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| 內容簡介： |
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《菌群优化与仿生管理》的内容一方面针对传统群体智能优化算法存在的问题，启发于细菌生物学行为提出新型的菌群优化模型与算法，使之更为有效可靠；另一方面，将提出的新模型新算法应用于实际问题求解，拓展群体智能优化算法的应用领域。在介绍细菌觅食优化算法的基本原理、基本菌群优化算法基础上，阐述了菌群优化算法的实现技术、关键参数分析，提出了线性变化趋化步长的BFO算法、非线性变化趋化步长的BFO算法及自适应BFO算法；在应用研究中，基于提出的各种新型菌群优化模型，开展了在投资组合、车辆路径规划、工程优化、RFID网络规划、多目标优化、经济调度等各类管理、经济、工程、科技领域中的应用。
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| 關於作者： |
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牛奔，男，安徽全椒人，工学博士。深圳大学副教授，新西兰惠灵顿维多利亚大学、香港大学访问学者，香港理工大学、中国科学院博士后。长期从事仿生管理理论与实践的研究，至今发表学术论文100余篇SCI、EI论文88篇，出版专著两部。近年来主持国家自然科学基金、中国博士后基金、广东省自然科学基金等基金项目7项，入选2012年度国家第二批“香江学者”，广东省“千百十人才”省级培养对象，2013年度深圳市“高层次人才”，以及2014年度深圳市海外高层次人才“孔雀计划”。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 背景与意义
1.2 群体智能与群体智能系统
1.3 群体智能算法
1.4 本书的篇章结构
参考文献
第2章 BFO算法基本原理及研究综述
2.1 引言
2.2 BFO算法的基本原理
2.3 BFO算法的理论研究综述
2.4 BFO算法的应用研究综述
2.5 本章小结
参考文献
第3章 BFO算法参数分析与算法改进
3.1 引言
3.2 BFO算法的参数分析
3.3 趋化步长时序变化的BFO算法
3.4 趋化步长非线性变化的BFO算法
3.5 简化BFO算法
3.6 本章小结
参考文献
第4章 基于BFO算法的投资组合优化
4.1 引言
4.2 考虑市场流动性风险的投资组合模型的构建
4.3 BFO算法在流动性风险投资组合优化中的应用
4.4 实验结果
4.5 本章小结
参考文献
第5章 基于BFO算法的聚类分析
5.1 引言
5.2 数据聚类的含义
5.3 K-means算法
5.4 BFO+K算法
5.5 仿真实验与分析
5.6 本章小结
参考文献
第6章 基于BFO算法的工程优化
6.1 引言
6.2 基于BFO算法的工程优化方案
6.3 本章小结
参考文献
第7章 基于BFO算法的RFID网络规划
7.1 引言
7.2 RFID网络规划
7.3 实例研究
7.4 本章小结
参考文献
第8章 多目标BFO算法及其在环境经济调度中的应用
8.1 引言
8.2 多目标优化问题描述
8.3 多目标细菌觅食优化算法
8.4 测试实验
8.5 基于MBFO算法的环境经济调度
8.6 本章小结
参考文献
第9章 基于生命周期模型的群体感应仿真
9.1 引言
9.2 生命周期模型
9.3 群体感应系统
9.4 LCM-QS模型
9.5 LCM-QS的实施
9.6 仿真实验结果与讨论
9.7 本章小结
参考文献
第10章 菌群优化算法
10.1 引言
10.2 人工菌群行为概述
10.3 BcO算法优化模型与算法
10.4 实验与结果
10.5 本章小结
参考文献
第11章 研究总结及仿生管理研究展望
11.1 研究总结
11.2 仿生管理学研究展望
11.3 结束语
参考文献
附录
A.BFO算法MATLAB实现
B.SiBFO算法MATLAB实现
C.测试函数基本信息
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