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

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

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： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330308

商品編碼：23751773400

齣版時間：2018-01-01

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 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、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（第二版）：探索智能計算的強大工具與實踐應用 在快速發展的科學技術領域，高效、精準的優化決策是解決復雜問題、推動創新發展的關鍵。從工程設計到金融建模，從機器學習到運籌管理，無處不在的優化需求催生瞭眾多智能優化算法的誕生與發展。本書，《智能優化算法及其MATLAB實例（第二版）》，正是應運而生，旨在為廣大讀者——無論是科研人員、工程師、學生，還是對智能計算感興趣的業餘愛好者——提供一個係統、深入、且極具實踐性的學習平颱。 本書的第二版，在前一版堅實的基礎上，進行瞭全麵的更新與拓展。我們不僅保留瞭那些經過時間檢驗、廣受歡迎的經典算法，更吸收瞭近年來智能優化領域的前沿進展，引入瞭更多新興且高效的算法。我們力求在理論深度與實踐應用之間取得最佳平衡，讓讀者在掌握算法原理的同時，也能切實感受到它們解決實際問題的強大威力。 核心內容與結構安排： 本書的結構清晰，邏輯嚴謹，循序漸進地引導讀者進入智能優化算法的世界。 第一部分：智能優化算法基礎理論 這一部分是本書的基石，旨在為讀者建立紮實的理論功底。 第一章 智能優化算法概述： 這一章將為讀者描繪智能優化算法的全景圖。我們將從“優化”的本質齣發，探討傳統優化方法的局限性，以及智能優化算法應運而生的必然性。我們將詳細介紹智能優化算法的核心思想——模擬自然界和人類社會的智能現象，例如生物進化、群體協作、神經係統活動等，來解決復雜的、非綫性的、多模態的優化問題。讀者將瞭解到智能優化算法為何能夠有效應對計算量大、搜索空間復雜、目標函數非凸等挑戰。我們還會簡要梳理智能優化算法的發展脈絡，從早期的啓發式算法到近年來湧現的元啓發式算法，為後續內容的展開奠定基礎。 第二章 進化計算（Evolutionary Computation）： 作為智能優化算法的重要分支，進化計算在本書中占據重要地位。 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）： 我們將深入剖析遺傳算法的原理，包括染色體錶示、適應度函數設計、選擇、交叉和變異等核心操作。我們將詳細講解這些算子如何模擬自然選擇和基因重組，使得種群朝著最優解方嚮演化。同時，我們還將探討不同交叉和變異策略的優劣，以及如何根據問題特性進行選擇。 差分進化算法（Differential Evolution, DE）： 差分進化算法以其簡單性、高效性和魯棒性而聞名。本章將詳細介紹差分進化的幾種主要變種，例如DE/rand/1/bin、DE/best/1/bin等，並深入解析其參數（如縮放因子F和交叉概率CR）對算法性能的影響。我們將通過具體的例子說明差分進化算法如何在搜索空間中進行有效的探索和開發。 粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 粒子群優化算法源於對鳥群覓食行為的模擬。我們將詳細闡述粒子在多維搜索空間中的運動規律，包括速度和位置的更新機製，以及個體極值（pbest）和全局極值（gbest）對粒子行為的引導作用。本書還會討論PSO的各種改進算法，例如局部最優被限製的PSO、慣性權重的自適應調整等，以剋服早期陷入局部最優的缺點。 其他進化算法： 除上述經典算法外，我們還將簡要介紹其他一些重要的進化算法，如進化策略（Evolution Strategy, ES）和遺傳編程（Genetic Programming, GP），讓讀者對進化計算的廣度和深度有更全麵的認識。 第三章 群體智能（Swarm Intelligence）： 群體智能算法強調群體成員之間的協作和信息共享，以湧現齣全局性的智能行為。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 蟻群優化算法模擬螞蟻在尋找食物過程中通過釋放信息素來指導同伴尋找路徑的行為。本章將詳細講解信息素的更新機製、揮發性以及不同螞蟻個體如何根據信息素強度和啓發式信息來選擇路徑。我們將重點關注ACO在解決旅行商問題（TSP）等組閤優化問題上的應用。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）： 人工蜂群算法模擬蜜蜂在尋找花蜜時的覓食策略。我們將深入分析工蜂、偵察蜂和觀察蜂的角色和行為，以及它們如何通過信息交流來尋找最優食物源。本書將重點探討ABC算法在連續優化問題上的錶現。 蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）和蝴蝶優化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）： 這兩類算法是近年來新興的群體智能算法，以其獨特的生物學行為模擬和高效的搜索能力受到關注。我們將詳細解析蝙蝠發聲定位和蝴蝶的尋食行為如何轉化為數學模型，以及它們在搜索空間中的獨特探索機製。 第四章 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）與免疫算法（Artificial Immune System, AIS）： 模擬退火算法： 模擬退火算法靈感來源於固體物質在退火過程中逐漸達到穩定狀態的物理過程。本章將詳細闡述其核心思想，即藉鑒固體退火的物理模型，通過隨機擾動和概率接受差解的方式來避免陷入局部最優。我們將重點講解溫度參數的退火策略（如指數退火、綫性退火）以及 Metropolis 準則。 免疫算法： 人工免疫係統模擬生物免疫係統識彆和清除病原體的過程。我們將介紹其核心組件，如抗體、抗原、剋隆選擇、變異以及抑製等，並闡述它們如何協同工作以實現優化目標。 第二部分：MATLAB實例應用與進階 理論的學習離不開實踐的檢驗。在這一部分，我們將結閤MATLAB這一強大的工程計算軟件，將上述智能優化算法的具體實現和應用展現齣來。 第五章 MATLAB基礎與算法實現框架： 在正式引入算法實例之前，我們將首先為讀者介紹在MATLAB環境中進行科學計算和算法實現的基礎知識。這包括MATLAB的基本語法、矩陣運算、函數編寫、繪圖功能等。更重要的是，我們將構建一個通用的智能優化算法實現框架，展示如何將不同的算法模塊化，方便用戶調用和修改。這個框架將遵循模塊化、可擴展的原則，為讀者理解算法的通用性和適應性提供清晰的思路。 第六章 經典算法的MATLAB實例： 這一章將是本書的核心實踐部分，我們將逐一給齣前麵章節介紹的經典智能優化算法在MATLAB中的具體實現代碼，並針對一係列典型的優化問題進行仿真。 遺傳算法（GA）實例： 我們將以函數優化（如求解Schwefel函數、Rastrigin函數等）和組閤優化（如求解旅行商問題TSP）為例，展示GA在MATLAB中的實現。代碼將包含參數設置、種群初始化、選擇、交叉、變異、適應度評估以及終止條件等關鍵步驟。 粒子群優化算法（PSO）實例： 同樣，我們將用MATLAB實現PSO解決多維函數優化問題，並討論不同PSO變種的效果。代碼將清晰展示粒子的位置和速度更新過程，以及個體最優和全局最優的更新邏輯。 差分進化算法（DE）實例： 我們將通過MATLAB代碼演示DE如何高效地解決復雜的函數優化問題，並分析不同DE策略和參數設置對搜索性能的影響。 蟻群優化算法（ACO）實例： 重點在於ACO在解決TSP問題上的MATLAB實現，包括信息素的更新、螞蟻的路徑選擇以及信息素的揮發等細節。 人工蜂群算法（ABC）實例： 我們將展示ABC在連續函數優化問題上的MATLAB應用，並分析其在探索與開發之間的平衡。 模擬退火算法（SA）實例： 通過MATLAB代碼，我們將演示SA如何應用於函數優化，並展示不同退火策略的效果。 第七章 新興算法的MATLAB實例： 緊隨經典算法之後，我們將把目光投嚮近年來發展迅速的新興算法，並提供其在MATLAB中的具體實現。 蝙蝠算法（BA）實例： 我們將展示BA在解決工程優化問題上的MATLAB實現，並分析其仿聲定位機製在搜索過程中的作用。 蝴蝶優化算法（BOA）實例： 本章將提供BOA在MATLAB中的應用示例，例如求解一些具有挑戰性的基準測試函數，並探討其獨特的飛舞模式。 其他新興算法： 我們還將根據實際情況，引入其他一些具有代錶性的新興智能優化算法，並提供其MATLAB實現，使讀者能夠瞭解最新的研究動態。 第八章 算法性能評估與比較： 理論上算法的優劣需要通過實驗來驗證。在這一章，我們將介紹一套科學的算法性能評估方法。 基準測試函數： 我們將介紹一係列廣泛使用的、具有不同特點的基準測試函數，這些函數能夠有效地暴露算法的優缺點。 性能指標： 詳細講解如何使用統計學指標來量化算法的性能，例如收斂速度、最優解精度、魯棒性（穩定性）、計算復雜度等。我們將介紹如何進行多次獨立運行，並對結果進行統計分析，以得齣可靠的結論。 算法比較： 我們將通過實際的MATLAB仿真實驗，對比不同算法在解決同一類問題時的性能錶現，並分析其産生差異的原因。這將幫助讀者建立對不同算法優勢和劣勢的直觀認識，從而在實際應用中做齣明智的選擇。 第九章 智能優化算法的工程應用實例： 理論與實踐的結閤是本書的最終目標。本章將聚焦於智能優化算法在實際工程領域中的應用。 工程設計優化： 例如，結構設計中的參數優化、機械零件的形狀優化、天綫設計的參數調整等。 機器學習與數據挖掘： 智能優化算法在參數調優（如支持嚮量機、神經網絡的核函數參數、學習率等）、特徵選擇、聚類分析等方麵的應用。 調度與排程問題： 例如，生産調度、交通流優化、項目管理中的資源分配等。 信號處理與控製係統： 例如，濾波器設計、魯棒控製器的參數整定等。 其他應用領域： 醫療診斷、金融風險管理、能源優化等。 我們將選取其中一些典型案例，深入剖析問題建模、算法選擇、參數設置以及結果分析的全過程，幫助讀者理解如何將抽象的優化算法轉化為解決實際問題的強大工具。 第十章 算法改進與混閤策略： 盡管智能優化算法功能強大，但往往存在進一步改進的空間。本章將探討如何對現有算法進行優化。 參數自適應調整： 介紹如何設計自適應機製，使得算法的參數（如變異概率、慣性權重等）能夠根據搜索進程自動調整，以提高算法的適應性和魯棒性。 混閤優化策略： 探討如何將多種智能優化算法進行融閤，例如將全局搜索能力強的算法與局部搜索能力強的算法結閤，或者將智能優化算法與確定性優化算法結閤，以期獲得更優的搜索性能。 精英保留策略、動態種群規模等： 介紹一些能夠提升算法效率和效果的通用改進技術。 本書的特點與優勢： 理論與實踐的完美結閤： 本書不僅深入淺齣地講解瞭智能優化算法的數學原理，更提供瞭大量詳細的MATLAB代碼示例，讓讀者能夠“看得懂，會動手”。 內容的全麵性與前沿性： 涵蓋瞭智能優化算法的經典代錶，同時也引入瞭近年來備受關注的新興算法，力求為讀者提供一個與時俱進的學習平颱。 MATLAB實例的實用性： 所選取的MATLAB實例貼近實際應用，具有很高的參考價值，讀者可以直接藉鑒並在此基礎上進行二次開發。 由淺入深的講解方式： 循序漸進的章節安排，從基礎概念到復雜應用，能夠滿足不同層次讀者的學習需求。 注重算法的原理與洞察： 除瞭給齣代碼，我們還會深入剖析算法的設計思想和關鍵環節，幫助讀者理解“為何如此”，而不僅僅是“如何實現”。 提供算法性能評估與比較： 引導讀者科學地評估算法的性能，並做齣閤理的選擇，這是解決實際問題中不可或缺的一環。 目標讀者： 本書的目標讀者群非常廣泛，包括： 高等院校學生： 計算機科學、自動化、電子工程、機械工程、應用數學等相關專業的本科生、碩士生和博士生。 科研人員： 在人工智能、機器學習、運籌學、係統工程等領域進行研究的學者。 工程師與開發人員： 需要利用優化算法解決實際工程問題的工程師、軟件開發人員。 對智能計算感興趣的讀者： 任何對人工智能、智能優化算法及其應用感興趣的讀者。 結語： 《智能優化算法及其MATLAB實例（第二版）》不僅僅是一本教科書，更是一份通往智能計算世界的大門鑰匙。我們希望通過本書，能夠激發讀者對智能優化算法的興趣，掌握其精髓，並能夠將其創造性地應用於解決現實世界中的復雜挑戰，推動科學技術的進步。我們堅信，掌握瞭智能優化算法，就掌握瞭應對未來復雜問題的一把利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書最吸引我的地方在於它提供瞭一種“思考”算法的方式。它不僅僅是列舉算法、講解公式，而是深入到算法的設計哲學和思想精髓。作者常常會引導讀者思考“為什麼這種算法會這樣設計？”“這種設計解決瞭什麼問題？”“它還有哪些局限性？”。這種引導性的提問方式，鼓勵我主動去思考，去探索算法背後的邏輯，而不是被動地接受知識。讓我明白，學習算法不僅僅是記住代碼或者公式，更重要的是理解其背後的邏輯和思想。這種思維模式的培養，對於我未來獨立解決復雜問題，以及創新性地應用算法，都具有深遠的意義。這本書為我打開瞭一扇通往智能優化世界的大門，讓我看到瞭無限的可能性，也讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，不是那種晦澀難懂的學術論文式寫法，也不是那種過於通俗的科普讀物。作者的語言既保持瞭科學的嚴謹性，又充滿瞭啓發性和引導性。在講解一些概念時，作者會運用一些生動的比喻和類比，幫助讀者從熟悉的領域去理解陌生的概念，大大減輕瞭學習的壓力。同時，作者在敘述中也展現齣一種對知識的熱情和追求，這種積極的態度能夠感染讀者，讓學習過程變得更加有趣和充滿動力。我感覺作者像是循循善誘的老師，耐心地引導我一步步深入理解智能優化算法的世界。字裏行間都透露齣作者深厚的學術功底和豐富的教學經驗，這種高質量的文本內容，讓我每次閱讀都受益匪淺，也更加渴望去探索更多的未知領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計真是讓我眼前一亮！封麵設計簡潔大氣，封底的信息也足夠全麵，讓人一眼就能感受到這本書的專業性。翻開書頁，紙張的質感也很棒，觸感細膩，印刷清晰，字跡工整，閱讀起來非常舒適，長時間看也不會覺得眼睛疲勞。更值得稱贊的是，書中大量圖錶的運用，讓復雜的算法原理變得可視化，不再是枯燥的文字堆砌。圖錶清晰、配色閤理，關鍵信息一目瞭然，極大地降低瞭理解難度。一些算法流程圖更是將步驟拆解得非常細緻，配閤簡潔明瞭的文字解釋，就算是算法小白也能快速get到核心思想。還有章節間的過渡也很自然，邏輯性很強，讀起來感覺很流暢，不會有斷層感。細節之處也做得非常到位，比如目錄頁的設計，查找起來非常方便。總體來說，這本書在視覺呈現和閱讀體驗上都做得非常齣色，充分考慮到瞭讀者的使用習慣，讓人在學習過程中能夠更加投入，也更容易收獲知識。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書的章節組織方式，它循序漸進地引入瞭各種智能優化算法，從基礎概念的講解，到各種經典算法的詳細剖析，再到更高級的進階內容，都安排得非常閤理。作者並沒有急於求成，而是花費瞭大量篇幅來講解算法的背景、動機以及核心思想，這對於我這樣初次接觸智能優化領域的讀者來說，簡直是福音。每介紹一種算法，都會從理論層麵深入淺齣地講解其原理、優缺點，並且會詳細分析其數學模型和計算過程。更重要的是，作者在講解過程中，巧妙地融入瞭一些實際應用的案例，雖然本書不側重於這些案例的具體實現，但這些案例的提及，讓我對算法的應用前景有瞭更直觀的認識，也激發瞭我進一步學習的興趣。理解這些算法的“為什麼”和“怎麼做”變得更加容易，而不是僅僅停留在“是什麼”的層麵。這種紮實的理論基礎講解，為後續的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論講解之外，對算法的實現細節也給予瞭相當的關注。雖然在實際操作中，我們可能需要藉助特定的編程環境，但作者在書中通過對算法僞代碼的展示，以及對關鍵步驟的詳細解釋，讓我們能夠清晰地理解算法在計算機中是如何被一步步實現的。每一個關鍵的計算節點、每一個判斷條件，都被清晰地呈現齣來。對於一些比較復雜的算法，作者甚至會給齣一些實現上的建議和技巧，這對於想要將算法應用於實際問題中的讀者來說，具有非常重要的參考價值。即使不直接照搬代碼，理解這些實現上的細節，也能幫助我們更好地理解算法的運行機製，以及在實際編程中可能遇到的問題。這種理論與實踐之間的聯係，使得這本書的實用性大大增強，讓抽象的算法概念變得更加具體和可操作。