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201.6
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| 內容簡介： |
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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，因而得到了国内外学者的广泛关注，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。
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| 關於作者： |
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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，高级工程师。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），在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》、《现代雷达》、《电子技术应用》、全国天线年会等发表学术论文十余篇。
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| 目錄：
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目录
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
2.5MATLAB仿真实例20
参考文献35
第3章差分进化算法37
3.1引言37
3.2差分进化算法理论38
3.2.1差分进化算法原理38
3.2.2差分进化算法的特点38
3.3差分进化算法种类39
3.3.1基本差分进化算法39
3.3.2差分进化算法的其他形式41
3.3.3改进的差分进化算法42
3.4差分进化算法流程43
3.5关键参数的说明44
3.6MATLAB仿真实例45
参考文献57
第4章免疫算法59
4.1引言59
4.2免疫算法理论60
4.2.1生物免疫系统60
4.2.2免疫算法概念62
4.2.3免疫算法的特点63
4.2.4免疫算法算子63
4.3免疫算法种类67
4.3.1克隆选择算法67
4.3.2免疫遗传算法67
4.3.3反向选择算法67
4.3.4疫苗免疫算法68
4.4免疫算法流程68
4.5关键参数说明70
4.6MATLAB仿真实例71
参考文献84
第5章蚁群算法87
5.1引言87
5.2蚁群算法理论88
5.2.1真实蚁群的觅食过程88
5.2.2人工蚁群的优化过程90
5.2.3真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同90
5.2.4蚁群算法的特点91
5.3基本蚁群算法及其流程92
5.4改进的蚁群算法95
5.4.1精英蚂蚁系统95
5.4.2最大最小蚂蚁系统95
5.4.3基于排序的蚁群算法96
5.4.4自适应蚁群算法96
5.5关键参数说明97
5.6MATLAB仿真实例99
参考文献108
第6章粒子群算法111
6.1引言111
6.2粒子群算法理论112
6.2.1粒子群算法描述112
6.2.2粒子群算法建模113
6.2.3粒子群算法的特点113
6.3粒子群算法种类114
6.3.1基本粒子群算法114
6.3.2标准粒子群算法114
6.3.3压缩因子粒子群算法115
6.3.4离散粒子群算法116
6.4粒子群算法流程116
6.5关键参数说明117
6.6MATLAB仿真实例120
参考文献135
第7章模拟退火算法137
7.1引言137
7.2模拟退火算法理论138
7.2.1物理退火过程138
7.2.2模拟退火原理139
7.2.3模拟退火算法思想140
7.2.4模拟退火算法的特点141
7.2.5模拟退火算法的改进方向141
7.3模拟退火算法流程142
7.4关键参数说明143
7.5MATLAB仿真实例145
参考文献156
第8章禁忌搜索算法157
8.1引言157
8.2禁忌搜索算法理论158
8.2.1局部邻域搜索158
8.2.2禁忌搜索159
8.2.3禁忌搜索算法的特点159
8.2.4禁忌搜索算法的改进方向160
8.3禁忌搜索算法流程160
8.4关键参数说明162
8.5MATLAB仿真实例165
参考文献176
第9章神经网络算法179
9.1引言179
9.2神经网络算法理论180
9.2.1人工神经元模型180
9.2.2常用激活函数181
9.2.3神经网络模型182
9.2.4神经网络工作方式182
9.2.5神经网络算法的特点183
9.3BP神经网络算法184
9.4神经网络算法的实现187
9.4.1数据预处理187
9.4.2神经网络实现函数188
9.5MATLAB仿真实例191
参考文献199
附录AMATLAB常用命令和函数201
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| 內容試閱：
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前 言
近年来，随着计算机技术的快速发展，为了在一定程度上解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题，不少智能优化方法不断涌现，例如：进化类算法、群智能算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法等。因其独特的优点和机制，这些算法得到了国内外学者的广泛关注，掀起了研究热潮，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的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体MATLAB仿真实例，包括：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。全书分为9章：第1章为概述，综合介绍智能优化算法的功能和应用以及主要算法的来源、原理和特点；第2～9章对上述8种智能优化算法分别进行介绍，包括其算法简介、算法理论、算法主要种类、算法流程和关键参数说明，并给出MATLAB仿真实例，其中有的章节还介绍算法的改进方向和实现方法。
智能优化算法可应用于电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科；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来说，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过MATLAB仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。由于每种算法的优化目标可以很多，对应的修正算法也很多，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。
本书的第1～4章和第7～9章由包子阳编写和修订；第5章和第6章由余继周编写和修订；杨杉参与第2章和第6章的修订以及对全书的审查和校正。书中的所有源程序均可在电子工业出版社网站（www.phei.com.cn）下载。在本书改版过程中，得到了北京无线电测量研究所人力资源处刘纪斌老师、档信中心董智文主任、《航天雷达》郭珊珊编辑、党办陈佳佳老师、所办郭少霞老师以及总体部的支持和帮助，电子工业出版社相关编辑为本书的出版付出了辛勤劳动，特此表示感谢。
由于编著者水平有限，书中难免有各种不足之处，诚挚希望各位专家和读者批评指正。联系方式：bao_ziyang@163.com。
编著者
2017年11月
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