102.1 元胞自动机概念的提出559

102.2 元胞自动机的结构与规则559

102.3 一维元胞自动机涌现计算的原理560

第103章 Conway生命游戏的涌现计算563

103.1 Conway生命游戏的提出563

103.2 二维细胞自动机的结构和规则563

103.3 Conway生命游戏的演化565

103.4 基于MATLAB的生命游戏仿真设计566

103.5 基于MATLAB的生命游戏仿真算法的实现步骤567

第104章 蚂蚁系统觅食路径的涌现计算569

104.1 蚂蚁群体觅食行为的涌现现象569

104.2 蚂蚁群体觅食行为模型的构建569

104.3 蚂蚁主体觅食行为规则及模型参数571

104.4 基于Agent的蚂蚁群体觅食行为的涌现计算572

第105章 数字人工生命Autolife的涌现行为575

105.1 Autolife模型的提出575

105.2 Autolife模型的基本思想575

105.3 Autolife模型的规则描述576

105.4 不同环境下的人工生命群体动态行为578

105.5 组织的自创生与自修复578

105.6 Autolife模型的意义579

第106章 黏菌的铁路网络涌现计算581

106.1 黏菌涌现计算的提出581

106.2 黏菌及其习性581

106.3 黏菌觅食的涌现行为582

106.4 黏菌交通网络的涌现计算过程583

106.5 黏菌网络的性能及路径寻优模型584

附录A 智能优化算法的理论基础：复杂适应系统理论587

参考文献592