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91千字 字数
2021-01-01 发行日期
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主编推荐语

智能优化算法解复杂问题：8种方法详解与MATLAB仿真实例。

内容简介

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。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前　言
  • 第1章　概　述
  • 1.1　进化类算法
  • 1.2　群智能算法
  • 1.3　模拟退火算法
  • 1.4　禁忌搜索算法
  • 1.5　神经网络算法
  • 参考文献
  • 第2章　遗传算法
  • 2.1　引言
  • 2.2　遗传算法理论
  • 2.2.1　遗传算法的生物学基础
  • 2.2.2　遗传算法理论基础
  • 2.2.3　遗传算法的基本概念
  • 2.2.4　标准遗传算法
  • 2.2.5　遗传算法的特点
  • 2.2.6　遗传算法的改进方向
  • 2.3　遗传算法流程
  • 2.4　关键参数说明
  • 2.5　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第3章　差分进化算法
  • 3.1　引言
  • 3.2　差分进化算法理论
  • 3.2.1　差分进化算法原理
  • 3.2.2　差分进化算法的特点
  • 3.3　差分进化算法种类
  • 3.3.1　基本差分进化算法
  • 3.3.2　差分进化算法的其他形式
  • 3.3.3　改进的差分进化算法
  • 3.4　差分进化算法流程
  • 3.5　关键参数的说明
  • 3.6　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第4章　免疫算法
  • 4.1　引言
  • 4.2　免疫算法理论
  • 4.2.1　生物免疫系统
  • 4.2.2　免疫算法概念
  • 4.2.3　免疫算法的特点
  • 4.2.4　免疫算法算子
  • 4.3　免疫算法种类
  • 4.3.1　克隆选择算法
  • 4.3.2　免疫遗传算法
  • 4.3.3　反向选择算法
  • 4.3.4　疫苗免疫算法
  • 4.4　免疫算法流程
  • 4.5　关键参数说明
  • 4.6　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第5章　蚁群算法
  • 5.1　引言
  • 5.2　蚁群算法理论
  • 5.2.1　真实蚁群的觅食过程
  • 5.2.2　人工蚁群的优化过程
  • 5.2.3　真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同
  • 5.2.4　蚁群算法的特点
  • 5.3　基本蚁群算法及其流程
  • 5.4　改进的蚁群算法
  • 5.4.1　精英蚂蚁系统
  • 5.4.2　最大最小蚂蚁系统
  • 5.4.3　基于排序的蚁群算法
  • 5.4.4　自适应蚁群算法
  • 5.5　关键参数说明
  • 5.6　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第6章　粒子群算法
  • 6.1　引言
  • 6.2　粒子群算法理论
  • 6.2.1　粒子群算法描述
  • 6.2.2　粒子群算法建模
  • 6.2.3　粒子群算法的特点
  • 6.3　粒子群算法种类
  • 6.3.1　基本粒子群算法
  • 6.3.2　标准粒子群算法
  • 6.3.3　压缩因子粒子群算法
  • 6.3.4　离散粒子群算法
  • 6.4　粒子群算法流程
  • 6.5　关键参数说明
  • 6.6　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第7章　模拟退火算法
  • 7.1　引言
  • 7.2　模拟退火算法理论
  • 7.2.1　物理退火过程
  • 7.2.2　模拟退火原理
  • 7.2.3　模拟退火算法思想
  • 7.2.4　模拟退火算法的特点
  • 7.2.5　模拟退火算法的改进方向
  • 7.3　模拟退火算法流程
  • 7.4　关键参数说明
  • 7.5　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第8章　禁忌搜索算法
  • 8.1　引言
  • 8.2　禁忌搜索算法理论
  • 8.2.1　局部邻域搜索
  • 8.2.2　禁忌搜索
  • 8.2.3　禁忌搜索算法的特点
  • 8.2.4　禁忌搜索算法的改进方向
  • 8.3　禁忌搜索算法流程
  • 8.4　关键参数说明
  • 8.5　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 第9章　神经网络算法
  • 9.1　引言
  • 9.2　神经网络算法理论
  • 9.2.1　人工神经元模型
  • 9.2.2　常用激活函数
  • 9.2.3　神经网络模型
  • 9.2.4　神经网络工作方式
  • 9.2.5　神经网络算法的特点
  • 9.3　梯度下降算法
  • 9.4　BP神经网络算法
  • 9.5　神经网络算法的实现
  • 9.5.1　数据预处理
  • 9.5.2　神经网络实现函数
  • 9.6　MATLAB仿真实例
  • 参考文献
  • 附录A　MATLAB主要函数命令
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。