智能優化算法及其MATLAB實例(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 當我看到這本書的書名時，我的第一反應是：“終於有一本既能講透理論，又能落地實踐的書瞭！” 很多關於智能優化算法的書，要麼過於理論化，讓人望而生畏；要麼過於碎片化，缺乏係統性。而這本書似乎恰好填補瞭這一空白。我非常好奇書中將如何呈現“智能優化算法”這個宏大的概念。我猜測它會從算法的起源、發展脈絡講起，然後逐一剖析不同算法的精髓。我期待能夠看到對算法背後哲學思想的解讀，比如“適者生存”的遺傳算法，或者“群體智慧”的粒子群。更重要的是，我希望通過MATLAB實例，能夠真正地“看見”這些算法是如何工作的。我設想書中會有清晰的代碼結構，每個函數都有詳盡的注釋，並且會解釋為何要采用特定的實現方式。我希望能看到算法在不同類型的問題上（例如連續優化、離散優化、多目標優化）的應用示例，並且通過實例，我能學會如何根據問題的特性來選擇閤適的算法，以及如何對算法進行參數調優以獲得最佳性能。這本書，在我看來，是一個將抽象概念具象化，將理論轉化為實踐的橋梁，我期待它能為我帶來一次酣暢淋灕的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 對於我這樣一名有著一定編程基礎，但對智能優化算法涉足不深的學生來說，這本書的名字立刻吸引瞭我。我常常在學習過程中遇到一些復雜的優化問題，傳統的解析方法難以應對，而智能優化算法提供瞭一種新的解決思路。我非常希望這本書能夠提供一個清晰的框架，讓我能夠係統地學習這些算法。我期待它能從最基礎的原理講起，逐步深入，讓我能夠理解不同算法的核心思想和數學模型。同時，我對書中的MATLAB實例部分充滿瞭期待。我希望能夠看到清晰、可執行的代碼，並且這些代碼能夠覆蓋多種經典的智能優化算法。我設想，通過模仿和修改這些代碼，我能夠更好地掌握算法的實現細節，並且能夠在自己的研究項目中應用它們。我特彆希望書中能夠提供一些關於如何構建優化問題的步驟，以及如何將算法應用到實際問題的指導。例如，如何將一個實際問題轉化為算法可以處理的數學模型，如何解釋算法的輸齣結果，以及如何評估算法的性能。這本書，對我來說，不僅僅是一本教材，更是一個能夠幫助我開啓智能優化算法探索之旅的“領路人”。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 捧著這本書，我腦海裏浮現的是一個充滿無限可能的計算世界。智能優化算法，這個詞本身就帶著一種探索未知、駕馭復雜性的魔力。我一直對如何讓計算機模仿人類的智慧去解決現實世界中的難題感到著迷，而這本書仿佛打開瞭一扇通往這個奇妙領域的大門。我特彆期待書中能夠深入淺齣地介紹那些耳熟能詳又充滿神秘色彩的算法，比如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等等。我希望不僅僅是瞭解到它們的名字，更能明白它們背後的數學原理和邏輯推導。畢竟，理解“為什麼”比僅僅知道“是什麼”更加重要。而且，我一直認為理論與實踐相結閤纔是學習的王道，所以書中提及的MATLAB實例讓我倍感期待。我設想著，通過這些具體的代碼示例，我可以親手去“玩轉”這些算法，觀察它們在不同問題上的錶現，甚至嘗試去修改和擴展它們。我想象著，也許通過這些實例，我能感受到算法的迭代和演進，體會到參數調整的微妙之處，以及如何將理論模型轉化為解決實際工程問題的有效工具。這本書，在我看來，不僅僅是一本技術手冊，更是一本激發學習熱情、培養解決問題能力的指南，我迫不及待地想要開始我的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 這本書的齣現，就像在茫茫的算法海洋中點亮瞭一盞指路明燈，尤其對於我這樣在工程實踐中常常遇到復雜優化難題的研究者來說，簡直是久旱逢甘霖。我一直苦於將理論知識轉化為可執行的解決方案，而“MATLAB實例”這幾個字，無疑擊中瞭我的痛點。我設想書中會詳細闡述如何運用MATLAB強大的計算能力和豐富的工具箱，來構建、調試和應用各種智能優化算法。我期望看到的是，不僅僅是代碼的堆砌，而是對每一個算法實現過程中的關鍵步驟、注意事項以及潛在的陷阱進行細緻的剖析。比如，在遺傳算法部分，我希望能夠看到關於編碼方式、選擇策略、交叉和變異算子如何設計和選擇的詳細說明；在粒子群優化中，如何設置速度和位置的邊界，以及如何調整認知和社會權重等。我更希望書中能夠提供一些具有代錶性的實際應用案例，例如在機器學習模型參數優化、工程設計的最優化、或者物流配送路徑規劃等領域。能夠看到算法如何在一個具體的、有意義的問題中得到成功應用，這將極大地增強我對這些算法的信心和理解。這本書，我期待它能成為我手中解決實際問題的利器，能夠幫助我高效地探索最優解空間，最終實現工程上的突破。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本書的書名，簡潔有力，直擊我長期以來在學術研究中遇到的一個核心難題。智能優化算法，聽起來就充滿瞭智慧和可能性，而MATLAB實例的承諾，更是讓我看到瞭理論走嚮實踐的希望。我一直對那些能夠模仿自然界或人類社會現象的算法感到著迷，比如蟻群如何協同工作覓食，或者鳥群如何集體飛行。我希望書中能夠深入解析這些算法的生物學或心理學靈感來源，並將其轉化為嚴謹的數學模型和計算過程。我期待能夠看到關於如何設計有效的評估函數，如何處理高維搜索空間，以及如何避免算法陷入局部最優的策略。特彆是MATLAB實例，我希望它們不僅僅是簡單的代碼片段，而是能夠體現算法設計思想和工程實現技巧的完整示例。我設想，通過書中提供的實例，我能夠學習到如何搭建優化問題的求解框架，如何進行參數的實驗性探索，甚至如何根據具體問題定製和改進現有的算法。這本書，在我眼中，是一本承載著解決復雜問題無限可能性的寶庫，我渴望能夠從中汲取知識，提升自己的問題解決能力，並在我的科研領域取得新的進展。