新型人工蜂群和粒子群算法及应用

　　《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》立足于解决工程实际问题，通过建构人工蜂群和人工粒子群优化算法寻优机理的理论框架，针对解决船舶电力系统稳定器设计、非线性动态系统辨识、船舶内壳板材优化设计、多约束问题优化、盲源分离、混沌系统参数辨识、图像有序盲分离、太阳能电池模型参数辨识、船舶混合能源系统配置优化及能量管理等若干关键问题，进行深入的研究和分析。《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》的主要特点在于不仅针对相关问题进行理论上的分析，还通过一系列仿真实验予以验证，彰显其研究成果在理论和实践上的双重价值和意义。《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》适合从事信号处理、自动化控制、智能信息处理和船舶工程的科研人员以及研究生学习参考。

　　王荣杰，2012年中山大学博士毕业，香港理工大学访问学者，现为集美大学轮机工程学院教授、船舶与海洋工程学科博士生导师，国家自然科学基金委员会工程与材料科学部、信息科学部通讯评议人，中国航海智库特约研究员（船舶工程领域），厦门市电机工程学会副理事长。长期从事船舶电力系统故障预测诊断和智能信息处理方向的教学与研究，先后主持国家自然科学基金项目2项、交通运输部科研项目1项、福建省自然科学基金项目2项、福建省科技拥军项目1项、省部级重点实验室和市厅级等科研项目10余项；出版学术专著3部，取得授权国家发明专利11项（排名首位），以首作者身份在国内外重要学术期刊上发表论文50余篇，其中20余篇被SCI/EI收录、2篇分别获2016年第十二届福建省自然科学优秀学术论文二等奖和三等奖、1篇获厦门市第七届自然科学优秀学术论文三等奖；研究成果“智能信息处理技术在新能源电力系统的应用与试验”（排名首位）获2018年福建电机工程科技奖二等奖。2019年入选交通运输部“交通运输行业高层次人才培养计划”、获交通运输部“交通运输青年科技英才”称号和第四届福建电机工程突出贡献二等奖，2018年入选“集美大学青年拔尖人才支持计划（首批）”，2017年入选“福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划”，2015年获第八届厦门市电机工程学会“工作积极分子”称号，2014年入选“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”。

第1章 基于人工蜂群算法的船舶电力系统稳定器设计
1．1 引言
1．2 基于PSS的船舶同步发电机励磁控制系统
1．2．1 可控相复励励磁系统
1．2．2 PSS改善系统稳定性机理
1．3 PSS参数优化
1．3．1 ABC算法
1．3．2 PSS参数优化目标函数
1．3．3 ABC算法优化PSS参数实现
1．4 仿真实验与分析
1．5 本章小结
参考文献
第2章 基于粒子群算法和宽度学习系统的非线性动态系统辨识
2．1 非线性动态系统辨识研究概况
2．2 PSO-BLS非线性动态系统辨识模型
2．2．1 宽度学习系统
2．2．2 PSO-BLS模型设计
2．3 验证实验
2．4 本章小结
参考文献
第3章 基于群智能算法的船舶内壳板材优化设计
3．1 引言
3．2 C．H的结构
3．2．1 C．H结构布置
3．2．2 SISP的3D模型
3．2．3 SISP参数模型
3．3 构建SISP的数学模型
3．3．1 优化目标
3．3．2 约束
3．3．3 SISP的数学模型
3．4 基于群智能算法的SISP优化设计
3．4．1 ABC算法
3．4．2 PSO算法
3．4．3 GA算法
3．4．4 DE算法
3．4．5 基于群智能算法的SISP优化设计
3．5 实例验证
3．6 本章小结
参考文献
第4章 基于群智能算法的多约束问题优化
4．1 引言
4．2 约束问题
4．3 群智能算法
4．3．1 ABC算法
4．3．2 PSO算法
4．4 基于群智能算法的多约束问题优化
4．4．1 ABC算法的实现
4．4．2 PSO算法的实现
4．5 仿真实验分析
4．6 本章小结
参考文献
……
第5章 基于自适应人工蜂群优化和峰度的盲源分离算法
第6章 基于人工蜂群和差分进化混合算法的混沌系统参数辨识
第7章 基于对立粒子群优化的图像有序盲分离算法
第8章 基于增强型粒子群优化的太阳能电池模型参数辨识的方法
第9章 基于量子计算的船舶混合能源系统配置优化及能量管理