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| 內容簡介： |
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本书介绍8种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MATLAB仿真实例。这些算法在众多领域得到了成功应用。
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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。从事雷达电气总体、信号处理和算法研究等工作。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多篇基于智能优化算法的学术论文。
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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 遗传算法简介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 遗传算法的基本概念11
2.2.3 标准遗传算法14
2.2.4 遗传算法的特点14
2.2.5 遗传算法的改进方向15
2.3 遗传算法流程16
2.4 关键参数说明17
2.5 MATLAB仿真实例18
参考文献30
第3章 差分进化算法31
3.1 引言31
3.2 差分进化算法理论32
3.2.1 差分进化算法原理32
3.2.2 差分进化算法的特点32
3.3 差分进化算法种类33
3.3.1 基本差分进化算法33
3.3.2 差分进化算法的其他形式35
3.3.3 改进的差分进化算法35
3.4 差分进化算法流程36
3.5 关键参数的说明37
3.6 MATLAB仿真实例39
参考文献50
第4章 免疫算法53
4.1 引言53
4.2 免疫算法理论54
4.2.1 生物免疫系统54
4.2.2 免疫算法概念56
4.2.3 免疫算法的特点57
4.2.4 免疫算法算子57
4.3 免疫算法种类61
4.3.1 克隆选择算法61
4.3.2 免疫遗传算法61
4.3.3 反向选择算法62
4.3.4 疫苗免疫算法62
4.4 免疫算法流程62
4.5 关键参数说明64
4.6 MATLAB仿真实例65
参考文献78
第5章 蚁群算法81
5.1 引言81
5.2 蚁群算法理论82
5.2.1 真实蚁群的觅食过程82
5.2.2 人工蚁群的优化过程84
5.2.3 真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同84
5.2.4 蚁群算法的特点85
5.3 基本蚁群算法及其流程86
5.4 改进的蚁群算法88
5.4.1 精英蚂蚁系统89
5.4.2 最大最小蚂蚁系统89
5.4.3 基于排序的蚁群算法89
5.4.4 自适应蚁群算法90
5.5 关键参数说明91
5.6 MATLAB仿真实例93
参考文献101
第6章 粒子群算法103
6.1 引言103
6.2 粒子群算法理论104
6.2.1 粒子群算法描述104
6.2.2 粒子群算法建模105
6.2.3 粒子群算法的特点105
6.3 粒子群算法种类106
6.3.1 基本粒子群算法106
6.3.2 标准粒子群算法106
6.3.3 压缩因子粒子群算法107
6.3.4 离散粒子群算法108
6.4 粒子群算法流程108
6.5 关键参数说明109
6.6 MATLAB仿真实例112
参考文献122
第7章 模拟退火算法125
7.1 模拟退火算法简介125
7.2 模拟退火算法理论126
7.2.1 物理退火过程126
7.2.2 模拟退火原理127
7.2.3 模拟退火算法思想128
7.2.4 模拟退火算法的特点128
7.2.5 模拟退火算法的改进方向129
7.3 模拟退火算法流程130
7.4 关键参数说明131
7.5 MATLAB仿真实例132
参考文献143
第8章 禁忌搜索算法145
8.1 禁忌搜索算法简介145
8.2 禁忌搜索算法理论146
8.2.1 局部邻域搜索146
8.2.2 禁忌搜索147
8.2.3 禁忌搜索算法的特点147
8.2.4 禁忌搜索算法的改进方向148
8.3 禁忌搜索算法流程148
8.4 关键参数说明150
8.5 MATLAB仿真实例153
参考文献164
第9章 神经网络算法165
9.1 神经网络算法简介165
9.2 神经网络算法理论166
9.2.1 人工神经元模型166
9.2.2 常用激活函数167
9.2.3 神经网络模型168
9.2.4 神经网络工作方式168
9.2.5 神经网络算法的特点169
9.3 BP神经网络算法170
9.4 神经网络算法实现173
9.4.1 数据预处理173
9.4.2 神经网络实现函数174
9.5 MATLAB仿真实例177
参考文献185
附录A MATLAB常用命令及函数187
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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种主要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，第5章和第6章由余继周编写，余继周同时负责对全书的审查和校正。在本书编写过程中，得到了北京无线电测量研究所科技委安洁处长、总体部刘劼书记，以及《航天雷达》郭珊珊编辑的支持和帮助，电子工业出版社张来盛编辑为本书的编辑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
2016年5月
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