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第1章 绪论1

1.1 前言1

1.2 自然计算与仿生智能计算2

1.2.1 概念与分类2

1.2.2 仿生智能计算发展现状3

1.3 小结23

参考文献24

第2章 磁性细菌优化算法35

2.1 算法设计思想35

2.2 趋磁性细菌生物学特性35

2.2.1 磁小体35

2.2.2 磁小体与细菌运动36

2.2.3 细菌的趋磁性优化39

2.2.4 趋磁性细菌生物学模型40

2.3 磁性细菌优化算法设计41

2.3.1 算法模型41

2.3.2 算法定义与步骤42

2.3.3 实验仿真47

2.4 小结54

参考文献54

第3章 改进磁性细菌优化算法56

3.1 磁性细菌磁矩迁移算法56

3.1.1 算法步骤56

3.1.2 实验结果以及比较59

3.2 基于最佳个体的磁性细菌优化算法72

3.2.1 算法步骤72

3.2.2 仿真结果75

3.3 基于随机个体的磁性细菌优化算法81

3.3.1 算法步骤81

3.3.2 仿真结果83

3.4 磁性细菌差分进化混合优化算法96

3.4.1 算法描述96

3.4.2 仿真结果97

3.5 小结104

参考文献104

第4章 磁性细菌约束优化算法106

4.1 约束优化问题106

4.2 约束优化方法108

4.2.1 最优性条件109

4.2.2 罚函数方法110

4.2.3 增广拉格朗日乘子方法113

4.2.4 基于进化算法的约束处理方法114

4.3 约束优化问题应用117

4.3.1 一般约束优化问题117

4.3.2 磁性细菌约束优化问题求解方法118

4.3.3 实验结果与分析121

4.3.4 参数对约束优化的影响130

4.3.5 工程约束优化139

参考文献150

第5章 磁性细菌路径规划算法155

5.1 路径规划问题155

5.2 环境信息获取156

5.3 环境建模分析159

5.3.1 环境建模方法159

5.3.2 栅格法环境表示162

5.4 磁性细菌路径规划算法设计164

5.4.1 设计步骤164

5.4.2 实验分析165

5.5 虚拟障碍物法174

5.6 路径平滑度优化175

5.7 算法仿真与性能评价177

5.7.1 实验环境177

5.7.2 算法评价指标178

5.7.3 已知环境下的路径规划仿真180

5.7.4 未知环境下的路径规划仿真186

5.8 小结191

参考文献191

第6章 磁性细菌优化脑电信号分类193

6.1 脑机接口193

6.2 脑机接口系统结构193

6.3 脑机接口系统分类194

6.3.1 脑电信号模式195

6.3.2 　BCI控制应用196

6.4 脑电信号预处理198

6.4.1 滤波198

6.4.2 特征提取200

6.4.3 分类方法207

6.5 支持向量机优化213

6.5.1 支持向量机参数影响213

6.5.2 磁性细菌优化支持向量机214

6.5.3 运动想象脑电数据实验218

6.5.4 四分类数据实验226

6.6 小结234

参考文献234

附录　测试函数238

编后记243