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第1章 绪论1

1.1 群智能计算基础3

1.1.1 概述3

1.1.2 最优化问题3

1.1.3 计算复杂性与NP理论4

1.1.4 群智能计算优化算法6

1.2 国内外的发展现状及趋势10

1.2.1 蚁群算法的发展概况10

1.2.2 粒子群算法的发展概况12

1.3 简洁式群智能计算优化算法14

第2章 量化蚁群算法及其在旅行商问题中的应用16

2.1 蚂蚁系统17

2.1.1 状态转移规则与路径构建18

2.1.2 信息素更新规则19

2.2 量化蚁群算法19

2.2.1 信息素的编码20

2.2.2 信息素的更新规则20

2.2.3 算法流程21

2.3 实验结果与分析22

2.3.1 基于收敛结果与迭代次数的比较24

2.3.2 基于收敛结果与运行时间的实验结果比较26

2.3.3 基于相同收敛结果与不同迭代次数比较27

2.3.4 基于相同迭代次数与不同收敛结果的比较29

第3章 简洁式猫群算法及其在灰度图像切割中应用31

3.1 猫群算法与虚拟种群的取样机制33

3.1.1 猫群算法33

3.1.2 虚拟种群的取样机制36

3.1.3 扰动向量更新规则38

3.2 简洁式猫群算法39

3.2.1 初始化与扰动向量更新39

3.2.2 搜寻模式更新规则41

3.2.3 跟踪模式更新规则41

3.2.4 算法实现过程42

3.3 实验结果及其分析43

3.3.1 算法运行空间比较44

3.3.2 节省运行空间算法收敛结果比较45

3.3.3 cCSO与基于种群的优化算法收敛结果比较49

3.3.4 基于迭代次数的收敛结果比较52

3.3.5 实验结果分析53

3.4 案例分析53

3.4.1 多阈值法与适应度函数设计54

3.4.2 图像切割效果56

3.4.3 应用案例小结61

第4章 基于Γ分布的简洁式猫群算法及其在音乐水印嵌入中的应用63

4.1 基于Γ分布的扰动向量设计64

4.1.1 扰动向量设计64

4.1.2 扰动向量的更新规则66

4.1.3 虚拟种群的取样机制66

4.2 基于Γ分布的简洁式猫群算法67

4.2.1 算法的初始化67

4.2.2 搜寻模式的更新规则68

4.2.3 跟踪模式的更新规则70

4.2.4 算法流程70

4.3 实验结果与分析71

4.3.1 算法运行空间比较73

4.3.2 节省运行空间的算法实验结果比较73

4.3.3 基于种群的相关算法和简洁式猫群算法之间的实验结果比较80

4.3.4 基于相同收敛结果下迭代次数的比较83

4.3.5 基于标准测试函数的不同维度下的实验结果统计分析84

4.3.6 实验结果小结85

4.4 应用案例：音频水印嵌入86

4.4.1 基于优化的水印嵌入与提取策略87

4.4.2 实验结果与分析90

4.4.3 案例分析小结96

第5章 基于简洁式猫群算法与支持向量机的人脸表情识别与优化97

5.1 基于活动基模型的分类器训练基础98

5.1.1 方块图中的眼睛与嘴唇的捕捉98

5.1.2 模型表示：活动基模型99

5.1.3 模型训练：Shared Sketch算法100

5.1.4 基模板构建101

5.1.5 特征向量102

5.1.6 支持向量机102

5.1.7 简洁式猫群算法105

5.2 cCSO-SVM策略107

5.3 实验结果与分析108

参考文献111

附录124