智能優化算法及其MATLAB實例(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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包子陽，餘繼周，楊杉編著 著

圖書標籤:

• 優化算法
• 智能優化
• MATLAB
• 算法實現
• 數值計算
• 人工智能
• 機器學習
• 優化模型
• 工程優化
• 計算方法

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330308

商品編碼：25560881799

齣版時間：2018-01-01

智能優化算法及其MATLAB實例 作  者:包子陽,餘繼周,楊杉 編著 定  價:48 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:220 裝  幀:平裝 ISBN:9787121330308 ●第1章 概述 1
●1.1 進化類算法 2
●1.2 群智能算法 3
●1.3 模擬退火算法 5
●1.4 禁忌搜索算法 5
●1.5 神經網絡算法 6
●參考文獻 6
●第2章 遺傳算法 9
●2.1 引言 9
●2.2 遺傳算法理論 10
●2.2.1 遺傳算法的生物學基礎 10
●2.2.2 遺傳算法理論基礎 11
●2.2.3 遺傳算法的基本概念 13
●2.2.4 標準遺傳算法 16
●2.2.5 遺傳算法的特點 16
●2.2.6 遺傳算法的改進方嚮 17
●2.3 遺傳算法流程 17
●2.4 關鍵參數說明 19
●2.5 MATLAB仿真實例 20
●參考文獻 35
●部分目錄

內容簡介

智能優化算法在解決大空間、非綫性、全局尋優、組閤優化等復雜問題方麵具有獨特的優勢，因而得到瞭靠前外學者的廣泛關注，並在信號處理、圖像處理、生産調度、任務分配、模式識彆、自動控製和機械設計等眾多領域得到瞭成功應用。本書介紹瞭8種經典智能優化算法――遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給齣瞭具體的MATLAB仿真實例。對於要用這些算法工具來解決具體問題的理論研究和工程技術人員，通過本書可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過仿真實例可以更深入地理解、快速地掌握這些算法。 包子陽,餘繼周,楊杉 編著 包子陽：2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業，獲碩士學位。2009年8月至今工作於北京無綫電測量研究所，不錯工程師。從事雷達電氣總體、信號處理和算法研究等工作，申請專利五項（已授權兩項），在靠前雷達會議、《係統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術應用》、天綫年會等發錶學術論文十餘篇。

《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》簡介 引言 在快速發展的科學技術領域，我們常常麵臨著解決復雜、高維、非綫性優化問題的挑戰。無論是工程設計、經濟預測、機器學習模型的訓練，還是生物信息學研究，都離不開高效而 robust 的優化方法。傳統的解析方法在麵對這些問題時往往顯得力不從心，其適用範圍受到嚴格限製。近年來，受自然界生物行為和物理現象的啓發，一係列“智能”優化算法應運而生，它們以其獨特的全局搜索能力、對問題規模的良好適應性以及對局部最優陷阱的規避能力，在眾多應用領域展現齣巨大的潛力。 本書《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》正是聚焦於這一前沿領域，旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實踐性的智能優化算法學習指南。本書在原版的基礎上，吸納瞭近年來該領域的重要進展，更新瞭算法介紹，並提供瞭大量實用的MATLAB實現示例，力求幫助讀者不僅理解算法的原理，更能將其靈活運用到實際問題中。 本書結構與內容概述 本書以結構化的方式，層層遞進地介紹瞭各類主流的智能優化算法，並輔以詳實的MATLAB代碼實例。整體而言，本書可以分為以下幾個主要部分： 第一部分：智能優化算法基礎與理論 在正式介紹具體算法之前，本書首先為讀者搭建瞭堅實的理論基礎。 優化問題的基本概念： 深入闡述瞭什麼是優化問題，包括目標函數、約束條件、可行域、最優解等核心概念。區分瞭連續優化與離散優化、無約束優化與約束優化、全局優化與局部優化等關鍵類型。 傳統優化方法的局限性： 簡要迴顧瞭梯度下降法、牛頓法等傳統優化方法，並分析瞭它們在麵對復雜、非凸、高維問題時可能遇到的睏難，如局部最優陷阱、對初始點的敏感性、計算量大等。這為引入智能優化算法提供瞭充分的動機。 智能優化算法的起源與特點： 介紹智能優化算法的哲學思想，即模仿自然界中的集體智慧和演化過程來解決問題。詳細闡述瞭智能優化算法的核心優勢，如無需梯度信息、具有全局搜索能力、魯棒性強、易於並行化等。 智能優化算法的分類與框架： 從不同的研究角度，對現有智能優化算法進行分類，如基於種群的算法（群體智能）和基於個體的算法（如模擬退火）。介紹智能優化算法的一般工作流程，包括初始化種群、適應度評估、個體更新、選擇與復製等關鍵環節。 第二部分：經典智能優化算法詳解與MATLAB實現 本部分是本書的核心內容，係統地介紹瞭多類經典的、應用廣泛的智能優化算法。每種算法都從其數學模型、啓發式原理、算法流程、優缺點分析等方麵進行詳細闡述，並配以易於理解和實現的MATLAB代碼。 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）： 原理： 詳細介紹遺傳算法的三個基本操作：選擇（輪盤賭選擇、錦標賽選擇等）、交叉（單點交叉、多點交叉、均勻交叉等）和變異（位翻轉、隨機重置等）。闡述其模擬自然選擇和遺傳機製來迭代搜索最優解的過程。 MATLAB實例： 提供使用MATLAB實現遺傳算法解決經典問題（如函數優化、組閤優化）的完整代碼，包括種群的錶示、適應度函數的設計、算子實現以及結果的可視化。 粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 原理： 深入講解PSO的基本思想，即粒子在搜索空間中的飛行過程。詳細解釋粒子的速度和位置更新公式，以及個體最優（pbest）和全局最優（gbest）在引導搜索方嚮中的作用。介紹慣性權重、加速度係數等關鍵參數的意義。 MATLAB實例： 提供PSO算法在不同場景下的MATLAB實現，例如求解連續函數優化問題，以及如何調整參數以獲得更好的搜索性能。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 原理： 重點介紹ACO在解決組閤優化問題（如旅行商問題TSP）中的應用。闡述螞蟻在路徑上釋放信息素的機製，以及信息素的揮發和纍積過程如何引導螞蟻找到更優路徑。解釋信息素更新策略和概率轉移規則。 MATLAB實例： 提供ACO算法求解TSP問題的MATLAB代碼，展示如何構建圖、設計信息素更新函數以及模擬螞蟻的決策過程。 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）： 原理： 詳細講解SA算法的靈感來源——金屬退火過程。解釋其通過引入“溫度”參數，在搜索初期允許接受較差的解以跳齣局部最優，並在後期逐漸降低接受概率，趨嚮最優解的策略。 MATLAB實例： 提供SA算法解決函數優化問題或組閤優化問題的MATLAB實現，突齣其接受劣質解的概率計算方式。 第三部分：新興與進階智能優化算法 除瞭經典的算法，本書還涵蓋瞭一些在近年來備受關注的新興智能優化算法，以及對經典算法的改進與拓展。 灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）： 原理： 介紹GWO模擬灰狼捕食行為的自然啓發。講解圍捕、攻擊等階段的數學模型，以及社會等級（Alpha, Beta, Delta, Omega）在引導搜索中的作用。 MATLAB實例： 提供GWO解決函數優化問題的MATLAB代碼。 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）： 原理： 詳細闡述SSA模擬麻雀覓食、加入群體和躲避捕食者的行為。解釋領導者、追隨者和發現者的角色及其更新機製。 MATLAB實例： 提供SSA算法在工程應用或函數優化中的MATLAB示例。 鯨魚優化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）： 原理： 講解WOA模擬鯨魚捕食行為（螺鏇收縮和圍捕）的機製。分析其搜索階段和開發階段的數學錶達。 MATLAB實例： 提供WOA的MATLAB實現，並展示其在函數優化中的應用。 其他進階算法簡介： 簡要介紹其他具有代錶性的算法，如差分進化（DE）、人工蜂群算法（ABC）、花授粉算法（FPA）、圖割優化算法（GCO）、蝙蝠優化算法（BA）等，並探討其核心思想和應用方嚮。 混閤優化算法： 探討將多種智能優化算法相互結閤，以發揮各自優勢，剋服單一算法局限性的策略。例如，將遺傳算法與局部搜索算法結閤，或者將PSO與神經網絡結閤。 第四部分：智能優化算法的工程應用與實踐 本部分將理論與實踐緊密結閤，展示智能優化算法在實際工程問題中的強大應用能力。 函數優化問題： 演示如何利用不同智能優化算法解決高維、多峰、復雜函數的最優化問題，這是評估算法性能的基準測試。 機器學習與深度學習： 參數優化： 講解如何利用智能優化算法優化機器學習模型的超參數（如學習率、正則化參數），提升模型性能。 特徵選擇： 演示如何運用智能優化算法進行特徵選擇，降低模型復雜度，提高魯棒性。 神經網絡訓練： 探討使用智能優化算法替代或輔助反嚮傳播算法訓練神經網絡，特彆是在非凸損失函數或梯度消失問題中。 工程設計優化： 結構優化： 如橋梁、建築物的結構強度、重量最優化設計。 製造過程優化： 如數控加工參數的優化，以提高效率和産品質量。 控製係統設計： 如PID控製器的參數整定。 其他應用領域： 簡要提及在電力係統、交通調度、金融建模、生物醫學等領域的應用案例，拓展讀者的視野。 算法性能評估與比較： 提供一套係統的方法來評估和比較不同智能優化算法的性能，包括收斂速度、全局搜索能力、魯棒性、計算復雜度等多個維度。 第五部分：MATLAB編程技巧與高級應用 本書強調實踐性，因此在MATLAB編程方麵也提供瞭詳盡的指導。 MATLAB基礎與麵嚮對象編程： 介紹在實現智能優化算法時可能用到的MATLAB編程技巧，如函數編寫、腳本開發、數據結構的使用等。 並行計算： 講解如何利用MATLAB的並行計算工具箱來加速智能優化算法的運行，特彆是在處理大規模問題或大數據集時。 可視化技術： 介紹如何使用MATLAB的繪圖函數來可視化算法的搜索過程、收斂麯綫以及最終解，使讀者更直觀地理解算法的運行機製。 算法的改進與定製： 引導讀者思考如何根據具體問題的特點，對現有算法進行改進或設計新的算法。 本書特色 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解算法原理，同時提供大量可運行的MATLAB代碼實例，真正做到學以緻用。 內容全麵且與時俱進： 涵蓋瞭從經典到新興的各類主流智能優化算法，並及時更新瞭領域內的最新研究進展。 循序漸進，由淺入深： 從基本概念齣發，逐步過渡到復雜的算法和應用，適閤不同基礎的讀者。 強調動手能力： 豐富的MATLAB實例旨在鼓勵讀者動手實踐，通過修改代碼、嘗試不同參數來加深理解。 麵嚮廣泛讀者群： 無論是對智能優化算法感興趣的初學者，還是希望深入研究的科研人員，抑或是麵臨實際優化問題的工程師，本書都能提供有價值的參考。 結語 《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》是一本麵嚮實際應用的、係統性的智能優化算法教程。本書不僅是學習各類優化算法理論和實現的寶貴資源，更是幫助讀者掌握解決復雜問題的強大工具。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解智能優化算法的內在機製，並熟練運用MATLAB實現這些算法，最終將所學知識轉化為解決實際挑戰的強大能力。無論您是在進行學術研究，還是在解決工程難題，本書都將是您不可或缺的夥伴。