智能優化算法：基於生物行為模型的案例分析與設計

本書是一部系統論述基於生物行為模型的智能優化算法案例與實現的著作。全書共分為6章:第1章介紹生物啟髮式計算的研究背景,對傳統生物啟髮式計算方法進行了概述;第2章介紹將層次型信息交流拓撲結構引入人工蜂群覓食模型中的內容,提出基於層次型信息交流機制的多蜂群協同進化優化算法,使用該算法在搜索過程中能夠維持整個種群多樣性的群落級進化,從而克服傳統單層生物啟髮式優化模型的“早熟收斂”問題,並進一步提升算法的收斂速度與收斂精度;第3章借鑒微生物學最新研究成果,從能量變化角度對細菌構建基於生命周期的優化模型,進一步介紹基於生命周期的菌群覓食自適應優化算法;第4章研究如何將改進的蜂群覓食優化算法用於求解聚類問題,將基於層次型信息交流機制的多蜂群協同進化優化的聚類優化算法用於教學評價體系;第5章研究如何將基於LCBFA的多閾值圖像分割算法用於圖像分割的問題;第6章對植物根系自適應生長與最優覓食這種典型生物個體行為進行深入研究,建立了基於根系生長的智能計算模型——混合人工植物根系生長優化模型。

本書從生物建模機理、算法設計和工程應用層面針對典型的生物覓食行為啟髮式計算方法進行研究,取得了具有創新性和應用價值的成果,所提出的改進策略和優化方法對於拓展相關領域的研究、指導實際應用都將具有一定的借鑒意義,可為從事相關智能優化方法研究的科研工作者提供可借鑒的理論指導。



劉洋，瀋陽大學教授，博士生導師。中國科學院大學博士，北京大學博士后，英國曼徹斯特大學訪問學者。現任瀋陽大學信息工程學院副院長，裝備製造綜合自動化重點實驗室副主任。從事人工智能算法、複雜系統建模方向的研究工作。作為負責人先後主持國家級、省級與市級科研項目10余項，在學術期刊上發表SCI/EI檢索論文20余篇，出版英文專著1部，獲得發明專利40余項。