智能优化算法及其MATLAB实例(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

智能优化算法及其MATLAB实例 作  者:包子阳,余继周,杨杉 编著 定  价:48 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:220 装  帧:平装 ISBN:9787121330308 ●第1章 概述 1
●1.1 进化类算法 2
●1.2 群智能算法 3
●1.3 模拟退火算法 5
●1.4 禁忌搜索算法 5
●1.5 神经网络算法 6
●参考文献 6
●第2章 遗传算法 9
●2.1 引言 9
●2.2 遗传算法理论 10
●2.2.1 遗传算法的生物学基础 10
●2.2.2 遗传算法理论基础 11
●2.2.3 遗传算法的基本概念 13
●2.2.4 标准遗传算法 16
●2.2.5 遗传算法的特点 16
●2.2.6 遗传算法的改进方向 17
●2.3 遗传算法流程 17
●2.4 关键参数说明 19
●2.5 MATLAB仿真实例 20
●参考文献 35
●部分目录

内容简介

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了靠前外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法――遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。 包子阳,余继周,杨杉 编著 包子阳：2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。2009年8月至今工作于北京无线电测量研究所，不错工程师。从事雷达电气总体、信号处理和算法研究等工作，申请专利五项（已授权两项），在靠前雷达会议、《系统工程与电子技术》、《现代雷达》、《电子技术应用》、天线年会等发表学术论文十余篇。

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》简介 引言 在快速发展的科学技术领域，我们常常面临着解决复杂、高维、非线性优化问题的挑战。无论是工程设计、经济预测、机器学习模型的训练，还是生物信息学研究，都离不开高效而 robust 的优化方法。传统的解析方法在面对这些问题时往往显得力不从心，其适用范围受到严格限制。近年来，受自然界生物行为和物理现象的启发，一系列“智能”优化算法应运而生，它们以其独特的全局搜索能力、对问题规模的良好适应性以及对局部最优陷阱的规避能力，在众多应用领域展现出巨大的潜力。 本书《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》正是聚焦于这一前沿领域，旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践性的智能优化算法学习指南。本书在原版的基础上，吸纳了近年来该领域的重要进展，更新了算法介绍，并提供了大量实用的MATLAB实现示例，力求帮助读者不仅理解算法的原理，更能将其灵活运用到实际问题中。 本书结构与内容概述 本书以结构化的方式，层层递进地介绍了各类主流的智能优化算法，并辅以详实的MATLAB代码实例。整体而言，本书可以分为以下几个主要部分： 第一部分：智能优化算法基础与理论 在正式介绍具体算法之前，本书首先为读者搭建了坚实的理论基础。 优化问题的基本概念： 深入阐述了什么是优化问题，包括目标函数、约束条件、可行域、最优解等核心概念。区分了连续优化与离散优化、无约束优化与约束优化、全局优化与局部优化等关键类型。 传统优化方法的局限性： 简要回顾了梯度下降法、牛顿法等传统优化方法，并分析了它们在面对复杂、非凸、高维问题时可能遇到的困难，如局部最优陷阱、对初始点的敏感性、计算量大等。这为引入智能优化算法提供了充分的动机。 智能优化算法的起源与特点： 介绍智能优化算法的哲学思想，即模仿自然界中的集体智慧和演化过程来解决问题。详细阐述了智能优化算法的核心优势，如无需梯度信息、具有全局搜索能力、鲁棒性强、易于并行化等。 智能优化算法的分类与框架： 从不同的研究角度，对现有智能优化算法进行分类，如基于种群的算法（群体智能）和基于个体的算法（如模拟退火）。介绍智能优化算法的一般工作流程，包括初始化种群、适应度评估、个体更新、选择与复制等关键环节。 第二部分：经典智能优化算法详解与MATLAB实现 本部分是本书的核心内容，系统地介绍了多类经典的、应用广泛的智能优化算法。每种算法都从其数学模型、启发式原理、算法流程、优缺点分析等方面进行详细阐述，并配以易于理解和实现的MATLAB代码。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 原理： 详细介绍遗传算法的三个基本操作：选择（轮盘赌选择、锦标赛选择等）、交叉（单点交叉、多点交叉、均匀交叉等）和变异（位翻转、随机重置等）。阐述其模拟自然选择和遗传机制来迭代搜索最优解的过程。 MATLAB实例： 提供使用MATLAB实现遗传算法解决经典问题（如函数优化、组合优化）的完整代码，包括种群的表示、适应度函数的设计、算子实现以及结果的可视化。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 原理： 深入讲解PSO的基本思想，即粒子在搜索空间中的飞行过程。详细解释粒子的速度和位置更新公式，以及个体最优（pbest）和全局最优（gbest）在引导搜索方向中的作用。介绍惯性权重、加速度系数等关键参数的意义。 MATLAB实例： 提供PSO算法在不同场景下的MATLAB实现，例如求解连续函数优化问题，以及如何调整参数以获得更好的搜索性能。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 原理： 重点介绍ACO在解决组合优化问题（如旅行商问题TSP）中的应用。阐述蚂蚁在路径上释放信息素的机制，以及信息素的挥发和累积过程如何引导蚂蚁找到更优路径。解释信息素更新策略和概率转移规则。 MATLAB实例： 提供ACO算法求解TSP问题的MATLAB代码，展示如何构建图、设计信息素更新函数以及模拟蚂蚁的决策过程。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）： 原理： 详细讲解SA算法的灵感来源——金属退火过程。解释其通过引入“温度”参数，在搜索初期允许接受较差的解以跳出局部最优，并在后期逐渐降低接受概率，趋向最优解的策略。 MATLAB实例： 提供SA算法解决函数优化问题或组合优化问题的MATLAB实现，突出其接受劣质解的概率计算方式。 第三部分：新兴与进阶智能优化算法 除了经典的算法，本书还涵盖了一些在近年来备受关注的新兴智能优化算法，以及对经典算法的改进与拓展。 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）： 原理： 介绍GWO模拟灰狼捕食行为的自然启发。讲解围捕、攻击等阶段的数学模型，以及社会等级（Alpha, Beta, Delta, Omega）在引导搜索中的作用。 MATLAB实例： 提供GWO解决函数优化问题的MATLAB代码。 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）： 原理： 详细阐述SSA模拟麻雀觅食、加入群体和躲避捕食者的行为。解释领导者、追随者和发现者的角色及其更新机制。 MATLAB实例： 提供SSA算法在工程应用或函数优化中的MATLAB示例。 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）： 原理： 讲解WOA模拟鲸鱼捕食行为（螺旋收缩和围捕）的机制。分析其搜索阶段和开发阶段的数学表达。 MATLAB实例： 提供WOA的MATLAB实现，并展示其在函数优化中的应用。 其他进阶算法简介： 简要介绍其他具有代表性的算法，如差分进化（DE）、人工蜂群算法（ABC）、花授粉算法（FPA）、图割优化算法（GCO）、蝙蝠优化算法（BA）等，并探讨其核心思想和应用方向。 混合优化算法： 探讨将多种智能优化算法相互结合，以发挥各自优势，克服单一算法局限性的策略。例如，将遗传算法与局部搜索算法结合，或者将PSO与神经网络结合。 第四部分：智能优化算法的工程应用与实践 本部分将理论与实践紧密结合，展示智能优化算法在实际工程问题中的强大应用能力。 函数优化问题： 演示如何利用不同智能优化算法解决高维、多峰、复杂函数的最优化问题，这是评估算法性能的基准测试。 机器学习与深度学习： 参数优化： 讲解如何利用智能优化算法优化机器学习模型的超参数（如学习率、正则化参数），提升模型性能。 特征选择： 演示如何运用智能优化算法进行特征选择，降低模型复杂度，提高鲁棒性。 神经网络训练： 探讨使用智能优化算法替代或辅助反向传播算法训练神经网络，特别是在非凸损失函数或梯度消失问题中。 工程设计优化： 结构优化： 如桥梁、建筑物的结构强度、重量最优化设计。 制造过程优化： 如数控加工参数的优化，以提高效率和产品质量。 控制系统设计： 如PID控制器的参数整定。 其他应用领域： 简要提及在电力系统、交通调度、金融建模、生物医学等领域的应用案例，拓展读者的视野。 算法性能评估与比较： 提供一套系统的方法来评估和比较不同智能优化算法的性能，包括收敛速度、全局搜索能力、鲁棒性、计算复杂度等多个维度。 第五部分：MATLAB编程技巧与高级应用 本书强调实践性，因此在MATLAB编程方面也提供了详尽的指导。 MATLAB基础与面向对象编程： 介绍在实现智能优化算法时可能用到的MATLAB编程技巧，如函数编写、脚本开发、数据结构的使用等。 并行计算： 讲解如何利用MATLAB的并行计算工具箱来加速智能优化算法的运行，特别是在处理大规模问题或大数据集时。 可视化技术： 介绍如何使用MATLAB的绘图函数来可视化算法的搜索过程、收敛曲线以及最终解，使读者更直观地理解算法的运行机制。 算法的改进与定制： 引导读者思考如何根据具体问题的特点，对现有算法进行改进或设计新的算法。 本书特色 理论与实践并重： 深入浅出地讲解算法原理，同时提供大量可运行的MATLAB代码实例，真正做到学以致用。 内容全面且与时俱进： 涵盖了从经典到新兴的各类主流智能优化算法，并及时更新了领域内的最新研究进展。 循序渐进，由浅入深： 从基本概念出发，逐步过渡到复杂的算法和应用，适合不同基础的读者。 强调动手能力： 丰富的MATLAB实例旨在鼓励读者动手实践，通过修改代码、尝试不同参数来加深理解。 面向广泛读者群： 无论是对智能优化算法感兴趣的初学者，还是希望深入研究的科研人员，抑或是面临实际优化问题的工程师，本书都能提供有价值的参考。 结语 《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》是一本面向实际应用的、系统性的智能优化算法教程。本书不仅是学习各类优化算法理论和实现的宝贵资源，更是帮助读者掌握解决复杂问题的强大工具。通过阅读本书，读者将能够深刻理解智能优化算法的内在机制，并熟练运用MATLAB实现这些算法，最终将所学知识转化为解决实际挑战的强大能力。无论您是在进行学术研究，还是在解决工程难题，本书都将是您不可或缺的伙伴。