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第1章 蚁群算法1

1.1 基本蚁群算法1

1.1.1 蚁群算法的原理1

1.1.2 蚁群算法的数学模型2

1.1.3 蚁群算法的特点4

1.2 基于信息熵的改进蚁群算法4

1.2.1 基本蚁群算法的优点及不足4

1.2.2 各种改进ACO4

1.2.3 改进ACO可行性分析5

1.2.4 熵及其性质5

1.2.5 改进蚁群算法12

1.2.6 改进蚁群算法与遗传算法的性能比较13

1.3 改进蚁群算法在房地产投资组合优化中的应用17

1.3.1 房地产开发项目投资组合均值-信息熵模型17

1.3.2 改进蚁群算法的应用20

1.4 小结22

主要参考文献22

第2章 粒子群算法24

2.1 基本粒子群算法24

2.1.1 粒子群算法的原理24

2.1.2 粒子群算法的产生和发展25

2.1.3 粒子群算法的步骤25

2.1.4 粒子群算法的应用领域26

2.1.5 粒子群算法的特点26

2.2 改进粒子群算法26

2.2.1 改进粒子群算法的可行性分析26

2.2.2 改进PSO算法与其他算法的性能比较27

2.3 改进粒子群算法在结构可靠度分析中的应用28

2.3.1 基于改进PSO算法的结构可靠性指标的求解28

2.3.2 基于改进ACO和PSO的点支式玻璃幕墙抗风可靠度分析30

2.4 小结60

主要参考文献60

第3章 人工鱼群算法62

3.1 基本人工鱼群算法62

3.1.1 人工鱼群算法的原理62

3.1.2 人工鱼群算法的特点64

3.1.3 人工鱼群算法研究现状及应用64

3.2 改进人工鱼群算法65

3.2.1 改进人工鱼群算法的基本思路65

3.2.2 改进人工鱼群算法的寻优步骤67

3.3 改进人工鱼群算法与基本人工鱼群算法的性能比较67

3.3.1 两种算法的测试函数介绍67

3.3.2 算法参数的设置68

3.3.3 改进的人工鱼群算法与基本人工鱼群算法的性能比较分析68

3.4 改进人工鱼群算法在桁架结构优化中的应用72

3.4.1 改进人工鱼群算法在桁架结构连续变量优化中的应用72

3.4.2 改进人工鱼群算法在桁架结构离散变量优化中的应用83

3.5 小结93

主要参考文献94

第4章 人工蜂群算法96

4.1 基本人工蜂群算法96

4.1.1 人工蜂群算法的原理96

4.1.2 人工蜂群算法的数学模型97

4.1.3 人工蜂群算法特点99

4.1.4 人工蜂群算法研究现状100

4.2 人工蜂群算法的改进101

4.2.1 基于小区间搜索的改进人工蜂群算法101

4.2.2 基于信息熵的改进人工蜂群算法104

4.2.3 算法性能分析106

4.3 基于改进人工蜂群算法的桁架优化108

4.3.1 基于可靠性的桁架结构离散变量结构优化设计模型108

4.3.2 桁架优化的流程109

4.3.3 算例109

4.4 小结112

主要参考文献113

第5章 蛙跳算法115

5.1 基本蛙跳算法115

5.1.1 蛙跳算法的原理115

5.1.2 蛙跳算法的数学模型116

5.1.3 蛙跳算法的研究现状119

5.1.4 蛙跳算法的特点120

5.2 改进蛙跳算法120

5.2.1 改进的可行性分析121

5.2.2 具体改进步骤121

5.2.3 算法性能分析122

5.3 改进蛙跳算法在结构可靠指标计算中的应用131

5.4 小结134

主要参考文献134

第6章 猴群算法136

6.1 基本猴群算法136

6.1.1 猴群算法的原理136

6.1.2 猴群算法的数学模型137

6.2 改进猴群算法139

6.2.1 猴群算法的优缺点139

6.2.2 学者的改进139

6.2.3 基于自适应系数的改进猴群算法140

6.3 改进猴群算法在传感器优化布置及在结构可靠性分析中的应用142

6.3.1 改进猴群算法在传感器优化布置中的应用142

6.3.2 改进猴群算法在结构可靠性分析中的应用147

6.4 小结151

主要参考文献151

第7章 萤火虫算法153

7.1 基本萤火虫算法153

7.1.1 萤火虫算法的原理153

7.1.2 萤火虫算法的特点156

7.1.3 萤火虫算法的国内外研究现状156

7.2 改进的萤火虫算法157

7.3 算法性能分析158

7.4 改进的萤火虫算法在桁架结构优化中的应用159

7.4.1 桁架结构形状优化设计数学模型159

7.4.2 改进萤火虫算法在结构优化中的应用161

7.5 小结165

主要参考文献165