《面向複雜系統的群集智慧型》從複雜性科學的視角出發，系統闡述了面向複雜系統的群集智慧型理論與方法。全書內容共分為8章。作為緒論的第1章綜述了群集智慧型的研究進展並描述了全書的概貌，起到導引的作用。第2～5章是《面向複雜系統的群集智慧型》的主要內容，其中，前兩章分別探討群集智慧型中的最佳化和廣義最佳化（進化）問題，屬於“方法導向研究”；後兩章分別探討群集智慧型中的分工合作和結構湧現問題，屬於“問題導向研究”；上述4章構成了《面向複雜系統的群集智慧型》的主體篇。第6～8章是對群集智慧型的拓展性研究，它們共同構成《面向複雜系統的群集智慧型》的擴展篇，其中，第6章討論模擬人類群體情感的社會情感計算，第7章闡述群集智慧型與人工神經網路和人工免疫系統的關係，第8章進一步給出了不同方法的融合範例。 《面向複雜系統的群集智慧型》適於從事智慧型科學和複雜性研究的科技工作者閱讀使用，也可作為高等院校智慧型科學與技術、系統工程、管理科學與工程等信息類和管理類相關專業研究生和本科生的教學參考書。
基本介紹
- 書名：面向複雜系統的群集智慧型
- 出版社：科學出版社
- 頁數：371頁
- 開本：5
- 品牌：科學出版社
- 作者：肖人彬 等
- 出版日期：2013年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030376250
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,名人推薦,
基本介紹
內容簡介
《面向複雜系統的群集智慧型》取材新穎，內容充實，集中展示了作者近期的研究成果和國際上的前沿研究進展。
作者簡介
肖人彬，1965年7月生於湖北武漢；1993年6月獲得系統工程專業博士學位；2000年5月於華中理工大學破格晉升教授；現為華中科技大學博士生導師。主要研究方向為：複雜系統建模與分析、群集智慧型、湧現計算、管理系統工程等。作為項目負責人已主持承擔8項國家自然科學基金項目。此外，還主持承擔了國家863項目、高等學校博士點基金等其他省部級以上科研課題10餘項。2003年入選教育部“優秀青年教師資助計畫”，2005年入選教育部“新世紀優秀人才支持計畫”及湖北省“新世紀高層次人才工程”。
作為第一完成人獲得省部級自然科學獎4項（教育部1項，湖北省3項）和湖北省科技進步獎二等獎1項；出版學術專著6本；在國內外學術期刊上發表論文100多篇，其中，30多篇被SCI、SSCI收錄（第一作者20餘篇）。指導2名博士生完成的博士學位論文被評為湖北省“優秀博士學位論文”。
作為第一完成人獲得省部級自然科學獎4項（教育部1項，湖北省3項）和湖北省科技進步獎二等獎1項；出版學術專著6本；在國內外學術期刊上發表論文100多篇，其中，30多篇被SCI、SSCI收錄（第一作者20餘篇）。指導2名博士生完成的博士學位論文被評為湖北省“優秀博士學位論文”。
圖書目錄
《信息科學技術學術著作叢書》序
序一
序二
前言
第一篇導引篇
第1章緒論
1.1 引言
1.2群集智慧型行為的生物原型
1.2.1蟻群覓食
1.2.2鳥群覓食
1.2.3蟻群勞動分工
1.2.4蟻群墓地構造
1.2.5蜂群築巢
1.3群集智慧型研究進展
1.3.1群集智慧型系統結構
1.3.2群集智慧型模型與算法
1.3.3群集智慧型典型套用
1.3.4群集智慧型發展展望
1.4群集智慧型特性分析及其對複雜系統研究的意義
1.4.1群集智慧型特性分析
1.4.2群集智慧型對複雜系統研究的意義
1.5本書的主要內容
1.6本書的篇章結構
參考文獻
第二篇主體篇
第2章群集智慧型最佳化的算法理論與算法改進
2.1群集智慧型最佳化概述
2.2群集智慧型最佳化算法及其理論分析
2.2.1微粒群算法
2.2.2蟻群算法
2.2.3人工蜂群算法
2.2.4微粒群算法的理論分析
2.3微粒群算法的穩定性
2.3.1生物學背景
2.3.2帶被動c—聚集的微粒群算法
2.3.3近鄰個體互動微粒群算法
2.3.4近鄰個體互動微粒群算法的李雅普諾夫穩定性分析
2.3.5帶主動c—聚集的微粒群算法
2.3.6 PSOAC算法的一致漸近穩定性分析
2.3.7基於群體決策信息的微粒群算法
2.4最大速度上限的改進策略
2.4.1最大速度常數的研究現狀
2.4.2最大速度上限的作用
2.4.3最大速度上限的隨機策略
2.5具有確定認知策略的混合微粒群算法
2.5.1標準微粒群算法的局部收斂性能分析
2.5.2具有確定認知策略的混合微粒群算法原理
2.5.3非穩定線性系統逼近問題
2.6自適應分工微粒群算法
2.6.1微粒群算法中的自適應分工原理
2.6.2局部環境因子和種群自適應分工策略
2.6.3 ADPS0算法的結構與實現
2.6.4ADPSO算法的性能分析
2.7群集智慧型最佳化方法的綜合套用實例
2.7.1問題的描述
2.7.2並行公差最佳化設計問題的模型轉換
2.7.3面向並行公差最佳化設計的混合群集智慧型算法
2.7.4綜合求解實例
2.8小結
參考文獻
第3章基於群集智慧型的複雜系統共進化
3.1引言
3.2複雜系統的共進化機制分析
……
第4章蟻群勞動分工建模與仿真
第5章群集智慧型作用下的結構湧現
第三篇擴展篇
第8章人工蜂群算法與人工免疫網路系統的融合
索引
後記
序一
序二
前言
第一篇導引篇
第1章緒論
1.1 引言
1.2群集智慧型行為的生物原型
1.2.1蟻群覓食
1.2.2鳥群覓食
1.2.3蟻群勞動分工
1.2.4蟻群墓地構造
1.2.5蜂群築巢
1.3群集智慧型研究進展
1.3.1群集智慧型系統結構
1.3.2群集智慧型模型與算法
1.3.3群集智慧型典型套用
1.3.4群集智慧型發展展望
1.4群集智慧型特性分析及其對複雜系統研究的意義
1.4.1群集智慧型特性分析
1.4.2群集智慧型對複雜系統研究的意義
1.5本書的主要內容
1.6本書的篇章結構
參考文獻
第二篇主體篇
第2章群集智慧型最佳化的算法理論與算法改進
2.1群集智慧型最佳化概述
2.2群集智慧型最佳化算法及其理論分析
2.2.1微粒群算法
2.2.2蟻群算法
2.2.3人工蜂群算法
2.2.4微粒群算法的理論分析
2.3微粒群算法的穩定性
2.3.1生物學背景
2.3.2帶被動c—聚集的微粒群算法
2.3.3近鄰個體互動微粒群算法
2.3.4近鄰個體互動微粒群算法的李雅普諾夫穩定性分析
2.3.5帶主動c—聚集的微粒群算法
2.3.6 PSOAC算法的一致漸近穩定性分析
2.3.7基於群體決策信息的微粒群算法
2.4最大速度上限的改進策略
2.4.1最大速度常數的研究現狀
2.4.2最大速度上限的作用
2.4.3最大速度上限的隨機策略
2.5具有確定認知策略的混合微粒群算法
2.5.1標準微粒群算法的局部收斂性能分析
2.5.2具有確定認知策略的混合微粒群算法原理
2.5.3非穩定線性系統逼近問題
2.6自適應分工微粒群算法
2.6.1微粒群算法中的自適應分工原理
2.6.2局部環境因子和種群自適應分工策略
2.6.3 ADPS0算法的結構與實現
2.6.4ADPSO算法的性能分析
2.7群集智慧型最佳化方法的綜合套用實例
2.7.1問題的描述
2.7.2並行公差最佳化設計問題的模型轉換
2.7.3面向並行公差最佳化設計的混合群集智慧型算法
2.7.4綜合求解實例
2.8小結
參考文獻
第3章基於群集智慧型的複雜系統共進化
3.1引言
3.2複雜系統的共進化機制分析
……
第4章蟻群勞動分工建模與仿真
第5章群集智慧型作用下的結構湧現
第三篇擴展篇
第8章人工蜂群算法與人工免疫網路系統的融合
索引
後記
名人推薦
肖人彬教授等人的學術著作《面向複雜系統的群集智慧型》獨闢蹊徑，將其研究領域進一步推進到對群集個體間分工合作和組織結構相關問題的探索，不乏新穎之處。該書還開展了群集智慧型的拓展性研究，書中內容廣博，包含不少真知灼見。該著作特色鮮明，反映了作者在群集智慧型研究方面的豐富成果。書中提出的“問題導向的群集智慧型研究”具有深刻的啟發性和方法學意義，可望對今後的群集智慧型研究起到相應的引領作用。
——中國工程院院士 何新貴
呈現在讀者面前的這本《面向複雜系統的群集智慧型》著作獨樹一幟，在智慧型科學與複雜性科學的結合上做出了有益探索。全書內容豐富，結構嚴謹，系統性強。該著作立意新穎，基於複雜性科學的理念，從複雜系統的角度切入，問題導向與方法導向並重，視角獨特，啟發性強。在此基礎上，該著作博採眾長，綜合集成，將定性分析與定量研究融為一體。
——國家自然科學基金委員會管理科學部主任 吳啟迪
——中國工程院院士 何新貴
呈現在讀者面前的這本《面向複雜系統的群集智慧型》著作獨樹一幟，在智慧型科學與複雜性科學的結合上做出了有益探索。全書內容豐富，結構嚴謹，系統性強。該著作立意新穎，基於複雜性科學的理念，從複雜系統的角度切入，問題導向與方法導向並重，視角獨特，啟發性強。在此基礎上，該著作博採眾長，綜合集成，將定性分析與定量研究融為一體。
——國家自然科學基金委員會管理科學部主任 吳啟迪
