煙花算法理論及應用

谭营

四川营山人，工学博士，烟花算法发明人，国际人工智能科学家。现为北京大学教授、博士生导师,主要从事智能科学、计算智能与群体智能、机器学习、大数据挖掘与分析以及相关应用的研究工作。2005年曾入选中国科学院“百人计划”，主持国家自然科学基金、“863”计划、“973”计划等科学研究项目40余项。出版Fireworks Algorithm、《烟花算法引论》《人工智能知识讲座》《人工智能之路》等学术专著及科普作品10余部，发表学术研究论文450余篇。曾获得国家自然科学奖、高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖、北京市科学技术奖自然科学奖等多项奖励。获得国际与国家发明专利授权15项。担任十余种国际期刊的主编、副主编和编委，创立并担任群体智能国际会议（ICSI）大会主席，担任金砖国家计算智能大会联合主席和国际群体与演化智能学会主席。

第 一部分煙花算法基礎

第　1 章煙花算法原理　3

1.1　算法思想　3

1.2　基本算子　5

1.3　基本算子性能分析　9

1.4　煙花算法整體性能分析　11

1.5　小結　13

第　2 章增強煙花算法　14

2.1　基本煙花算法的工作機制　14

2.2　增強煙花算法的工作機制　15

2.3　實驗與分析　19

2.4　討論與結論　22

2.5　小結　23

第3　章動態搜索煙花算法　24

3.1　動態搜索煙花算法簡介　26

3.2　核心煙花的動態爆炸半徑檢測策略　27

3.3　非核心煙花爆炸半徑檢測策略　29

3.4　消除高斯變異算子　29

3.5　動態搜索煙花算法框架　30

3.6　實驗與分析　30

3.7　小結　34

第4　章煙花算法代碼框架　35

4.1　快速使用　35

4.2　標準測試函數集　37

4.3　評估器框架　39

4.4　算法設計　40

4.5　算法測試與對比　42

4.6　小結　42

第5　章隨機模型與收斂性分析　43

5.1　隨機模型　43

5.2　全局收斂性　44

5.3　小結　53

第二部分煙花算法理論

第6　章信息利用率理論　57

6.1　信息利用率　57

6.2　信息利用率計算　61

6.3　信息利用率與性能　65

6.4　同一個家族的算法　67

6.5　不同家族的算法　68

6.6　小結　70

第7　章時間復雜度的基本理論及分析　71

7.1　時間復雜度的基本理論　71

7.2　時間復雜度分析　74

7.3　小結　76

第8　章映射規則分析　77

8.1　映射規則　77

8.2　實驗與分析　79

8.3　小結　86

第三部分煙花算法進展

第9　章進展綜述　89

9.1　煙花算法的發展　89

9.2　算子的改進　89

9.3　結合的方法　92

9.4　協同的煙花算法　93

9.5　小結　93

第　10 章煙花算法協同框架　94

10.1　傳統煙花算法框架下的合作策略分析　94

10.2　煙花算法協同框架　96

10.3　實驗設計　98

10.4　實驗結果　99

10.5　小結　103

第　11 章引導式煙花算法　104

11.1　算法簡介　104

11.2　單目標優化實驗與分析　114

11.3　大規模優化問題實驗與分析　117

11.4　小結　119

第　12 章敗者淘汰錦標賽煙花算法　120

12.1　算法的基本機制　120

12.2　算法的淘汰機制　123

12.3　實驗與分析　127

12.4　小結　131

第　13 章多尺度協同煙花算法　135

13.1　算法細節　135

13.2　實驗與分析　138

13.3　小結　140

第　14 章基於搜索空間劃分的煙花算法　143

14.1　算法實現　144

14.2　實驗與分析　153

14.3　小結　157

第　15 章層次協同的煙花算法　160

15.1　算法實現　160

15.2　實驗與分析　168

15.3　小結　169

第　16 章連續爆炸的煙花算法　172

16.1　多層爆炸煙花算法　172

16.2　指數衰減爆炸煙花算法　176

16.3　小結　180

第　17 章混合煙花算法　181

17.1　基於差分進化變異的煙花算法　181

17.2　基於生物地理學優化的敗者淘汰錦標賽煙花算法　188

17.3　小結　192

第　18 章其他改進煙花算法　193

18.1　精英引導的煙花算法　193

18.2　基於動態群體規模的煙花算法　197

18.3　小結　199

第四部分煙花算法應用

第　19 章煙花算法應用研究綜述　203

19.1　煙花算法在機器學習領域中的應用　203

19.2　煙花算法在調度與規劃問題中的應用　204

19.3　煙花算法在設計與控制問題中的應用　205

19.4　煙花算法在圖像處理問題中的應用　206

19.5　小結　206

第　20 章煙花算法在旅行商問題中的應用　207

20.1　旅行商問題　207

20.2　用TSP-LoTFWA 求解旅行商問題　208

20.3　實驗與分析　219

20.4　算法討論　222

20.5　小結　222

第　21 章煙花算法在多目標優化問題中的應用　223

21.1　多目標優化問題　223

21.2　多目標煙花算法　224

21.3　油料作物施肥問題　240

21.4　實驗與分析　242

21.5　小結　249

第　22 章煙花算法在監督學習中的應用　250

22.1　監督學習簡介　250

22.2　煙花算法優化支持向量機　250

22.3　煙花算法優化人工神經網絡　254

22.4　小結　256

第　23 章煙花算法在無監督學習中的應用　257

23.1　無監督學習簡介　257

23.2　無監督學習優化問題的定義　258

23.3　煙花算法聚類　259

23.4　煙花算法社區發現　262

23.5　小結　266

第　24 章煙花算法在電磁乾擾系統中的應用　267

24.1　電磁乾擾系統簡介　267

24.2　模型構建　267

24.3　實驗與分析　273

24.4　小結　278

第　25 章煙花算法在微電網優化中的應用　280

25.1　微電網優化簡介　280

25.2　微電網調度優化數學模型　280

25.3　小結　290

參考文獻　291

術語表　303

符號表　306