智能计算协同优化算法及应用

本书主要研究将文化进化的思想融入现代计算智能的理论与实践中，探讨如何发掘文化进化和自然进化机制在现代计算智能的理论与实践中的和谐统一，协同进化以形成新的计算方法，并将这些协同进化计算方法应用于函数优化和组合优化等具体问题中，主要包括基于进化规划的文化算法设计，文化粒子群优化算法，文化蚁群优化算法，文化免疫量子进化算法，以及算法的应用。

这是一本深入研究了文化进化与计算智能结合的著作。本书详细阐述了文化进化与计算智能结合的理论背景知识，包括优化研究基础、进化算法、群体智能、量子进化算法和文化算法。这些理论为后续的算法设计提供了坚实的基础。 书中进一步探讨了文化算法的设计与应用，详细描述了文化算法的计算框架和算法思想，并提出了一种改进的基于进化规划的文化算法，并研究了该算法在解决复杂约束优化问题中的应用。此外，还针对新兴的演化计算技术——群体智能算法模型，研究了文化蚁群算法模型和文化粒子群算法两种模型。这两种模型一方面探索了一种新的群体智能计算模型，使之能更有效地解决传统方法难以处理的大规模复杂性问题，另一方面拓展了群体智能的应用领域，使群体智能能够解决更多的工程实践问题。 在最优化问题的概述中，本书详细介绍了最优化问题的种类和求解方法，包括函数优化问题和组合优化问题两大类。并针对这些最优化问题，提出了改进的进化规划算法、文化粒子群优化算法模型、文化蚁群优化算法、文化免疫量子进化算法等算法模型，并通过实验验证了这些模型在解决复杂问题中的应用效果。 此外，本书还深入探讨了群体智能理论概述，群体空间上的进化，信仰空间上