Раздел 7 / 17

Страница 24 / 44

Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Для продолжения работы требуется Registration

Скачать приложение

Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой

Предисловие

Основные обозначения

Введение

Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения +

Глава 2. Эволюционные алгоритмы +

Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя +

Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой -

4.1. Искусственные иммунные системы

4.1.1. Биологические основы

4.1.2. Оптимизация с помощью модели иммунной сети

4.1.3. Алгоритм на основе искусственной микроиммунной системы

4.1.4. Пример алгоритма искусственной иммунной сети

4.2. Бактериальная оптимизация

4.2.1. Бионические предпосылки

4.2.2. Канонический алгоритм бактериальной оптимизации

4.2.3. Кооперативная бактериальная оптимизация

4.2.4. Алгоритм, использующий эффект роения бактерий

4.2.5. Гибридные бактериальные алгоритмы

4.3. Алгоритмы, вдохновленные роем светлячков

4.3.1. Алгоритм светлячков

4.3.2. Алгоритм оптимизации роем светлячков

4.4. Сорняковый алгоритм

4.4.1. Биологические основы

4.4.2. Схема алгоритма

4.5. Кукушкин поиск

4.5.1. Биологические предпосылки

4.5.2. Схема алгоритма

4.5.3. Эффективность алгоритма

4.6. Алгоритмы, вдохновленные поведением обезьян

4.6.1. Обезьяний поиск

4.6.2. Обезьяний алгоритм

4.7. Прочие алгоритмы

4.7.1. Тасующий алгоритм прыгающих лягушек

4.7.2. Алгоритм, инспирированный летучими мышами

4.7.3. Поиск косяком рыб

4.7.4. Алгоритм растущих деревьев

Вопросы для самопроверки

Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы +

Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов +

Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов +

Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации +

Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации +

Литература

Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации

Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации

Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации

Предметный указатель

Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой

Table of contents