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94千字 字数
2023-10-01 发行日期
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主编推荐语

介绍国内外新近研究开发的10种智能优化算法，包含完整的建模过程和MATLAB代码案例。

内容简介

全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLAB代码；第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系，选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析，并给出完整MATLAB代码。

本书的主要特点为算法新颖，要素齐全，案例丰富，可移植性和实战性强。理论研究和工程技术人员可通过本书快速理解、掌握书中算法，节省大量时间，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。

本书可作为本科生、研究生和教师的学习用书，也可以作为广大科研工作者、工程技术人员的参考用书。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 蜉蝣优化算法
  • 1.1 基本原理
  • 1.1.1 雄性蜉蝣的运动
  • 1.1.2 雌性蜉蝣的运动
  • 1.1.3 雌雄蜉蝣的交配过程
  • 1.1.4 蜉蝣优化算法流程
  • 1.2 MATLAB实现
  • 1.2.1 种群初始化
  • 1.2.2 适应度函数
  • 1.2.3 边界检查和约束函数
  • 1.2.4 蜉蝣优化算法代码
  • 1.3 函数寻优
  • 1.3.1 问题描述
  • 1.3.2 适应度函数设计
  • 1.3.3 主函数设计
  • 1.4 减速器设计
  • 1.4.1 问题描述
  • 1.4.2 适应度函数设计
  • 1.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第2章 哈里斯鹰优化算法
  • 2.1 基本原理
  • 2.1.1 搜索阶段
  • 2.1.2 从搜索到开发的转换阶段
  • 2.1.3 开发阶段
  • 2.1.4 哈里斯鹰优化算法流程
  • 2.2 MATLAB实现
  • 2.2.1 种群初始化
  • 2.2.2 适应度函数
  • 2.2.3 边界检查和约束函数
  • 2.2.4 Levy飞行函数
  • 2.2.5 算法代码
  • 2.3 函数寻优
  • 2.3.1 问题描述
  • 2.3.2 适应度函数设计
  • 2.3.3 主函数设计
  • 2.4 拉伸／压缩弹簧设计
  • 2.4.1 问题描述
  • 2.4.2 适应度函数设计
  • 2.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第3章 狮群优化算法
  • 3.1 基本原理
  • 3.1.1 狮王更新方式
  • 3.1.2 母狮更新方式
  • 3.1.3 幼狮更新方式
  • 3.1.4 狮群优化算法流程
  • 3.2 MATLAB实现
  • 3.2.1 种群初始化
  • 3.2.2 适应度函数
  • 3.2.3 边界检查和约束函数
  • 3.2.4 狮群优化算法代码
  • 3.3 函数寻优
  • 3.3.1 问题描述
  • 3.3.2 适应度函数设计
  • 3.3.3 主函数设计
  • 3.4 压力容器设计
  • 3.4.1 问题描述
  • 3.4.2 适应度函数设计
  • 3.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第4章 樽海鞘群算法
  • 4.1 基本原理
  • 4.1.1 樽海鞘群算法的数学模型
  • 4.1.2 樽海鞘群算法流程
  • 4.2 MATLAB实现
  • 4.2.1 种群初始化
  • 4.2.2 适应度函数
  • 4.2.3 边界检查和约束函数
  • 4.2.4 樽海鞘群算法代码
  • 4.3 函数寻优
  • 4.3.1 问题描述
  • 4.3.2 适应度函数设计
  • 4.3.3 主函数设计
  • 4.4 三杆桁架设计
  • 4.4.1 问题描述
  • 4.4.2 适应度函数设计
  • 4.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第5章 秃鹰搜索算法
  • 5.1 基本原理
  • 5.1.1 选择阶段
  • 5.1.2 搜索阶段
  • 5.1.3 俯冲阶段
  • 5.1.4 秃鹰搜索算法流程
  • 5.2 MATLAB实现
  • 5.2.1 种群初始化
  • 5.2.2 适应度函数
  • 5.2.3 边界检查和约束函数
  • 5.2.4 秃鹰搜索算法代码
  • 5.3 函数寻优
  • 5.3.1 问题描述
  • 5.3.2 适应度函数设计
  • 5.3.3 主函数设计
  • 5.4 齿轮传动设计
  • 5.4.1 问题描述
  • 5.4.2 适应度函数设计
  • 5.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第6章 乌燕鸥优化算法
  • 6.1 基本原理
  • 6.1.1 迁徙行为（勘探阶段）
  • 6.1.2 攻击行为（开发阶段）
  • 6.1.3 乌燕鸥优化算法流程
  • 6.2 MATLAB实现
  • 6.2.1 种群初始化
  • 6.2.2 适应度函数
  • 6.2.3 边界检查和约束函数
  • 6.2.4 乌燕鸥优化算法代码
  • 6.3 函数寻优
  • 6.3.1 问题描述
  • 6.3.2 适应度函数设计
  • 6.3.3 主函数设计
  • 6.4 悬臂梁设计
  • 6.4.1 问题描述
  • 6.4.2 适应度函数设计
  • 6.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第7章 平衡优化器算法
  • 7.1 基本原理
  • 7.1.1 算法物理背景
  • 7.1.2 优化原理
  • 7.1.3 平衡优化器算法流程
  • 7.2 MATLAB实现
  • 7.2.1 种群初始化
  • 7.2.2 适应度函数
  • 7.2.3 边界检查和约束函数
  • 7.2.4 平衡优化器算法代码
  • 7.3 函数寻优
  • 7.3.1 问题描述
  • 7.3.2 适应度函数设计
  • 7.3.3 主函数设计
  • 7.4 管状柱设计
  • 7.4.1 问题描述
  • 7.4.2 适应度函数设计
  • 7.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第8章 海洋捕食者算法
  • 8.1 基本原理
  • 8.1.1 初始化
  • 8.1.2 优化阶段
  • 8.1.3 涡流形成与鱼群聚集装置效应
  • 8.1.4 海洋捕食者算法流程
  • 8.2 MATLAB实现
  • 8.2.1 种群初始化
  • 8.2.2 适应度函数
  • 8.2.3 边界检查和约束函数
  • 8.2.4 Levy飞行
  • 8.2.5 海洋捕食者算法代码
  • 8.3 函数寻优
  • 8.3.1 问题描述
  • 8.3.2 适应度函数设计
  • 8.3.3 主函数设计
  • 8.4 活塞杆设计
  • 8.4.1 问题描述
  • 8.4.2 适应度函数设计
  • 8.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第9章 算术优化算法
  • 9.1 基本原理
  • 9.1.1 算术优化算法的原理
  • 9.1.2 算术优化算法流程
  • 9.2 MATLAB实现
  • 9.2.1 种群初始化
  • 9.2.2 适应度函数
  • 9.2.3 边界检查和约束函数
  • 9.2.4 算术优化算法代码
  • 9.3 函数寻优
  • 9.3.1 问题描述
  • 9.3.2 适应度函数设计
  • 9.3.3 主函数设计
  • 9.4 焊接梁设计
  • 9.4.1 问题描述
  • 9.4.2 适应度函数设计
  • 9.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第10章 蝠鲼觅食优化算法
  • 10.1 基本原理
  • 10.1.1 链式觅食
  • 10.1.2 螺旋式觅食
  • 10.1.3 翻滚式觅食
  • 10.1.4 蝠鲼觅食优化算法流程
  • 10.2 MATLAB实现
  • 10.2.1 种群初始化
  • 10.2.2 适应度函数
  • 10.2.3 边界检查和约束函数
  • 10.2.4 蝠鲼觅食优化算法代码
  • 10.3 函数寻优
  • 10.3.1 问题描述
  • 10.3.2 适应度函数设计
  • 10.3.3 主函数设计
  • 10.4 钢筋混凝土梁设计
  • 10.4.1 问题描述
  • 10.4.2 适应度函数设计
  • 10.4.3 主函数设计
  • 参考文献
  • 第11章 智能优化算法基准函数集合
  • 11.1 基准测试集简介
  • 11.2 基准测试函数搜索空间绘图和代码
  • 11.2.1 F1函数
  • 11.2.2 F2函数
  • 11.2.3 F3函数
  • 11.2.4 F4函数
  • 11.2.5 F5函数
  • 11.2.6 F6函数
  • 11.2.7 F7函数
  • 11.2.8 F8函数
  • 11.2.9 F9函数
  • 11.2.10 F10函数
  • 11.2.11 F11函数
  • 11.2.12 F12函数
  • 11.2.13 F13函数
  • 11.2.14 F14函数
  • 11.2.15 F15函数
  • 11.2.16 F16函数
  • 11.2.17 F17函数
  • 11.2.18 F18函数
  • 11.2.19 F19函数
  • 11.2.20 F20函数
  • 11.2.21 F21函数
  • 11.2.22 F22函数
  • 11.2.23 F23函数
  • 参考文献
  • 第12章 智能优化算法性能测试
  • 12.1 智能优化算法评价指标
  • 12.1.1 平均值
  • 12.1.2 标准差
  • 12.1.3 最优值和最差值
  • 12.1.4 收敛曲线
  • 12.2 基准测试函数测试
  • 12.2.1 测试函数信息
  • 12.2.2 测试方法及参数设置
  • 12.2.3 测试结果
  • 12.2.4 测试代码
  • 12.3 工程案例测试
  • 12.3.1 测试案例信息
  • 12.3.2 测试方法及参数设置
  • 12.3.3 测试结果
  • 12.3.4 测试代码
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。