智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计

本书从生物建模机理、算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行研究,取得了具有创新性和应用价值的成果,所提出的改进策略和优化方法对于拓展相关领域的研究、指导实际应用都将具有一定的借鉴意义,可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可借鉴的理论指导。

这是一本深度探讨生物启发式计算方法的书籍，它从生物建模机理、算法设计和工程应用三个层面，对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行了研究，并取得了具有创新性和应用价值的成果。 本书首先介绍了传统生物启发式计算方法存在的问题，并提出了基于生命周期的菌群觅食自适应优化模型。这个模型由个体(agent)、环境(environment) 与规则(rule) 三个基本元素构成，更加注重对个体的充分描述，并通过模拟大肠杆菌的生命周期行为模式，实现了对细菌觅食行为的优化。 此外，本书还详细介绍了多蜂群协同进化机制与模型设计，通过模拟生物之间的协同进化和信息交流，来优化问题的解决方案。书中还详细介绍了MCABC-FCM算法研究及应用，这种算法通过模拟蜜蜂的觅食行为，寻找最优的聚类中心，具有强大的搜索能力，能够有效地解决聚类分析问题。 在图像处理领域，本书提出了LCBFA多阈值图像分割算法，这种算法通过模拟细菌觅食行为来寻找最优的图像分割阈值，特别适用于处理具有多个阈值的图像。此外，本书还研究了植物根系生长优化算法，这种算法通过模拟植物根系的生长和觅食行为，为求解实际工程应用中的连续优化和动态优化问题