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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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• 算法实现
• 数值计算
• 人工智能
• 机器学习
• 优化模型
• 工程优化
• 计算方法

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330308

商品编码：25560881799

出版时间：2018-01-01

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。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 当我看到这本书的书名时，我的第一反应是：“终于有一本既能讲透理论，又能落地实践的书了！” 很多关于智能优化算法的书，要么过于理论化，让人望而生畏；要么过于碎片化，缺乏系统性。而这本书似乎恰好填补了这一空白。我非常好奇书中将如何呈现“智能优化算法”这个宏大的概念。我猜测它会从算法的起源、发展脉络讲起，然后逐一剖析不同算法的精髓。我期待能够看到对算法背后哲学思想的解读，比如“适者生存”的遗传算法，或者“群体智慧”的粒子群。更重要的是，我希望通过MATLAB实例，能够真正地“看见”这些算法是如何工作的。我设想书中会有清晰的代码结构，每个函数都有详尽的注释，并且会解释为何要采用特定的实现方式。我希望能看到算法在不同类型的问题上（例如连续优化、离散优化、多目标优化）的应用示例，并且通过实例，我能学会如何根据问题的特性来选择合适的算法，以及如何对算法进行参数调优以获得最佳性能。这本书，在我看来，是一个将抽象概念具象化，将理论转化为实践的桥梁，我期待它能为我带来一次酣畅淋漓的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 捧着这本书，我脑海里浮现的是一个充满无限可能的计算世界。智能优化算法，这个词本身就带着一种探索未知、驾驭复杂性的魔力。我一直对如何让计算机模仿人类的智慧去解决现实世界中的难题感到着迷，而这本书仿佛打开了一扇通往这个奇妙领域的大门。我特别期待书中能够深入浅出地介绍那些耳熟能详又充满神秘色彩的算法，比如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等等。我希望不仅仅是了解到它们的名字，更能明白它们背后的数学原理和逻辑推导。毕竟，理解“为什么”比仅仅知道“是什么”更加重要。而且，我一直认为理论与实践相结合才是学习的王道，所以书中提及的MATLAB实例让我倍感期待。我设想着，通过这些具体的代码示例，我可以亲手去“玩转”这些算法，观察它们在不同问题上的表现，甚至尝试去修改和扩展它们。我想象着，也许通过这些实例，我能感受到算法的迭代和演进，体会到参数调整的微妙之处，以及如何将理论模型转化为解决实际工程问题的有效工具。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更是一本激发学习热情、培养解决问题能力的指南，我迫不及待地想要开始我的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本书的书名，简洁有力，直击我长期以来在学术研究中遇到的一个核心难题。智能优化算法，听起来就充满了智慧和可能性，而MATLAB实例的承诺，更是让我看到了理论走向实践的希望。我一直对那些能够模仿自然界或人类社会现象的算法感到着迷，比如蚁群如何协同工作觅食，或者鸟群如何集体飞行。我希望书中能够深入解析这些算法的生物学或心理学灵感来源，并将其转化为严谨的数学模型和计算过程。我期待能够看到关于如何设计有效的评估函数，如何处理高维搜索空间，以及如何避免算法陷入局部最优的策略。特别是MATLAB实例，我希望它们不仅仅是简单的代码片段，而是能够体现算法设计思想和工程实现技巧的完整示例。我设想，通过书中提供的实例，我能够学习到如何搭建优化问题的求解框架，如何进行参数的实验性探索，甚至如何根据具体问题定制和改进现有的算法。这本书，在我眼中，是一本承载着解决复杂问题无限可能性的宝库，我渴望能够从中汲取知识，提升自己的问题解决能力，并在我的科研领域取得新的进展。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 对于我这样一名有着一定编程基础，但对智能优化算法涉足不深的学生来说，这本书的名字立刻吸引了我。我常常在学习过程中遇到一些复杂的优化问题，传统的解析方法难以应对，而智能优化算法提供了一种新的解决思路。我非常希望这本书能够提供一个清晰的框架，让我能够系统地学习这些算法。我期待它能从最基础的原理讲起，逐步深入，让我能够理解不同算法的核心思想和数学模型。同时，我对书中的MATLAB实例部分充满了期待。我希望能够看到清晰、可执行的代码，并且这些代码能够覆盖多种经典的智能优化算法。我设想，通过模仿和修改这些代码，我能够更好地掌握算法的实现细节，并且能够在自己的研究项目中应用它们。我特别希望书中能够提供一些关于如何构建优化问题的步骤，以及如何将算法应用到实际问题的指导。例如，如何将一个实际问题转化为算法可以处理的数学模型，如何解释算法的输出结果，以及如何评估算法的性能。这本书，对我来说，不仅仅是一本教材，更是一个能够帮助我开启智能优化算法探索之旅的“领路人”。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 这本书的出现，就像在茫茫的算法海洋中点亮了一盏指路明灯，尤其对于我这样在工程实践中常常遇到复杂优化难题的研究者来说，简直是久旱逢甘霖。我一直苦于将理论知识转化为可执行的解决方案，而“MATLAB实例”这几个字，无疑击中了我的痛点。我设想书中会详细阐述如何运用MATLAB强大的计算能力和丰富的工具箱，来构建、调试和应用各种智能优化算法。我期望看到的是，不仅仅是代码的堆砌，而是对每一个算法实现过程中的关键步骤、注意事项以及潜在的陷阱进行细致的剖析。比如，在遗传算法部分，我希望能够看到关于编码方式、选择策略、交叉和变异算子如何设计和选择的详细说明；在粒子群优化中，如何设置速度和位置的边界，以及如何调整认知和社会权重等。我更希望书中能够提供一些具有代表性的实际应用案例，例如在机器学习模型参数优化、工程设计的最优化、或者物流配送路径规划等领域。能够看到算法如何在一个具体的、有意义的问题中得到成功应用，这将极大地增强我对这些算法的信心和理解。这本书，我期待它能成为我手中解决实际问题的利器，能够帮助我高效地探索最优解空间，最终实现工程上的突破。