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包子阳 著

图书标签:

• 优化算法
• 智能优化
• MATLAB
• 算法实现
• 数值计算
• 人工智能
• 机器学习
• 优化模型
• 工程优化
• 计算方法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121330308

版次：2

商品编码：12260535

包装：平装

丛书名： IT工程师宝典

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：324800

正文语种：中文

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。

作者简介

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。

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
2．5 MATLAB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
3．6 MATLAB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
4．6 MATLAB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
5．6 MATLAB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
6．6 MATLAB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
7．5 MATLAB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
8．5 MATLAB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
9．3 BP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
9．5 MATLAB仿真实例 191
参考文献 199
附录A MATLAB常用命令和函数 201

前言/序言

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

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》：一本引领您探索高效计算世界的实践指南 在这个信息爆炸、计算需求日益增长的时代，如何从海量数据中发掘最优解、在复杂系统中实现最佳性能，是科研、工程乃至商业决策领域的核心挑战。传统的最优化方法往往在面对高维、非线性、多模态的复杂问题时显得力不从心。而智能优化算法，凭借其仿生学设计、全局搜索能力以及对复杂性的强大适应性，应运而生，为解决这些难题提供了全新的视角和强大的工具。 《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》正是这样一本聚焦于智能优化算法及其在实际问题中应用的书籍。它并非一本枯燥的理论堆砌，而是将前沿的算法思想与实用的编程实现紧密结合，旨在帮助读者深入理解智能优化算法的原理，掌握如何运用MATLAB这一强大的科学计算工具来实现和应用这些算法。本书第2版的出版，是对第一版内容的一次全面升级和深化，旨在纳入近些年智能优化领域的新进展、新算法，并优化实例，使其更具时效性和实用性。 本书将带您走进智能优化算法的精彩世界，核心内容涵盖以下几个重要方面： 第一部分：智能优化算法的基础与理论精髓 在正式进入算法的海洋之前，本书将为您奠定坚实的理论基础。您将系统地学习到： 最优化问题及其挑战： 深入理解什么是优化问题，为何传统方法在面对现实世界的复杂问题时常常遭遇瓶颈，例如局部最优陷阱、搜索空间巨大、目标函数难以解析等。这将帮助您认识到智能优化算法存在的必要性与价值。 智能优化算法的哲学与分类： 探索智能优化算法背后的核心思想——模仿自然界生物或物理现象的涌现能力、群体协作和自适应学习。我们将对各类智能优化算法进行清晰的分类，如群体智能算法（如粒子群优化、蚁群优化、细菌觅食优化等）、演化计算算法（如遗传算法、差分进化等）、以及其他受自然启发的设计（如人工蜂群算法、灰狼优化算法等）。 核心算法的原理剖析： 对于每一类重要的智能优化算法，本书都将进行细致的原理讲解。例如，对于粒子群优化（PSO），您将了解粒子是如何通过自身经验和群体经验来更新速度和位置的；对于遗传算法（GA），您将掌握选择、交叉、变异等关键算子如何模拟生物进化来搜索最优解；对于蚁群优化（ACO），您将学习信息素的积累与挥发如何引导虚拟蚂蚁找到最优路径。我们力求将复杂的数学模型用直观易懂的方式呈现，并辅以清晰的流程图和伪代码，便于理解。 算法的共性与特性： 在理解了各类算法的独特之处后，本书还将引导您去发掘它们之间的共性，例如迭代搜索、随机扰动、信息共享等。同时，也会深入分析不同算法在搜索能力、收敛速度、参数敏感性、对问题类型的适应性等方面的特性，帮助您在面对具体问题时，能够做出更明智的算法选择。 第二部分：MATLAB在智能优化算法实现中的强大支持 理论的学习需要转化为实践。MATLAB作为一种面向工程计算的语言和环境，为智能优化算法的实现提供了极大的便利。本书将系统地指导您如何利用MATLAB的强大功能： MATLAB编程基础回顾与强化： 对于初学者，我们会进行必要的MATLAB基础知识回顾，包括变量、数据类型、控制流、函数编写等。对于有一定基础的读者，我们将聚焦于在算法实现中常用的技巧，如矩阵运算、向量化操作、绘图函数、文件I/O等，以提高代码效率和可读性。 数据结构与算法表示： 学习如何在MATLAB中有效地组织和表示算法中的关键数据，例如种群的编码、个体的表示、适应度值的计算等。 核心算法的MATLAB实现： 这是本书的核心实践部分。对于前面介绍的每一类主要智能优化算法，我们将提供详细的MATLAB代码实现。这些代码不仅是算法的直接翻译，更融入了良好的编程规范和优化技巧，例如： 模块化设计： 将算法的不同部分（如初始化、适应度评估、选择、交叉、变异、更新等）封装成独立的函数，提高代码的可维护性和复用性。 向量化编程： 充分利用MATLAB的矩阵运算能力，避免低效的循环，显著提升计算速度。 参数配置： 清晰地定义和管理算法的各项参数，并提供调整的建议。 可视化展示： 利用MATLAB丰富的绘图功能，直观地展示算法的搜索过程、收敛曲线、最优解的分布等，帮助您深入理解算法的动态行为。 智能优化工具箱的介绍与使用： 除了从零开始实现算法，本书还将介绍和评测一些成熟的MATLAB智能优化工具箱，分析其优缺点，并指导读者如何利用这些工具箱快速上手，解决实际问题。 第三部分：智能优化算法的典型应用案例研究 理论与实践相结合，最终是为了解决现实世界中的问题。本书精选了一系列具有代表性的应用案例，涵盖了工程、科学、金融等多个领域，展示智能优化算法的强大威力： 函数优化： 从简单的单峰函数到复杂的多峰函数，展示算法如何跳出局部最优，找到全局最优解。这为理解算法的基本搜索能力奠定基础。 工程设计优化： 结构优化： 例如，如何设计桥梁、飞机翼型等，在满足强度、刚度要求的同时，最大限度地减轻重量。 机械设计优化： 如，优化齿轮传动系统的参数，实现更高的效率和更低的噪声。 电路设计优化： 优化电子元件的参数，以达到最佳的性能指标。 机器学习与模式识别： 参数寻优： 如何利用智能优化算法优化机器学习模型（如支持向量机、神经网络）的关键参数，提升模型的泛化能力。 特征选择： 如何从海量特征中筛选出最有效、最具辨别力的特征子集，降低模型复杂度，提高训练效率。 聚类分析： 探索如何应用智能优化算法来改进传统的聚类算法，例如优化聚类中心的初始化，提高聚类结果的准确性。 调度与路径规划： 旅行商问题（TSP）： 经典的NP-hard问题，展示算法如何在庞大的搜索空间中找到近似最优的路径。 生产调度： 如何优化生产线上的任务顺序，以最小化生产周期或最大化资源利用率。 物流配送： 规划配送路线，降低运输成本，提高配送效率。 信号处理与控制系统： 滤波器设计： 优化滤波器参数，以满足特定的频率响应要求。 PID控制器参数整定： 利用智能优化算法自动寻找最优的PID参数，实现稳定且快速的系统响应。 其他前沿应用： 可能会涉及图像处理中的目标跟踪、能源领域的能源调度优化、金融领域的投资组合优化等。 对于每一个应用案例，本书将遵循一个清晰的框架： 1. 问题描述： 详细阐述该问题的背景、目标和约束条件。 2. 模型构建： 将实际问题转化为数学模型，定义目标函数和约束条件。 3. 算法选择与改编： 分析为何选择特定的智能优化算法，以及是否需要对算法进行适当的改编以适应问题的特性。 4. MATLAB实现： 提供完整的MATLAB代码实现，并解释关键部分的逻辑。 5. 实验结果与分析： 展示算法的运行结果，包括收敛过程、最优解的数值，并对结果进行深入的分析和讨论，包括算法的性能评估、与其他方法的比较等。 6. 潜在的改进方向： 提出进一步优化算法或改进模型的可行性建议。 本书的特色与价值 《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》的独特之处在于： 理论与实践的完美融合： 避免了纯理论书籍的枯燥和纯代码书籍的浮浅，将前沿算法理论与MATLAB的实操技术有机结合，让读者在理解原理的同时，立即拥有动手解决问题的能力。 丰富的MATLAB实例： 提供了大量经过精心设计和验证的MATLAB代码实例，这些实例覆盖了算法的各种应用场景，读者可以即学即用，快速掌握。 循序渐进的教学方法： 从基础概念到复杂应用，内容组织层次分明，由浅入深，适合不同层次的读者。 注重算法的选择与调优： 不仅教授如何实现算法，更引导读者理解不同算法的优劣势，学会根据具体问题选择最合适的算法，并掌握参数调优的技巧，以获得最佳性能。 紧跟学术前沿： 第2版的内容更新，加入了近年来涌现出的更具潜力的智能优化算法，并可能对现有算法的最新改进和发展进行介绍。 培养解决实际问题的能力： 通过大量的应用案例，读者将学会如何将抽象的优化算法应用于解决现实世界的工程、科学和商业问题，培养独立思考和创新解决问题的能力。 本书适合的读者群体 在校学生： 计算机科学、软件工程、自动化、电子工程、机械工程、材料科学、生物医学工程、运筹学等相关专业的本科生、硕士生和博士生。 科研人员： 需要应用优化技术解决复杂科学问题的研究学者。 工程师与技术人员： 在工业界从事产品设计、系统优化、过程控制、数据分析等工作的工程师。 对智能优化感兴趣的自学者： 任何希望了解和掌握智能优化算法技术，并将其应用于个人项目或职业发展的人士。 结语 《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》不仅仅是一本书，更是一把开启高效计算世界大门的钥匙。它将带领您从理论的殿堂走向实践的沃土，用MATLAB这个强大的工具，去探索和解决那些曾经看似棘手的优化难题。无论您是希望在学术研究上有所突破，还是在工程实践中追求极致性能，亦或是想为您的职业生涯增添一项核心技能，本书都将是您不可或缺的伙伴。准备好迎接一场智力的挑战，用智能优化算法的力量，塑造一个更优的未来！

评分☆☆☆☆☆

我是一位对机器学习和人工智能充满好奇的学习者，一直想系统地学习智能优化算法，并将它们与我正在学习的机器学习模型结合起来。我深知，很多机器学习模型的训练过程本身就是一个复杂的优化问题，例如神经网络的权重更新，支持向量机的参数选择等等。如果能够掌握智能优化算法，我就可以尝试使用它们来改进现有模型的训练效率和性能，甚至开发出全新的优化方法。我发现，市面上关于机器学习的书籍很多，但专门讲解智能优化算法的书籍，尤其是能够提供足够多的MATLAB实例的书籍，相对较少。很多时候，即便学习了机器学习算法，在遇到复杂的模型训练难题时，也因为缺乏优化工具的支撑而感到力不从心。我非常希望能找到一本既能讲透智能优化算法的原理，又能提供大量实用的MATLAB代码示例的书，这样我就可以通过模仿和实践，快速掌握这些算法，并将它们应用到我的机器学习项目中。我期待书中能够讲解如何用智能优化算法来解决例如特征选择、模型参数调优、超参数优化等实际问题，并且能够给出清晰的代码演示，让我能够一步步地跟着学。

评分☆☆☆☆☆

作为一名科研工作者，我深知算法的重要性，尤其是在处理复杂、开放性强的科学研究问题时，智能优化算法往往能够打开新的研究思路，解决传统方法无法攻克的难题。在我的研究方向中，经常需要解决诸如组合优化、多目标优化等问题，这些问题往往具有很强的NP-hard特性，传统的精确算法难以适用。智能优化算法，凭借其仿生学的思想和全局搜索的能力，为这些问题提供了有效的解决方案。然而，我一直苦于找不到一本能够系统梳理各种智能优化算法的最新进展，并提供高质量MATLAB实现的书籍。我希望《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》能够在我现有的知识基础上，为我提供更前沿的算法介绍，例如一些新兴的群体智能算法，或者是一些改进型的经典算法。同时，我更看重书中能否提供一些具有挑战性的、真实的科研应用案例，并详细展示如何用MATLAB来实现这些算法，包括算法的伪代码、具体的MATLAB函数调用、以及结果的分析和可视化。如果书中能够讨论不同算法在不同类型问题上的优缺点和适用性，并提供一些指导性的选择原则，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在工程领域摸爬滚打的工程师，我对各种优化问题的解决方案有着强烈的需求，而智能优化算法无疑是解决复杂、非线性、高维度优化问题的利器。我一直关注着这个领域的发展，尤其是在实际工程应用中的落地情况。在工作中，我经常需要处理一些传统优化方法难以解决的问题，例如在产品设计中寻找最优的参数组合，或者在生产调度中优化资源分配，这些场景往往具有高度的耦合性和不确定性，传统的数学规划方法显得力不从心。智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，以其强大的全局搜索能力和鲁棒性，为这些问题提供了新的思路。然而，在实际应用中，如何根据具体问题的特点选择合适的算法，如何有效地调整算法的参数以获得最佳性能，以及如何将其集成到现有的工程流程中，都存在着不少挑战。我希望《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》能够在这方面提供更深入的指导。我尤其看重书中是否能够提供针对不同工程应用场景的案例分析，例如在机械设计、电子工程、控制系统等领域的实际问题是如何被智能优化算法解决的。如果书中能够提供一些通用的框架或方法论，指导读者如何将算法应用于自己的特定问题，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》，我是一名正在进行毕业设计研究的硕士生，一直以来，算法的选取和实现都是我的一大难题。尤其是智能优化算法，虽然理论知识在网上和教材上能找到不少，但真正将其落地到实际问题中，却常常因为缺乏清晰的指导而举步维艰。我最头疼的就是，很多理论讲解往往停留在数学公式层面，对于新手来说，理解这些抽象的概念并将其转化为可执行的代码，就像是隔着一层纱。而市面上的一些教材，虽然讲解得也很细致，但往往缺乏足够多的、贴近实际应用场景的例子，让我即使理解了理论，也不知道如何去“用”。尤其是我在做导师布置的一个项目时，需要用到遗传算法来优化一个复杂的模型参数，查了很多资料，要么是太偏理论，要么是例子太简单，无法直接套用，这让我非常沮丧。我希望能找到一本既能深入讲解算法原理，又能提供丰富、可操作的MATLAB实例的书，帮助我快速上手，少走弯路。这本书的出版，让我看到了希望，我迫不及待地想翻开它，看看它能否解决我目前面临的困境，为我的毕业设计提供坚实的理论和实践支持。我非常期待书中能够详细地剖析每一个算法的内在逻辑，并结合实际案例，一步一步地展示代码的编写过程，甚至包括一些调试和优化的技巧，这样才能真正做到学以致用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机科学充满热情的学生，正在积极地进行自主学习，希望能够全面掌握计算领域的各种重要技术。智能优化算法是我一直以来非常感兴趣的领域，我认为它们不仅是解决实际工程问题的重要工具，也是理解复杂计算系统运作原理的关键。我希望能够找到一本既能提供清晰、易懂的理论讲解，又能通过大量的MATLAB实例来巩固和深化理解的书籍。我希望这本书能够从最基础的算法原理讲起，循序渐进地深入到更复杂的算法，并且在每个算法的讲解过程中，都能够提供配套的MATLAB代码，并且这些代码能够被直接运行，甚至进行修改和扩展。我希望这本书能够帮助我理解算法背后的逻辑，而不仅仅是记住代码。我尤其希望书中能够包含一些关于算法性能分析和比较的内容，例如如何评价一个算法的收敛速度、搜索精度等，以及如何根据问题的特点选择最合适的算法。如果书中能够提供一些引导性的练习题，或者是一些可以让我自己去尝试解决的拓展性问题，那对我的学习将会有极大的帮助。

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挺好的书，还没看完呢

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很薄的一本书，买了自学，加油

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不错的书

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内容非常全面，讲解详细，值得阅读

评分☆☆☆☆☆

挺好的书，还没看完呢

评分☆☆☆☆☆

其实是为了matlab的程序，不知道内容怎么样。