群体智能算法

有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。

整理了各种智能优化算法实例的Matlab程序，帮助读者深入了解不同算法的应用场景和优势。

计算群体智能基础 深入探讨社会网络结构如何促进个体间信息交互，以及个体聚集行为如何形成强大的有机整体。 简述形式化优化理论，为理解群体智能奠定基础。 概述与群体智能相关的进化计算方法，包括遗传算法、进化规划、进化策略、文化算法和协同进化，展现群体智能的演化过程。 以鸟群舞蹈运动为基础，构建粒子群优化（PSO）模型，并提供处理各类PSO模型的通用方法。 展示蚂蚁行为如何启发蚁群优化（ACO）算法，并探讨其在解决现实问题中的应用，涵盖路径优化、结构优化、数据挖掘和数据聚类。 讨论不同类型的优化问题，包括多目标优化、动态环境、离散和连续搜索空间、约束优化和小生境方法，展现群体智能的应用广度。 提供各种Java类和实现，用于测试PSO算法和ACO算法，方便读者实践和应用。

数据智能重塑行业格局 从电商到医疗，从金融到城市管理，数据智能正在以前所未有的速度重塑着各行各业。 电商领域： 通过分析用户行为数据，精准预测消费趋势，优化产品推荐，提升营销转化率，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 医疗保健领域： 利用病理分析模型辅助诊断，突破地域限制，为患者提供更精准、便捷的医疗服务，推动医疗资源均衡发展。 金融风险管理领域： 借助大数据技术识别潜在风险，预测市场变化，帮助金融机构制定更有效的风险管理策略，保障金融安全。 物流和供应链管理领域： 通过优化物流路线、库存管理，提升配送效率，降低运营成本，为企业创造更大的价值。 智能城市和交通管理领域： 基于数据分析，优化城市规划和交通管理，提升城市运行效率，改善居民生活质量。

本资源包含多个经典计算智能算法的Python实现，涵盖蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索、粒子群算法和神经网络预测。这些算法在解决复杂优化问题和预测分析中应用广泛。详细说明了每种算法的实现步骤和在不同领域的应用场景。适合计算机科学与信息技术专业学生和从业人员使用。

3.2 编译过程: ProC源文件(.pc) 和 C源文件(.c) 转换为目标文件(.o)，最终生成可执行文件。3.3 ProC头文件和库文件的作用: ORACA.H定义了Oracle通信区域(ORACA)结构，用于诊断运行时错误和监视Oracle资源的使用。SQLCA.H定义了SQL通信区(SQLCA)结构，在每条SQL语句执行后更新数据，帮助程序诊断运行时错误。SQL2OCI.H包含了SQLLIB函数，这些函数允许ProC应用程序获取OCI环境句柄和服务环境句柄。SQLAPR.H定义了与OCI连接的SQLLIB函数的ANSI原型。SQLCPR.H定义了与平台相关的SQLLIB函数的ANSI原型，取代了SQLPROTO.H。SQLDA.H包含了SQL描述区(SQLDA)数据结构的定义。3.4 编译过程示例: 使用.pc和.c文件进行预编译和编译，生成.o目标文件和可执行文件。3.5 Oracle预编译选项配置文件: Pro*C预编译选项可以存储在配置文件中，如果未指定配置文件，则使用默认配置。预编译选项包括AUTO_CONNECT，允许自动连接到ops$帐号。

智能算法：在Gaining-sharing knowledge based algorithm（基于知识获取共享的算法，简称GSK算法）中，个体通过知识的获取与共享进行交互和优化。GSK算法的核心是通过两阶段过程实现的：知识获取（Gaining Phase）和知识共享（Sharing Phase）。在知识获取阶段，个体通过与其他个体的互动获取知识，提升自身的适应度。在知识共享阶段，个体通过知识交流共享资源，进一步提升整体系统的智能表现。GSK算法在多个智能优化领域中表现出色，尤其适用于复杂的多目标优化问题。

本书以案例驱动的方式，深入解析遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、粒子群算法和神经网络算法等常用智能算法。通过丰富的实例，阐述每种算法的核心原理，并结合MATLAB编程，展示算法的实际应用。

提供30个智能算法应用案例，包含MATLAB代码，直接应用于自控专业。内容通俗易懂，适合直接下载使用。如有疑问，请随时联系我们。

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