智能優(yōu)化算法及其Matlab案例（張國(guó)輝）
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- 作者：張國(guó)輝、余娜娜、郭勝會(huì) 編著
- 出版時(shí)間：2025/8/1
- ISBN：9787122475206
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：O242.23;TP317
- 頁(yè)碼：134
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
《智能優(yōu)化算法及其Matlab案例》是對(duì)智能優(yōu)化算法及其實(shí)際應(yīng)用的研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。智能優(yōu)化算法是一類(lèi)模擬生物進(jìn)化、群體行為或物理法則等自然現(xiàn)象或過(guò)程的計(jì)算方法，用于解決組合優(yōu)化、函數(shù)優(yōu)化、大空間等復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。本書(shū)共有8章，第1章介紹了智能優(yōu)化算法的概念、特點(diǎn)、分類(lèi)以及最優(yōu)化問(wèn)題的含義、分類(lèi)等；第2章到第7章分別介紹了遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法等6種經(jīng)典智能優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)、算法流程及Matlab案例應(yīng)用；第8章介紹了多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)、算法框架及Matlab案例應(yīng)用。本書(shū)提供了實(shí)際應(yīng)用案例的詳細(xì)Matlab運(yùn)行代碼，對(duì)于采用這些算法工具來(lái)解決生產(chǎn)調(diào)度、路徑規(guī)劃、任務(wù)分配等領(lǐng)域具體問(wèn)題的理論研究和工程技術(shù)人員，可以參考代碼快速理解和掌握算法。
本書(shū)為高等院校智能制造工程、工業(yè)工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)的教學(xué)用書(shū)，也可作為研究智能制造、群體智能、人工智能、優(yōu)化算法等相關(guān)領(lǐng)域與專(zhuān)業(yè)的研究生及研究人員的參考用書(shū)。
第1章 概述 001
1.1 智能優(yōu)化算法簡(jiǎn)介 001
1.1.1 智能優(yōu)化算法的含義與特點(diǎn) 001
1.1.2 智能優(yōu)化算法的分類(lèi) 002
1.2 最優(yōu)化問(wèn)題 003
1.2.1 最優(yōu)化問(wèn)題含義 003
1.2.2 最優(yōu)化問(wèn)題的分類(lèi) 003
1.2.3 計(jì)算復(fù)雜性與NP問(wèn)題 004
1.3 智能優(yōu)化算法的應(yīng)用與發(fā)展 004
參考文獻(xiàn) 005
第2章 遺傳算法 006
2.1 遺傳算法理論 006
2.1.1 遺傳算法的基本概念 006
2.1.2 遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ) 007
2.1.3 遺傳算法的特點(diǎn) 008
2.1.4 遺傳算法的改進(jìn)方向 008
2.2 遺傳算法流程 009
2.3 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 010
參考文獻(xiàn) 021
第3章 模擬退火算法 022
3.1 引言 022
3.2 模擬退火算法理論 022
3.2.1 物理退火過(guò)程 022
3.2.2 模擬退火算法的原理 023
3.2.3 模擬退火算法的特點(diǎn) 023
3.2.4 模擬退火算法的改進(jìn)方向 024
3.3 模擬退火算法流程 025
3.4 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 026
參考文獻(xiàn) 035
第4章 禁忌搜索算法 037
4.1 引言 037
4.2 禁忌搜索算法理論 037
4.2.1 禁忌搜索算法的發(fā)展歷程 037
4.2.2 禁忌搜索算法的優(yōu)化過(guò)程 038
4.2.3 禁忌搜索算法的特點(diǎn) 038
4.2.4 禁忌搜索算法的改進(jìn)方向 039
4.3 禁忌搜索算法流程 040
4.3.1 關(guān)鍵參數(shù)說(shuō)明 040
4.3.2 禁忌搜索算法流程 041
4.4 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 042
參考文獻(xiàn) 053
第5章 蟻群優(yōu)化算法 055
5.1 引言 055
5.2 蟻群優(yōu)化算法理論 055
5.2.1 蟻群覓食過(guò)程 055
5.2.2 蟻群優(yōu)化算法的優(yōu)化過(guò)程 056
5.2.3 蟻群優(yōu)化算法的特點(diǎn) 056
5.2.4 蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)方向 057
5.3 蟻群優(yōu)化算法流程 058
5.3.1 關(guān)鍵參數(shù)說(shuō)明 059
5.3.2 算法的整體思路 060
5.4 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 062
參考文獻(xiàn) 079
第6章 粒子群優(yōu)化算法 080
6.1 引言 080
6.2 粒子群優(yōu)化算法理論 080
6.2.1 粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化過(guò)程 080
6.2.2 粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn) 081
6.2.3 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)方向 082
6.3 粒子群優(yōu)化算法流程 083
6.3.1 關(guān)鍵參數(shù)說(shuō)明 084
6.3.2 算法的整體思路 086
6.4 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 088
參考文獻(xiàn) 103
第7章 帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法 105
7.1 引言 105
7.2 帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法理論 105
7.2.1 帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的主要過(guò)程 105
7.2.2 帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的優(yōu)化過(guò)程 106
7.3 帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法流程 106
7.3.1 ICA算法的初始化 108
7.3.2 殖民地向所屬帝國(guó)主義國(guó)家移動(dòng) 109
7.3.3 改變帝國(guó)主義國(guó)家和殖民地的位置 110
7.3.4 計(jì)算帝國(guó)的總勢(shì)力 110
7.3.5 帝國(guó)的競(jìng)爭(zhēng) 111
7.3.6 弱勢(shì)帝國(guó)的滅亡 112
7.3.7 總結(jié) 112
7.4 實(shí)例推導(dǎo)與仿真 112
參考文獻(xiàn) 124
第8章 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 125
8.1 引言 125
8.2 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化基礎(chǔ) 125
8.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題 125
8.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化個(gè)體之間的關(guān)系 126
8.2.3 基于Pareto的多目標(biāo)最優(yōu)解集 127
8.3 基于Pareto的多目標(biāo)優(yōu)化算法一般框架 127
8.4 仿真案例 128
參考文獻(xiàn) 133
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