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編輯推薦： 本书深入分析了蝙蝠算法（BA）的收敛性与稳定性，为其提供了理论支撑；针对BA算法易早熟、收敛精度不足等问题，提出了多种改进策略，如时变惯性权重、自适应多普勒机制及量子行为优化，有效平衡了全局探索与局部开发能力。通过数值实验验证了改进算法在收敛速度和精度上的提升，并将其成功应用于图像分割领域，为优化问题提供了新的解决方案。内容兼顾理论分析与实践验证，适合优化算法研究者及工程应用人员参考。 內容簡介： 群智能算法是一类模拟生物群体行为的随机优化算法，该类算法模拟了群体中个体之间存在的交流协作现象，使得群智能算法与传统优化方法相比在寻优性能方面实现了质的突破。蝙蝠算法(Bat Algorithm， BA)作为一种新兴的群智能优化算法，由于其参数设置少、操作简单、编程易于实现等特点，受到了国内外众多学者的青睐。然而，BA算法也存在群智能算法的普遍缺陷，算法存在早熟现象，寻优性能有待进一步提高，BA算法的收敛性及稳定性等问题需进一步完善。对此，本书以BA算法为主要研究对象，在对BA算法的收敛性、稳定性进行有效分析的基础上，提出了改进收敛速度和精度的BA算法，并将改进算法在图像分割中进行了有效验证。 關於作者： 陈思，女，中共党员，陕西汉中人。博士毕业于西北工业大学数学与统计学院，应用数学专业。目前就职于西安石油大学，主要从事人工智能算法的研究，具体研究方向包括群智能优化算法及其应用，机器学习，图形图像处理等。曾获国家留学基金委资助赴加拿大公派留学，在阿尔伯塔大学计算机学院进行博士研究生联合培养，研究方向为计算机视觉。 目錄： 第1章 绪论1 1.1 引言1 1.2 群智能优化算法4 1.3 蝙蝠算法7 1.4 蝙蝠算法的国内外研究现状11 1.5 蝙蝠算法有待进一步研究的问题15 第2章 蝙蝠算法的收敛性及稳定性分析17 2.1 基于动态系统方法的BA收敛性及稳定性分析17 2.2 基于随机过程方法的BA收敛性分析32 2.3 本章小结38 第3章 提升收敛性能的改进蝙蝠算法40 3.1 基于随机惯性权重学习机制的改进40 3.2 基于时变惯性权重学习机制的改进45 3.3 本章小结54 第4章 融合自适应多普勒策略及动态权重 优化策略的蝙蝠算法55 4.1 SDDW-BA描述55 4.2 SDDW-BA的收敛性分析60 4.3 SDDW-BA的时间复杂度分析61 4.4 数值实验与结果分析63 4.5 本章小结77 第5章 具有量子行为的蝙蝠算法78 5.1 量子行为BA（QBA）78 5.2 QBA的收敛性分析84 5.3 QBA核心参数的控制分析87 5.4 基于能量函数及跳跃变异机制的QBA（EFJM-QBA）99 5.5 自适应预判变异及频率优化协同作用的QBA（APMQ-QBA）109 5.6 本章小结132 第6章 改进蝙蝠算法的应用133 6.1 SDDW-BA在多阈值图像分割中的应用133 6.2 APMQ-QBA在脉冲耦合神经网络图像分割中的应用158 6.3 本章小结176 参考文献177

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