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第一章 引论1

1.1 优化问题与优化方法1

1.2 智能优化的基本思想和技术特征2

1.3 觅食理论和微生物智能仿生技术4

1.4 NFL定理和标准测试函数5

第二章 标准粒子群算法与细菌觅食算法10

2.1 粒子群优化算法10

2.1.1 粒子群优化算法的产生与发展11

2.1.2 粒子群优化算法的基本原理与计算流程12

2.1.3 粒子群优化算法存在的问题与改进途径15

2.2 细菌觅食算法17

2.2.1 细菌觅食算法的仿生学基础17

2.2.2 细菌觅食算法的基本原理与计算流程18

2.2.3 细菌觅食算法的主要算子及其运算特征20

第三章 基于混沌变异的小生境粒子群优化算法25

3.1 混沌理论25

3.1.1 混沌现象的定义25

3.1.2 混沌现象的特征量26

3.1.3 相空间重构方法28

3.1.4 混沌理论在粒子群优化算法中的应用30

3.2 遗传算法30

3.2.1 遗传算法基本思想30

3.2.2 编码方法与遗传算子31

3.2.3 遗传算法的主要特性31

3.2.4 遗传算法流程与步骤32

3.3 粒子群算法与遗传算法及混沌算法的比较分析33

3.3.1 粒子群算法与遗传算法的比较分析34

3.3.2 粒子群算法与混沌算法的比较分析35

3.4 粒子群算法混沌初始化36

3.4.1 混沌运动遍历性的数学描述36

3.4.2 粒子群算法混沌初始化程序37

3.5 粒子群算法小生境进化策略38

3.5.1 遗传算法中的小生境技术比较分析39

3.5.2 小生境进化策略在粒子群算法中的应用设计40

3.6 粒子群算法参数设计42

3.6.1 适应度函数选择与尺度变换法则42

3.6.2 学习因子实验设计与惯性权重自适应调整策略44

3.7 基于混沌变异的小生境粒子群优化算法设计49

3.8 基于标准测试函数的算法实验分析51

第四章 基于群体协作的细菌觅食优化算法53

4.1 高等生物的群体协作优化模型53

4.1.1 群体协作优化建模的思想53

4.1.2 群体协作优化模型的算法分析54

4.2 基于环境感知的细菌觅食优化算法设计54

4.2.1 算法基本思想55

4.2.2 算法程序设计55

4.2.3 算法数值实验和结果讨论57

4.2.4 算法效果评价60

4.3 基于协同效应的细菌觅食优化算法设计61

4.3.1 算法基本思想61

4.3.2 算法程序设计61

4.3.3 算法数值实验和结果讨论63

4.3.4 算法效果评价67

第五章 基于生物进化的细菌觅食优化算法68

5.1 生物进化理论的优化建模68

5.1.1 生物进化的优化原理68

5.1.2 生物进化的遗传算法模型69

5.1.3 生物进化算法的特性分析71

5.2 基于差分进化的细菌觅食优化算法设计72

5.2.1 算法基本思想72

5.2.2 算法程序设计74

5.2.3 算法数值实验和结果讨论75

5.2.4 算法效果评价78

5.3 基于免疫进化的细菌觅食优化算法设计79

5.3.1 算法基本思想79

5.3.2 算法程序设计80

5.3.3 算法数值实验和结果讨论82

5.3.4 算法效果评价85

第六章 基于分布估计的细菌觅食优化算法87

6.1 分布估计算法的原理与流程87

6.1.1 分布估计算法的基本原理87

6.1.2 分布估计算法的逻辑流程88

6.1.3 分布估计算法的趋势分析89

6.2 基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法设计90

6.2.1 算法基本思想90

6.2.2 算法程序设计91

6.2.3 算法参数分析92

6.2.4 算法数值实验和结果讨论93

6.2.5 算法效果评价98

6.3 基于菌落生态自由分布的细菌觅食优化算法设计99

6.3.1 算法基本思想99

6.3.2 算法程序设计100

6.3.3 算法参数分析101

6.3.4 算法数值实验和结果讨论102

6.3.5 算法效果评价108

第七章 基于微生物共生机制的粒子群优化算法109

7.1 基于微生物寄生行为的双种群PSO算法109

7.1.1 生物寄生行为109

7.1.2 PSOPB算法模型110

7.1.3 测试函数111

7.1.4 参数设置111

7.1.5 结果分析112

7.2 模拟生物理想自由分布模型的PSO算法116

7.2.1 最优觅食理论116

7.2.2 理想自由分布模型117

7.2.3 IFDPSO算法模型117

7.2.4 IFDPSO的流程119

7.2.5 实验参数设置120

7.2.6 实验结果分析120

7.3 基于Predator-Prey行为的双种群PSO算法122

7.3.1 引言122

7.3.2 PPPSO算法模型123

7.3.3 PPPSO计算流程124

7.3.4 实验参数设置124

7.3.5 实验结果分析125

7.4 基于微生物群体感应的粒子群优化算法128

7.4.1 微生物群体感应128

7.4.2 PSOQS算法模型130

7.4.3 实验参数设置131

7.4.4 实验结果分析132

7.4.5 群体感应频率的实验分析137

7.4.6 群体感应种群规模的实验分析142

7.5 基于微生物寄生免疫的粒子群优化算法147

7.5.1 寄生免疫机理分析147

7.5.2 寄生免疫粒子群优化算法149

7.5.3 免疫逃避粒子群优化算法154

第八章 粒子群神经网络在电信业务预测中的应用160

8.1 神经网络的基本属性与存在的问题160

8.2 粒子群算法与神经网络的结合方式161

8.3 粒子群神经网络的拓扑结构与学习算法162

8.3.1 粒子群神经网络的拓扑结构162

8.3.2 粒子群神经网络的学习算法163

8.4 粒子群神经网络的模型设计和算法程序165

8.5 电信业务预测指标及其影响因素167

8.6 电信业务样本采集与数据统计分析169

8.6.1 电信业务样本采集169

8.6.2 样本数据统计分析171

8.7 基于电信业务样本的粒子群神经网络设计177

8.7.1 粒子群神经网络拓扑结构与基本参数177

8.7.2 粒子群神经网络训练误差179

8.8 电信业务预测模型实验结果的比较分析179

8.8.1 电信业务的测试样本179

8.8.2 预测结果的比较分析180

8.9 初步结论185

附录1 混沌变异小生境粒子群算法计算程序187

附录2 粒子群神经网络预测模型计算程序193

附录3 细菌觅食算法主程序197

附录4 群体感应粒子群算法计算程序202

附录5 寄生免疫粒子群算法计算程序207

附录6 免疫逃避粒子群算法计算程序213

参考文献218