HEA|  |02055cam0 2200289   450 
001|  |801222109710
005|  |20241113134215.6
010|  |▼a978-7-03-064205-9▼dCNY98.00
099|  |▼aCAL 012024065912
100|  |▼a20241113d2024    em y0chiy50      ea
101|0 |▼achi
102|  |▼aCN▼b110000
105|  |▼aak  a   000yy
106|  |▼ar
200|1 |▼a新型元启发式算法及其应用▼Axin xing yuan -
   |  |qi fa shi suan fa ji qi ying y-
   |  |ong▼f赵卫国, 王利英, 宿辉著
210|  |▼a北京▼c科学出版社▼d2024
215|  |▼a119页▼c图▼d26cm
312|  |▼a封面题英文并列题名: Metaheuristic algorithm
320|  |▼a有书目 (第103-108页)
330|  |▼a本书结合作者近几年的研究成果, 主要介绍人工蜂鸟算法和蝠-
   |  |觅食优化算法的提出、改进及其工程应用, 内容包括: 人工蜂鸟-
   |  |算法, 包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程-
   |  |应用等 ; 人工蜂鸟算法的改进及其工程应用, 从运用切比雪夫-
   |  |混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行,-
   |  | 使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算-
   |  |法进行改进, 改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模-
   |  |型参数辨识中, 并取得了比较好的效果 ; 蝠鳞觅食优化算法,-
   |  | 包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等 -
   |  |; 蝠鳞觅食优化算法的改进及其工程应用, 采用精英反向学习算-
   |  |法优化初始种群、在链式觅食处采用自适应 ; 分布代替链式因子-
   |  |优化个体在链式觅食点的更新策略等对蝠鳞觅食优化算法进行改进,-
   |  | 采用改进的蝠鳞觅食优化算法对混流式水轮机尾水管压力脉动特征-
   |  |进行了有效识别。
510|1 |▼aMetaheuristic algorithm▼zeng
606|0 |▼a最优化算法▼Azui you hua suan fa
690|  |▼aO242.23▼v5
701| 0|▼a赵卫国▼Azhao weiguo▼4著
701| 0|▼a王利英▼Awang li ying▼4著
701| 0|▼a宿辉▼Asu hui▼4著
801| 2|▼aCN▼b801001▼c20241113