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第一篇 导引篇 3

第1章 概述 3

1.1群集智能概述 3

1.2群集智能的基本原则与特点 5

1.3群集智能理论研究现状 8

1.3.1群集智能计算方法 8

1.3.2群集智能模型研究 9

1.3.3群集智能行为研究 9

1.3.4群体协作行为研究 10

1.3.5群集智能数学建模方法 10

1.4群集智能算法的发展展望 11

1.4.1群集智能理论的完善 11

1.4.2群集智能算法的设计 11

1.4.3群集智能算法性能的提高 12

1.5本书章节安排 12

参考文献 14

第二篇 基础篇 21

第2章 蚁群优化算法 21

2.1引言 21

2.2蚁群优化算法理论原理 22

2.2.1基本蚁群的觅食过程 22

2.2.2基本蚁群的机制原理 23

2.2.3基本蚁群算法的特点 24

2.3蚁群优化算法数学模型及实现流程 25

2.3.1蚁群优化算法的数学模型 25

2.3.2蚁群优化算法的算法步骤流程 27

2.3.3蚁群优化算法的程序结构流程 28

2.4改进的蚁群优化算法 29

2.4.1最大最小蚁群算法 29

2.4.2具有变异和分工特征的蚁群算法 31

2.4.3自适应蚁群算法 32

2.5蚁群优化算法的典型应用 33

2.6本章小结 35

参考文献 35

第3章 传染病动力学模型及疫情优化控制算法 38

3.1引言 38

3.2经典仓室传染病模型 39

3.2.1 SIS模型 39

3.2.2 SIR模型 40

3.2.3 SIRS模型 41

3.3多种群传染病模型 42

3.4网络传染病模型 43

3.5基于Agent个体的传染病模型 45

3.6传染病疫情优化控制 46

3.6.1疫情控制模型问题提出 47

3.6.2传染病疫情优化控制模型 48

3.7本章小结 50

参考文献 50

第4章 粒子群优化算法 54

4.1引言 54

4.2粒子群优化算法的数学模型及算法流程 54

4.2.1粒子群优化算法的数学模型 54

4.2.2粒子群优化算法的算法流程 57

4.3改进的粒子群优化算法 58

4.3.1带惯性权重的PSO模型 58

4.3.2带收缩系数的PSO模型 59

4.3.3 Bare Bones Particle Swarm（BBPS）模型 59

4.3.4带被动c-聚集的PSO模型 60

4.3.5基于拓扑结构的改进算法 61

4.4粒子群优化算法的典型应用 62

4.5本章小结 63

参考文献 63

第三篇 应用篇 69

第5章 基于人工蚁群的无线传感器网络节点唤醒控制算法 69

5.1引言 69

5.2问题提出 72

5.3算法实现 74

5.3.1蚂蚁搜索 75

5.3.2信息素释放 76

5.3.3信息素扩散 77

5.3.4信息素的积累 77

5.3.5基于信息素的控制 78

5.4参数设计 78

5.5算法仿真结果比较 80

5.6定理阐述 86

5.6.1定理1和定理2中各项参数的定义 86

5.6.2定理1的证明 87

5.6.3定理2的证明 89

5.7本章小结 91

参考文献 92

第6章 基于分布式传染病模型的无线传感网联合预警与跟踪 96

6.1引言 96

6.2问题提出 97

6.3分布式传染病模型 98

6.3.1直接感染 101

6.3.2交叉感染免疫/免疫缺失 101

6.3.3交叉感染 102

6.3.4病毒量积累 102

6.4分布式传染病模型与节点联合唤醒控制问题 103

6.4.1唤醒控制问题 103

6.4.2基于分布式传染病模型的联合唤醒控制 104

6.5参数设计 105

6.6仿真分析 106

6.6.1算法比较 107

6.6.2算法鲁棒性验证 108

6.6.3交叉运动双目标跟踪 110

6.7定理阐述 111

6.8本章小结 112

参考文献 113

第7章 基于粒子群算法的机场停机位分配求解 116

7.1引言 116

7.2机位分配问题描述 119

7.2.1机位分配问题约束条件 119

7.2.2机位分配问题的优化目标函数 124

7.3机位分配优化模型建立 126

7.3.1假设条件 126

7.3.2模型建立 126

7.4基于粒子群算法的机位分配问题优化求解 127

7.4.1适应度函数设计 127

7.4.2航班分配层次排序算法设计 128

7.4.3机位分配优化模型约束处理 129

7.4.4基于Round规则的停机位编码设计 131

7.4.5航班机位冲突判定算法的设计 132

7.4.6求解停机位分配问题的PSO算法设计 132

7.5实验仿真及数值分析 134

7.5.1案例描述 134

7.5.2参数设置 136

7.5.3仿真结果 137

7.6本章小结 140

参考文献 140

第8章 基于粒子群算法的空间站组装姿态指令优化求解 143

8.1引言 143

8.2空间站组装的数学模型 144

8.3姿态指令优化函数求解 148

8.3.1梯度下降法 148

8.3.2标准PSO算法 148

8.3.3基于生物互利共生的双种群PSO算法 149

8.4基于互利共生的双种群PSO算法仿真实验 152

8.4.1测试函数和参数设定 152

8.4.2实验结果与分析 153

8.5空间站组装姿态指令优化数值实验 158

8.5.1参数设定 158

8.5.2实验结果 158

8.6本章小结 164

参考文献 164