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| 內容簡介： |
《仿生智能算法及其在结构可靠性分析中的应用》结合具体工程实例，深入浅出地介绍蚁群算法、粒子群优化算法、萤火虫算法、细菌觅食优化算法、帝国竞争算法、人工蜂群算法、布谷鸟算法、教学优化算法、蛙跳算法等仿生智能算法的起源、原理、模型及应用；针对基本算法的缺陷，提出相应的改进算法，并就改进算法在工程结构可靠性分析中的应用进行重点介绍。全书在内容安排上突出实用、创新的特色。
《仿生智能算法及其在结构可靠性分析中的应用》知识性、可读性强，可作为高等院校土木工程、水利工程、计算机科学、信息科学、人工智能、控制科学、系统科学、管理科学等领域相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为相关领域技术人员的参考用书。
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| 目錄：
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第1章 基于蚁群算法及粒子群优化算法的结构可靠性分析
1.1 基本蚁群算法及粒子群优化算法
1.1.1 蚁群算法概述
1.1.2 粒子群优化算法概述
1.2 改进蚁群算法及改进粒子群优化算法
1.2.1 改进蚁群算法
1.2.2 改进粒子群优化算法
1.3 改进蚁群算法及改进粒子群优化算法在结构可靠性分析中的应用
1.3.1 改进蚁群算法寻找结构关键失效路径
1.3.2 改进粒子群优化算法求解结构可靠指标
1.3.3 基于混合算法的结构可靠性分析流程
1.3.4 工程实例
小结
参考文献
第2章 基于萤火虫算法的结构可靠性分析
2.1 萤火虫算法
2.1.1 萤火虫算法的基本原理
2.1.2 萤火虫算法的数学模型
2.1.3 萤火虫算法的特点
2.2 改进萤火虫算法
2.2.1 萤火虫算法的改进原理
2.2.2 改进萤火虫算法的寻优流程
2.2.3 改进萤火虫算法的性能分析
2.3 改进萤火虫算法在结构可靠性分析中的应用
2.3.1 改进萤火虫算法求解结构可靠指标
2.3.2 工程实例
小结
参考文献
第3章 基于细菌觅食优化算法的结构可靠性分析
3.1 基本细菌觅食优化算法
3.1.1 细菌觅食优化算法的基本原理
3.1.2 细菌觅食优化算法的数学模型
3.1.3 细菌觅食优化算法的特点
3.2 基于信息熵的改进细菌觅食优化算法
3.2.1 细菌觅食优化算法的改进原理
3.2.2 改进细菌觅食优化算法求解过程
3.2.3 改进细菌觅食优化算法性能评估
3.3 改进细菌觅食优化算法在结构可靠性分析中的应用
3.3.1 使用改进细菌觅食优化算法求解结构可靠指标
3.3.2 工程实例
小结
参考文献
第4章 基于帝国竞争算法的结构可靠性分析
4.1 基本帝国竞争算法
4.1.1 帝国竞争算法的基本原理
4.1.2 帝国竞争算法的优点及不足
4.2 帝国竞争算法的改进
4.2.1 改进原理及方法
4.2.2 拉丁超立方抽样改进国家初始化
4.2.3 具有量子行为的帝国竞争算法
4.2.4 基于信息熵调节的帝国竞争算法
4.2.5 改进帝国竞争算法执行步骤
4.3 改进帝国竞争算法在结构可靠性分析中的应用
4.3.1 工程结构可靠性分析理论
4.3.2 基于改进帝国竞争算法的结构可靠性分析
4.3.3 工程实例
小结
参考文献
第5章 基于人工蜂群算法的结构可靠性分析
5.1 基本人工蜂群算法
5.1.1 人工蜂群算法概述
5.1.2 人工蜂群算法的基本原理
5.1.3 人工蜂群算法的数学模型
5.1.4 人工蜂群算法的特点
5.2 改进人工蜂群算法
5.2.1 基于信息熵的改进人工蜂群算法
5.2.2 改进人工蜂群算法仿真实验
5.3 改进人工蜂群算法在结构优化中的应用
5.3.1 结构可靠指标及失效概率的计算
5.3.2 工程实例
小结
参考文献
第6章 基于布谷鸟算法的结构可靠性优化
6.1 基本布谷鸟算法
6.1.1 布谷鸟算法的来源
6.1.2 布谷鸟算法的基本原理
6.1.3 布谷鸟算法的搜索路径介绍
6.1.4 布谷鸟算法的伪代码
6.1.5 典型的改进布谷鸟算法
6.2 基于云模型的改进布谷鸟算法
6.2.1 基本布谷鸟算法的优缺点
6.2.2 布谷鸟算法的参数分析
6.2.3 改进布谷鸟算法的基本思想
6.2.4 改进布谷鸟算法的具体实现步骤
6.2.5 改进布谷鸟算法的仿真测试
6.3 改进布谷鸟算法在桁架结构优化中的应用
6.3.1 桁架结构的分类
6.3.2 桁架截面优化的数学模型
6.3.3 改进布谷鸟算法求解桁架优化的步骤
6.3.4 工程实例
小结
参考文献
第7章 基于教学优化算法的施工可靠性分析
7.1 基本教学优化算法
7.1.1 基本教学优化算法的基本原理
7.1.2 基本教学优化算法的数学模型
7.1.3 基本教学优化算法的特点
7.2 改进教学优化算法
7.2.1 基本教学优化算法的改进原理
7.2.2 改进教学优化算法的寻优过程
7.2.3 改进教学优化算法的性能分析
7.3 改进教学优化算法在施工可靠性分析中的应用
7.3.1 装配式项目施工可靠性分析
7.3.2 施工可靠性约束下的施工可靠性优化模型
7.3.3 求解协同优化模型
7.3.4 工程实例
小结
参考文献
第8章 基于蛙跳算法的结构可靠性分析
8.1 基本蛙跳算法
8.1.1 基本蛙跳算法的原理
8.1.2 基本蛙跳算法的数学模型
8.1.3 基本蛙跳算法的特点
8.2 改进蛙跳算法
8.2.1 基本蛙跳算法的改进思路
8.2.2 改进蛙跳算法的实现步骤
8.2.3 改进蛙跳算法的仿真实验
8.3 改进蛙跳算法在结构可靠性分析中的应用
8.3.1 系统可靠性模型影响因素的确定
8.3.2 系统可靠性模型建模步骤
8.3.3 装配式混凝土结构建设过程子系统模型
8.3.4 各子系统权重系数的确定
8.3.5
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| 內容試閱：
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随着科学技术的发展，复杂工程结构可靠性 研究具有越来越重要的理论和现实意义。在国内 外学者的共同努力下，结构可靠性相关研究取得 了长足的发展。仿生智能算法的兴起也为问题的 解决提供了有效途径。本书探索将智能优化方法 应用于结构可靠性分析中，力图为可靠性分析提 供一种新的思路和方法。笔者结合多年研究成果 和所带研究生的研究成果完成了本书，以期为在 校学生及相关从业人员提供帮助。 本书较为系统地介绍蚁群算法、粒子群优化 算法、萤火虫算法、细菌觅食优化算法、帝国竞 争算法、人工蜂群算法、布谷鸟算法、教学优化 算法、蛙跳算法等仿生智能算法的起源、原理、 模型及应用；针对基本算法的缺陷，提出相应的 改进算法，并就改进算法在工程结构可靠性分析 中的应用进行重点介绍，为推进计算智能及与结 构可靠性分析的交叉发展提供新的思路。 本书内容系统全面，内容安排深入浅出，突 出实用、创新的特色，知识性、可读性强，可为 土木工程、计算机科学、信息科学、人工智能、 控制科学、系统科学、管理科学等领域相关专业 人员提供参考，同时也可作为相关专业研究生和 高年级本科生的教材，尤其希望本书能够对高等 院校土木工程、水利工程等相关专业的教学及从 业人员有所裨益。 在本书的写作过程中，笔者参考和引用了有 关专家、学者的论著，在此谨向他们表示衷心的 感谢和深深的敬意。 由于结构可靠性分析和智能算法相关研究的 发展日新月异，本书难以全面论述，更由于笔者 理论水平有限，书中不足之处在所难免，恳请广 大读者批评指正。
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