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包子阳，余继周，杨杉编著 著

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• 优化算法
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• MATLAB
• 算法实现
• 数值计算
• 人工智能
• 机器学习
• 优化模型
• 工程优化
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330308

商品编码：23751773400

出版时间：2018-01-01

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 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、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（第二版）：探索智能计算的强大工具与实践应用 在快速发展的科学技术领域，高效、精准的优化决策是解决复杂问题、推动创新发展的关键。从工程设计到金融建模，从机器学习到运筹管理，无处不在的优化需求催生了众多智能优化算法的诞生与发展。本书，《智能优化算法及其MATLAB实例（第二版）》，正是应运而生，旨在为广大读者——无论是科研人员、工程师、学生，还是对智能计算感兴趣的业余爱好者——提供一个系统、深入、且极具实践性的学习平台。 本书的第二版，在前一版坚实的基础上，进行了全面的更新与拓展。我们不仅保留了那些经过时间检验、广受欢迎的经典算法，更吸收了近年来智能优化领域的前沿进展，引入了更多新兴且高效的算法。我们力求在理论深度与实践应用之间取得最佳平衡，让读者在掌握算法原理的同时，也能切实感受到它们解决实际问题的强大威力。 核心内容与结构安排： 本书的结构清晰，逻辑严谨，循序渐进地引导读者进入智能优化算法的世界。 第一部分：智能优化算法基础理论 这一部分是本书的基石，旨在为读者建立扎实的理论功底。 第一章 智能优化算法概述： 这一章将为读者描绘智能优化算法的全景图。我们将从“优化”的本质出发，探讨传统优化方法的局限性，以及智能优化算法应运而生的必然性。我们将详细介绍智能优化算法的核心思想——模拟自然界和人类社会的智能现象，例如生物进化、群体协作、神经系统活动等，来解决复杂的、非线性的、多模态的优化问题。读者将了解到智能优化算法为何能够有效应对计算量大、搜索空间复杂、目标函数非凸等挑战。我们还会简要梳理智能优化算法的发展脉络，从早期的启发式算法到近年来涌现的元启发式算法，为后续内容的展开奠定基础。 第二章 进化计算（Evolutionary Computation）： 作为智能优化算法的重要分支，进化计算在本书中占据重要地位。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 我们将深入剖析遗传算法的原理，包括染色体表示、适应度函数设计、选择、交叉和变异等核心操作。我们将详细讲解这些算子如何模拟自然选择和基因重组，使得种群朝着最优解方向演化。同时，我们还将探讨不同交叉和变异策略的优劣，以及如何根据问题特性进行选择。 差分进化算法（Differential Evolution, DE）： 差分进化算法以其简单性、高效性和鲁棒性而闻名。本章将详细介绍差分进化的几种主要变种，例如DE/rand/1/bin、DE/best/1/bin等，并深入解析其参数（如缩放因子F和交叉概率CR）对算法性能的影响。我们将通过具体的例子说明差分进化算法如何在搜索空间中进行有效的探索和开发。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 粒子群优化算法源于对鸟群觅食行为的模拟。我们将详细阐述粒子在多维搜索空间中的运动规律，包括速度和位置的更新机制，以及个体极值（pbest）和全局极值（gbest）对粒子行为的引导作用。本书还会讨论PSO的各种改进算法，例如局部最优被限制的PSO、惯性权重的自适应调整等，以克服早期陷入局部最优的缺点。 其他进化算法： 除上述经典算法外，我们还将简要介绍其他一些重要的进化算法，如进化策略（Evolution Strategy, ES）和遗传编程（Genetic Programming, GP），让读者对进化计算的广度和深度有更全面的认识。 第三章 群体智能（Swarm Intelligence）： 群体智能算法强调群体成员之间的协作和信息共享，以涌现出全局性的智能行为。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 蚁群优化算法模拟蚂蚁在寻找食物过程中通过释放信息素来指导同伴寻找路径的行为。本章将详细讲解信息素的更新机制、挥发性以及不同蚂蚁个体如何根据信息素强度和启发式信息来选择路径。我们将重点关注ACO在解决旅行商问题（TSP）等组合优化问题上的应用。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）： 人工蜂群算法模拟蜜蜂在寻找花蜜时的觅食策略。我们将深入分析工蜂、侦察蜂和观察蜂的角色和行为，以及它们如何通过信息交流来寻找最优食物源。本书将重点探讨ABC算法在连续优化问题上的表现。 蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）和蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）： 这两类算法是近年来新兴的群体智能算法，以其独特的生物学行为模拟和高效的搜索能力受到关注。我们将详细解析蝙蝠发声定位和蝴蝶的寻食行为如何转化为数学模型，以及它们在搜索空间中的独特探索机制。 第四章 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）与免疫算法（Artificial Immune System, AIS）： 模拟退火算法： 模拟退火算法灵感来源于固体物质在退火过程中逐渐达到稳定状态的物理过程。本章将详细阐述其核心思想，即借鉴固体退火的物理模型，通过随机扰动和概率接受差解的方式来避免陷入局部最优。我们将重点讲解温度参数的退火策略（如指数退火、线性退火）以及 Metropolis 准则。 免疫算法： 人工免疫系统模拟生物免疫系统识别和清除病原体的过程。我们将介绍其核心组件，如抗体、抗原、克隆选择、变异以及抑制等，并阐述它们如何协同工作以实现优化目标。 第二部分：MATLAB实例应用与进阶 理论的学习离不开实践的检验。在这一部分，我们将结合MATLAB这一强大的工程计算软件，将上述智能优化算法的具体实现和应用展现出来。 第五章 MATLAB基础与算法实现框架： 在正式引入算法实例之前，我们将首先为读者介绍在MATLAB环境中进行科学计算和算法实现的基础知识。这包括MATLAB的基本语法、矩阵运算、函数编写、绘图功能等。更重要的是，我们将构建一个通用的智能优化算法实现框架，展示如何将不同的算法模块化，方便用户调用和修改。这个框架将遵循模块化、可扩展的原则，为读者理解算法的通用性和适应性提供清晰的思路。 第六章 经典算法的MATLAB实例： 这一章将是本书的核心实践部分，我们将逐一给出前面章节介绍的经典智能优化算法在MATLAB中的具体实现代码，并针对一系列典型的优化问题进行仿真。 遗传算法（GA）实例： 我们将以函数优化（如求解Schwefel函数、Rastrigin函数等）和组合优化（如求解旅行商问题TSP）为例，展示GA在MATLAB中的实现。代码将包含参数设置、种群初始化、选择、交叉、变异、适应度评估以及终止条件等关键步骤。 粒子群优化算法（PSO）实例： 同样，我们将用MATLAB实现PSO解决多维函数优化问题，并讨论不同PSO变种的效果。代码将清晰展示粒子的位置和速度更新过程，以及个体最优和全局最优的更新逻辑。 差分进化算法（DE）实例： 我们将通过MATLAB代码演示DE如何高效地解决复杂的函数优化问题，并分析不同DE策略和参数设置对搜索性能的影响。 蚁群优化算法（ACO）实例： 重点在于ACO在解决TSP问题上的MATLAB实现，包括信息素的更新、蚂蚁的路径选择以及信息素的挥发等细节。 人工蜂群算法（ABC）实例： 我们将展示ABC在连续函数优化问题上的MATLAB应用，并分析其在探索与开发之间的平衡。 模拟退火算法（SA）实例： 通过MATLAB代码，我们将演示SA如何应用于函数优化，并展示不同退火策略的效果。 第七章 新兴算法的MATLAB实例： 紧随经典算法之后，我们将把目光投向近年来发展迅速的新兴算法，并提供其在MATLAB中的具体实现。 蝙蝠算法（BA）实例： 我们将展示BA在解决工程优化问题上的MATLAB实现，并分析其仿声定位机制在搜索过程中的作用。 蝴蝶优化算法（BOA）实例： 本章将提供BOA在MATLAB中的应用示例，例如求解一些具有挑战性的基准测试函数，并探讨其独特的飞舞模式。 其他新兴算法： 我们还将根据实际情况，引入其他一些具有代表性的新兴智能优化算法，并提供其MATLAB实现，使读者能够了解最新的研究动态。 第八章 算法性能评估与比较： 理论上算法的优劣需要通过实验来验证。在这一章，我们将介绍一套科学的算法性能评估方法。 基准测试函数： 我们将介绍一系列广泛使用的、具有不同特点的基准测试函数，这些函数能够有效地暴露算法的优缺点。 性能指标： 详细讲解如何使用统计学指标来量化算法的性能，例如收敛速度、最优解精度、鲁棒性（稳定性）、计算复杂度等。我们将介绍如何进行多次独立运行，并对结果进行统计分析，以得出可靠的结论。 算法比较： 我们将通过实际的MATLAB仿真实验，对比不同算法在解决同一类问题时的性能表现，并分析其产生差异的原因。这将帮助读者建立对不同算法优势和劣势的直观认识，从而在实际应用中做出明智的选择。 第九章 智能优化算法的工程应用实例： 理论与实践的结合是本书的最终目标。本章将聚焦于智能优化算法在实际工程领域中的应用。 工程设计优化： 例如，结构设计中的参数优化、机械零件的形状优化、天线设计的参数调整等。 机器学习与数据挖掘： 智能优化算法在参数调优（如支持向量机、神经网络的核函数参数、学习率等）、特征选择、聚类分析等方面的应用。 调度与排程问题： 例如，生产调度、交通流优化、项目管理中的资源分配等。 信号处理与控制系统： 例如，滤波器设计、鲁棒控制器的参数整定等。 其他应用领域： 医疗诊断、金融风险管理、能源优化等。 我们将选取其中一些典型案例，深入剖析问题建模、算法选择、参数设置以及结果分析的全过程，帮助读者理解如何将抽象的优化算法转化为解决实际问题的强大工具。 第十章 算法改进与混合策略： 尽管智能优化算法功能强大，但往往存在进一步改进的空间。本章将探讨如何对现有算法进行优化。 参数自适应调整： 介绍如何设计自适应机制，使得算法的参数（如变异概率、惯性权重等）能够根据搜索进程自动调整，以提高算法的适应性和鲁棒性。 混合优化策略： 探讨如何将多种智能优化算法进行融合，例如将全局搜索能力强的算法与局部搜索能力强的算法结合，或者将智能优化算法与确定性优化算法结合，以期获得更优的搜索性能。 精英保留策略、动态种群规模等： 介绍一些能够提升算法效率和效果的通用改进技术。 本书的特点与优势： 理论与实践的完美结合： 本书不仅深入浅出地讲解了智能优化算法的数学原理，更提供了大量详细的MATLAB代码示例，让读者能够“看得懂，会动手”。 内容的全面性与前沿性： 涵盖了智能优化算法的经典代表，同时也引入了近年来备受关注的新兴算法，力求为读者提供一个与时俱进的学习平台。 MATLAB实例的实用性： 所选取的MATLAB实例贴近实际应用，具有很高的参考价值，读者可以直接借鉴并在此基础上进行二次开发。 由浅入深的讲解方式： 循序渐进的章节安排，从基础概念到复杂应用，能够满足不同层次读者的学习需求。 注重算法的原理与洞察： 除了给出代码，我们还会深入剖析算法的设计思想和关键环节，帮助读者理解“为何如此”，而不仅仅是“如何实现”。 提供算法性能评估与比较： 引导读者科学地评估算法的性能，并做出合理的选择，这是解决实际问题中不可或缺的一环。 目标读者： 本书的目标读者群非常广泛，包括： 高等院校学生： 计算机科学、自动化、电子工程、机械工程、应用数学等相关专业的本科生、硕士生和博士生。 科研人员： 在人工智能、机器学习、运筹学、系统工程等领域进行研究的学者。 工程师与开发人员： 需要利用优化算法解决实际工程问题的工程师、软件开发人员。 对智能计算感兴趣的读者： 任何对人工智能、智能优化算法及其应用感兴趣的读者。 结语： 《智能优化算法及其MATLAB实例（第二版）》不仅仅是一本教科书，更是一份通往智能计算世界的大门钥匙。我们希望通过本书，能够激发读者对智能优化算法的兴趣，掌握其精髓，并能够将其创造性地应用于解决现实世界中的复杂挑战，推动科学技术的进步。我们坚信，掌握了智能优化算法，就掌握了应对未来复杂问题的一把利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，不是那种晦涩难懂的学术论文式写法，也不是那种过于通俗的科普读物。作者的语言既保持了科学的严谨性，又充满了启发性和引导性。在讲解一些概念时，作者会运用一些生动的比喻和类比，帮助读者从熟悉的领域去理解陌生的概念，大大减轻了学习的压力。同时，作者在叙述中也展现出一种对知识的热情和追求，这种积极的态度能够感染读者，让学习过程变得更加有趣和充满动力。我感觉作者像是循循善诱的老师，耐心地引导我一步步深入理解智能优化算法的世界。字里行间都透露出作者深厚的学术功底和丰富的教学经验，这种高质量的文本内容，让我每次阅读都受益匪浅，也更加渴望去探索更多的未知领域。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这本书的章节组织方式，它循序渐进地引入了各种智能优化算法，从基础概念的讲解，到各种经典算法的详细剖析，再到更高级的进阶内容，都安排得非常合理。作者并没有急于求成，而是花费了大量篇幅来讲解算法的背景、动机以及核心思想，这对于我这样初次接触智能优化领域的读者来说，简直是福音。每介绍一种算法，都会从理论层面深入浅出地讲解其原理、优缺点，并且会详细分析其数学模型和计算过程。更重要的是，作者在讲解过程中，巧妙地融入了一些实际应用的案例，虽然本书不侧重于这些案例的具体实现，但这些案例的提及，让我对算法的应用前景有了更直观的认识，也激发了我进一步学习的兴趣。理解这些算法的“为什么”和“怎么做”变得更加容易，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。这种扎实的理论基础讲解，为后续的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它提供了一种“思考”算法的方式。它不仅仅是列举算法、讲解公式，而是深入到算法的设计哲学和思想精髓。作者常常会引导读者思考“为什么这种算法会这样设计？”“这种设计解决了什么问题？”“它还有哪些局限性？”。这种引导性的提问方式，鼓励我主动去思考，去探索算法背后的逻辑，而不是被动地接受知识。让我明白，学习算法不仅仅是记住代码或者公式，更重要的是理解其背后的逻辑和思想。这种思维模式的培养，对于我未来独立解决复杂问题，以及创新性地应用算法，都具有深远的意义。这本书为我打开了一扇通往智能优化世界的大门，让我看到了无限的可能性，也让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论讲解之外，对算法的实现细节也给予了相当的关注。虽然在实际操作中，我们可能需要借助特定的编程环境，但作者在书中通过对算法伪代码的展示，以及对关键步骤的详细解释，让我们能够清晰地理解算法在计算机中是如何被一步步实现的。每一个关键的计算节点、每一个判断条件，都被清晰地呈现出来。对于一些比较复杂的算法，作者甚至会给出一些实现上的建议和技巧，这对于想要将算法应用于实际问题中的读者来说，具有非常重要的参考价值。即使不直接照搬代码，理解这些实现上的细节，也能帮助我们更好地理解算法的运行机制，以及在实际编程中可能遇到的问题。这种理论与实践之间的联系，使得这本书的实用性大大增强，让抽象的算法概念变得更加具体和可操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计真是让我眼前一亮！封面设计简洁大气，封底的信息也足够全面，让人一眼就能感受到这本书的专业性。翻开书页，纸张的质感也很棒，触感细腻，印刷清晰，字迹工整，阅读起来非常舒适，长时间看也不会觉得眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中大量图表的运用，让复杂的算法原理变得可视化，不再是枯燥的文字堆砌。图表清晰、配色合理，关键信息一目了然，极大地降低了理解难度。一些算法流程图更是将步骤拆解得非常细致，配合简洁明了的文字解释，就算是算法小白也能快速get到核心思想。还有章节间的过渡也很自然，逻辑性很强，读起来感觉很流畅，不会有断层感。细节之处也做得非常到位，比如目录页的设计，查找起来非常方便。总体来说，这本书在视觉呈现和阅读体验上都做得非常出色，充分考虑到了读者的使用习惯，让人在学习过程中能够更加投入，也更容易收获知识。