社會情感優化演演算法

作者：崔志華(作者)

出版社:電子工業出版社; 第1版 (2011年11月1日)

平裝:177頁

正文語種:簡體中文

開本:16

ISBN:9787121148736

條形碼:9787121148736

商品尺寸: 23 x 16.8 x 0.2 cm

商品重量: 340 g

《社會情感優化演演算法》內容簡介：社會情感優化演演算法是一種新型的模擬人類社會群體行為的群智能優化演演算法，與常見的幾種群智能演演算法相比，社會情感優化演演算法收斂效率更高。《社會情感優化演演算法》分為7章，第1、2章介紹了社會情感優化演演算法的基本概念、進化方程等；第3～5章從情感更新方式、決策機制及混合方式等方面探討了社會情感優化演演算法的改進模式；第6、7章將社會情感優化演演算法分別應用於團簇優化問題及電力系統無功優化問題，從而為解決相關應用問題提供了參考。

目 錄

第一部分 導引篇

第1章 緒論 3

1.1 問題的提出 3

1.2 智能計算概述 4

1.2.1 智能計算分類 4

1.2.2 智能計算方法原理 5

1.2.3 無免費午餐定理 7

1.3 進化計算 7

1.3.1 進化演演算法的一般框架 8

1.3.2 遺傳演演算法 8

1.3.3 進化策略 9

1.3.4 進化規劃 10

1.3.5 遺傳程序設計 10

1.4 常見的群體智能演演算法 11

1.4.1 蟻群演演算法 11

1.4.2 視覺掃描優化演演算法 12

1.4.3 螢火蟲演演算法 14

1.4.4 搜索者優化演演算法 15

1.4.5 人工蜂群演演算法的原理 16

1.4.6 人工魚群演演算法 18

1.5 本書的篇章結構 19

參考文獻 20

第2章 社會情感演演算法 23

2.1 已有的人類社會研究成果 23

2.2 社會情感理論 26

2.2.1 理智前提下的情感 26

2.2.2 個人情緒和社會情感及其相互關係 27

2.2.3 情緒對行為的影響和對環境的反饋 28

2.3 社會情感優化演演算法 29

2.3.1 演演算法介紹 29

2.3.2 社會行為分析 31

2.4 模擬實驗 32

2.4.1 實驗環境 32

2.4.2 參數m1及m2的選擇 33

2.4.3 實驗結果及分析 35

2.5 小結 37

參考文獻 37

第二部分 原理篇

第3章 情感更新方式及選擇方式的策略研究 43

3.1 常見的幾種概率分佈 43

3.1.1 正態分佈 43

3.1.2 柯西分佈 44

3.1.3 萊維分佈 45

3.2 基於正態分佈的社會情感優化演演算法 45

3.2.1 演演算法思想 45

3.2.2 演演算法流程 47

3.2.3 基於均勻設計的參數選擇 47

3.3 基於柯西分佈和萊維分佈的社會情感優化演演算法 49

3.4 基於情感強度第一定律的情感計算方式 52

3.4.1 情感與價值 52

3.4.2 情感強度第一定律 52

3.4.3 基於情感強度第一定律的情感計算 53

3.4.4 隨機期望值模型的應用 54

3.5 小結 59

參考文獻 59

第4章 基於決策理論的社會情感優化演演算法 61

4.1 決策的相關內容介紹 61

4.1.1 個體決策介紹 62

4.1.2 群體決策介紹 63

4.2 基於個體決策的社會情感優化演演算法 66

4.2.1 決策任務 66

4.2.2 決策步驟 66

4.2.3 決策結果 67

4.2.4 演演算法步驟 67

4.2.5 實驗模擬 68

4.3 利用群體決策歷史信息的社會情感優化演演算法 69

4.3.1 演演算法背景 69

4.3.2 決策過程 69

4.3.3 演演算法步驟 70

4.3.4 實驗模擬 70

4.4 基於小世界模型的社會情感優化演演算法 72

4.4.1 常見的鄰域結構 72

4.4.2 WS小世界模型 73

4.4.3 NW小世界模型 74

4.5 小結 75

參考文獻 76

第5章 混合社會情感優化演演算法 79

5.1 基於Metropolis準則的社會情感優化演演算法 79

5.1.1 社會情感優化演演算法的多樣性分析 79

5.1.2 Metropolis準則介紹 79

5.1.3 基於Metropolis準則的社會情感優化演演算法 80

5.1.4 實例模擬 81

5.2 基於二次插值法的社會情感優化演演算法 82

5.2.1 二次插值法介紹 84

5.2.2 二次插值法與社會情感優化演演算法的結合 84

5.3 在非線性方程組求解的應用 85

5.3.1 非線性方程組及其等價優化模型 87

5.3.2 模擬實驗 88

5.4 小結 89

參考文獻 90

第三部分 應用篇

第6章 團簇優化問題的社會情感優化演演算法求解 95

6.1 團簇優化問題介紹 95

6.1.1 Lennard-Jones勢函數 95

6.1.2 Lennard-Jones原子團簇 96

6.1.3 基於團簇結構的優化演演算法 99

6.1.4 團簇結構的研究現狀 100

6.1.5 Ag團簇 101

6.2 基於社會情感優化演演算法的團簇問題求解 102

6.2.1 限域擬牛頓優化演演算法 102

6.2.2 演演算法流程 104

6.2.3 團簇優化結果 105

6.3 基於種子技術的團簇結構優化 108

6.3.1 種子技術介紹 108

6.3.2 基於種子技術的改進SEOA 109

6.4 基於格點技術的團簇結構優化 113

6.4.1 離散的社會情感優化演演算法介紹 114

6.4.2 格點技術 114

6.4.3 離散化社會情感優化演演算法 114

6.4.4 原子團簇的優化結果與方法分析 116

6.5 小結 117

參考文獻 118

第7章 社會情感優化演演算法在電力系統無功優化中的應用 121

7.1 電力系統概述 121

7.2 電力系統無功優化的數學模型 122

7.2.1 網損最小的經典無功優化模型 122

7.2.2 以電壓水平為目標的無功優化模型 123

7.2.3 多目標罰函數的無功優化模型 123

7.2.4 計及網損和控制成本的無功優化模型 123

7.2.5 本章採用的無功優化模型 124

7.3 現有電力系統無功優化演演算法介紹 125

7.3.1 常規優化演演算法 125

7.3.2 智能優化演演算法 127

7.4 社會情感優化演演算法在電力系統無功優化中的應用 128

7.4.1 演演算法求解流程 129

7.4.2 算例應用與分析 129

7.5 基於情感計算的社會情感優化演演算法 148

7.5.1 情緒變化模型 149

7.5.2 三維情緒空間 149

7.5.3 情緒變化矩陣 150

7.5.4 引入情緒變化模型的社會情感優化演演算法 151

7.5.5 演演算法步驟 152

7.6 EMSEOA在無功優化中的應用 152

7.6.1 EMSEOA的無功優化流程 152

7.6.2 應用算例及分析 152

7.7 小結 155

參考文獻 156

附錄A 典型測試函數 159

附錄B 劍橋大學LJ資料庫團簇優化標準結果 169

附錄C 典型的電力系統 173