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內(nèi)容簡介

    仿生群智能優(yōu)化算法是一種模擬自然界中生物行為的目標優(yōu)化策略，在工程優(yōu)化問題中應(yīng)用廣泛。研究更加高效的仿生群智能優(yōu)化策略并將其應(yīng)用于解決復(fù)雜的三維點云配準問題具有理想的發(fā)展前景。本書介紹了這一領(lǐng)域的最新研究成果，側(cè)重于改進的布谷鳥搜索算法和人工蜂群算法，利用模式搜索趨化、全局偵察策略和二階振蕩機制等提出了新的改進的群智能優(yōu)化算法以提高算法的性能，并應(yīng)用于解決點云配準優(yōu)化問題。
本書可以作為信息類、人工智能、計算機圖形學(xué)、生物學(xué)、計算機科學(xué)和系統(tǒng)理論等相關(guān)學(xué)科專業(yè)的科研工作者、工程技術(shù)人員、高等院校教師和學(xué)生的參考書或教科書。

目錄

第一章緒論1
1.1研究背景1
1.2仿生群智能優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀3
1.2.1布谷鳥搜索算法研究現(xiàn)狀3
1.2.2人工蜂群算法研究現(xiàn)狀5
1.3本書研究思路7
1.3.1問題的提出7
1.3.2研究方案9
1.4本書研究工作10
1.4.1本書工作10
1.4.2本書結(jié)構(gòu)12

第二章仿生群智能優(yōu)化及點云配準相關(guān)研究進展14
2.1概述14
2.2局部開采21
2.3全局勘探22
2.4均衡搜索24
2.5點云配準26
2.6本章小結(jié)29

第三章基于模式搜索的布谷鳥搜索算法30
3.1引言30
3.2布谷鳥搜索算法及局限性32
3.2.1布谷鳥的生物機理32
3.2.2布谷鳥搜索算法原理33
3.2.3布谷鳥搜索算法的特點37
3.2.4CS算法求解全局優(yōu)化問題的局限性38
3.3PSCS算法的基本策略38
3.3.1模式搜索趨化策略38
3.3.2自適應(yīng)競爭排名構(gòu)建機制40
3.3.3合作分享策略41
3.4計算機數(shù)值仿真實驗結(jié)果與算法比較43
3.4.1測試函數(shù)與評價標準43
3.4.2PSCS算法參數(shù)設(shè)置51
3.4.3PSCS與CS算法比較54
3.4.4與改進CS算法以及其他智能優(yōu)化算法的比較64
3.5算法復(fù)雜性的分析與討論68
3.5.1復(fù)雜性分析68
3.5.2討論69
3.6算法在點云配準上的應(yīng)用拓展70
3.6.1點云配準優(yōu)化模型70
3.6.2點云簡化與特征點提取71
3.6.3基于模式搜索布谷鳥算法的點云配準優(yōu)化72
3.6.4實驗結(jié)果與算法比較74
3.7本章小結(jié)83

第四章基于全局偵察搜索的人工蜂群算法84
4.1引言84
4.2人工蜂群算法和偵察蜂的生物機理86
4.2.1蜜蜂的群體采蜜機理86
4.2.2人工蜂群優(yōu)化算法的原理87
4.2.3人工蜂群優(yōu)化算法的特點91
4.2.4偵察蜂全局快速偵察的生物機理91
4.3基于全局偵察策略改進的人工蜂群算法93
4.3.1相關(guān)定義93
4.3.2偵察蜂的全局偵察機制94
4.3.3覓食蜂的局部鄰域搜索機制95
4.3.4SABC算法步驟 96
4.4計算機數(shù)值仿真實驗結(jié)果與討論100
4.4.1偵察蜂規(guī)模系數(shù)對收斂的影響101
4.4.2SABC與ABC算法的實驗對比103
4.4.3SABC與PSABC算法的實驗對比106
4.4.4算法對維數(shù)變化的影響108
4.4.5與經(jīng)典的不同算法的實驗比較112
4.4.6計算時間復(fù)雜度分析128
4.5本章小結(jié)129

第五章基于二階振蕩擾動的人工蜂群算法130
5.1引言130
5.2基于二階振蕩擾動的人工蜂群算法132
5.2.1搜索機制132
5.2.2異步變化學(xué)習(xí)因子133
5.2.3基于目標函數(shù)值的選擇尋優(yōu)137
5.3數(shù)值仿真實驗結(jié)果與分析138
5.3.1基準測試函數(shù)139
5.3.2參數(shù)設(shè)置139
5.3.3所提算法與其他算法的實驗比較140
5.4二階振蕩擾動策略人工蜂群算法的點云配準優(yōu)化155
5.4.1SOABC算法在點云配準中的應(yīng)用155
5.4.2實驗結(jié)果及算法分析156
5.5本章小結(jié)170

第六章總結(jié)與展望172
6.1本書工作總結(jié)172
6.2下一步研究方向174

致謝176

參考文獻178