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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》
8 \$ v' ]- x; z) a d# Xjava电子书推荐理由：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。8 o- v: C( G e$ T6 z5 ?4 b) }# i
M% u# m/ y# e' A2 k b o" V) M/ d
作者：包子阳
. _! o. h' X) n/ s. T出版社：电子工业出版社
, H: ~3 A9 u- `/ k# k出版时间：2018-01-01
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" o0 n* K( M7 W& H1 Y! u, T
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第1章 概述 1
( e0 z9 o, {) n 1.1 进化类算法 2
5 R0 Y6 V! K3 J1 Y; U 1.2 群智能算法 3
- t& o1 d3 d# Z4 C) y( y 1.3 模拟退火算法 5! H, W; Y" v; G. G3 O
1.4 禁忌搜索算法 55 S) b# w5 e* a( z0 g" k& f. s
1.5 神经网络算法 6
& o! P5 x# k0 [+ R, S 参考文献 6
8 V# ? a* n( D4 C第2章 遗传算法 9
5 t5 j+ a# U- n# J* ~1 ^ 2.1 引言 9+ ^* t: w5 W' P$ k+ ^/ k) O! M* v$ X
2.2 遗传算法理论 10
" f$ l b: G' Y, X8 l, e, ^ 2.2.1 遗传算法的生物学基础 10
9 A2 H1 F( A; Q 2.2.2 遗传算法理论基础 11
. D8 |" o+ U' F 2.2.3 遗传算法的基本概念 13
% q/ `' |4 O; M% H 2.2.4 标准遗传算法 16
! t' G0 s( `# c8 z6 e h 2.2.5 遗传算法的特点 16; I8 a1 k$ V4 D/ O2 n
2.2.6 遗传算法的改进方向 17: l r* C- M8 ?4 Y: ^/ z% y- J
2.3 遗传算法流程 17# u: |, E. [, J1 _, B9 y
2.4 关键参数说明 19/ k6 T: _* k( |5 B
2.5 MATLAB仿真实例 204 x! \4 h' P: q' Q# _" }
参考文献 35) M/ I3 a3 U) z& i' O- Y' j
第3章 差分进化算法 37! [) T" H9 T9 z5 w
3.1 引言 37
" |3 T8 [2 m7 M" ?) Q 3.2 差分进化算法理论 38
# [- Z! [) ~' u2 M4 \( M. @5 L 3.2.1 差分进化算法原理 38) M: F' [/ n5 s% i* V+ Q$ C
3.2.2 差分进化算法的特点 38
$ Q( ? t: r; [' o9 V 3.3 差分进化算法种类 39
3 Z! k L' f! m% o1 K% K 3.3.1 基本差分进化算法 39
( O& a$ |: n5 U/ N1 z- q' z [ & Y% x; ?3 B2 s: @; E+ }
3.3.2 差分进化算法的其他形式 41" ^9 ]5 a Z+ X6 Z* Q! o8 Z+ Y
3.3.3 改进的差分进化算法 42" U. u5 E" Z2 M4 B- _+ X
3.4 差分进化算法流程 43
9 U0 s) ?" i7 }: ~ 3.5 关键参数的说明 44
% L4 h! Z8 r7 ?9 n7 g, ? 3.6 MATLAB仿真实例 45. {% R+ u. O1 C
参考文献 57# f& Q2 I* ?* a4 h3 k) Z/ [
第4章 免疫算法 59
" {) H F# O1 T0 l 4.1 引言 59- Y: s* B8 i% u" F, @5 _
4.2 免疫算法理论 60( q! b1 n7 f, |+ ^0 k
4.2.1 生物免疫系统 60
$ @. }! W0 ?8 Q0 { 4.2.2 免疫算法概念 62
" ]# I3 S6 d' J% O$ w6 n 4.2.3 免疫算法的特点 63
) P$ j0 K* T. q0 a. ]7 ? 4.2.4 免疫算法算子 63
. ]( Q! d; g5 C9 ^3 T2 s$ k6 R4 @ 4.3 免疫算法种类 67
+ R8 j% a' ~2 S* r2 y* h 4.3.1 克隆选择算法 67. E* a; E& u4 {6 e; E1 w! M
4.3.2 免疫遗传算法 67
7 L6 @! ?) p) s8 L" T# n1 n! e 4.3.3 反向选择算法 67( R" K5 ^, E/ y; O o: C0 n3 l
4.3.4 疫苗免疫算法 681 v/ R( Y# @% W
4.4 免疫算法流程 68
' N0 K8 `' i5 W$ f( _$ g9 M 4.5 关键参数说明 705 w; j4 V. }1 d
4.6 MATLAB仿真实例 711 R! w3 A# `2 \% F! U+ w- h2 H, L# ]
参考文献 84
7 a' f$ o, p4 x; L1 q, y/ y( ~第5章 蚁群算法 87* I( ] d* N9 U" s) `. P
5.1 引言 872 Z J' B+ |' B& R( ]' P
5.2 蚁群算法理论 88
8 }5 \; H' O) X 5.2.1 真实蚁群的觅食过程 88
& C" s' i& ]+ M) a7 w. \1 @ 5.2.2 人工蚁群的优化过程 90
! \, ^# B( `- s8 [ 5.2.3 真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同 90
1 S- d6 R& o6 x; x) F 5.2.4 蚁群算法的特点 91
& G! C! w' ?% A0 I: z 5.3 基本蚁群算法及其流程 92
/ K5 Y4 M3 X, U8 W 5.4 改进的蚁群算法 95
1 T7 A4 Z2 T+ J# o 5.4.1 精英蚂蚁系统 95
: L& A! W0 b7 y4 s* J0 S 5.4.2 最大最小蚂蚁系统 95
/ @0 v4 k% B# H9 r. ` 5.4.3 基于排序的蚁群算法 96
0 R: p7 m% C/ u+ {3 t4 k 5.4.4 自适应蚁群算法 96% H1 |/ V! P* j1 Q! V8 y2 H E# [- j: z
5.5 关键参数说明 97* H7 {% J6 h1 m& x6 d' k% ]
5.6 MATLAB仿真实例 99) o& `4 G: }7 m5 |* l9 H5 Q
参考文献 108 h% S3 y8 W3 M m1 U
第6章 粒子群算法 111
! b- t# F/ h! [, a 6.1 引言 111
* |4 _1 w" |2 l4 n4 m1 k2 G 6.2 粒子群算法理论 112
/ i# `; z. a# ]& f 6.2.1 粒子群算法描述 1125 I/ e6 U, {3 [
6.2.2 粒子群算法建模 113: |( i4 H* ?3 f; A) u+ l T4 |
6.2.3 粒子群算法的特点 113& n$ \; \3 j7 a1 t g% [
6.3 粒子群算法种类 114
* t) n+ p& ]* Y& t2 J; D, K" R 6.3.1 基本粒子群算法 114
5 w4 x% R' ~) o) J {6 f# ~ 6.3.2 标准粒子群算法 114. `, f: M: s/ D2 Q* j# V: r
6.3.3 压缩因子粒子群算法 1153 r) D/ i8 B+ U2 O- S& V9 w! v$ d
6.3.4 离散粒子群算法 116
6 w7 g% S" Y- T. @. V0 c 6.4 粒子群算法流程 116( R Y7 d$ L# [ S
6.5 关键参数说明 1172 L9 P. {) k/ y& W& l
6.6 MATLAB仿真实例 120# K* v5 S4 X1 e* B/ F
参考文献 1353 A) V9 A- A- {8 A7 M, `: ?5 U1 X% k6 K
第7章 模拟退火算法 1373 } w' I$ I3 x' L8 v
7.1 引言 1374 ^3 ^2 J) z" T6 w
7.2 模拟退火算法理论 138% U1 q. E/ f' G9 w0 M7 q
7.2.1 物理退火过程 138
4 r+ a/ c' u0 p 7.2.2 模拟退火原理 139
, p, C, Y! w X J 7.2.3 模拟退火算法思想 140& t" ~8 x# e2 r+ K( Z6 a4 h
7.2.4 模拟退火算法的特点 141
/ P( L j& s4 J% G- T2 c 7.2.5 模拟退火算法的改进方向 1413 L. n3 e3 |! }1 k+ i
7.3 模拟退火算法流程 1426 F- \! L- w6 Y6 j# D
7.4 关键参数说明 143. L; b9 W5 G" Z+ C+ \$ |, z& M% m' \+ L
7.5 MATLAB仿真实例 145
! B' Y2 J6 R/ l4 C1 U" j% R& a 参考文献 156
% m; W( D0 K; |第8章 禁忌搜索算法 157
3 I- F7 T7 k6 M 8.1 引言 157
& g0 N, b! s7 \+ P( w$ B 8.2 禁忌搜索算法理论 1588 s; T, F) Q3 @+ O! s& J9 s
8.2.1 局部邻域搜索 158
4 R$ P2 M1 a8 w' A) v V8 s 8.2.2 禁忌搜索 159
9 M |4 ^6 x. T% t/ E7 X% g& { 8.2.3 禁忌搜索算法的特点 159) D1 {+ w' F4 M
8.2.4 禁忌搜索算法的改进方向 160
! l- C+ }6 X* B0 E3 m& v* U 8.3 禁忌搜索算法流程 1607 }) {! y% `2 h" O* i2 T: n0 r; c
8.4 关键参数说明 162
8 m; {( C' j5 Z, ?: E 8.5 MATLAB仿真实例 165
% {, h; n+ F$ b4 L6 v" ^5 ? Y' f3 { 参考文献 176
% E( h. w4 i* J: t- M第9章 神经网络算法 179+ u2 v& N! N6 w& q4 x$ u; |9 ]0 S: B
9.1 引言 179
# A3 p5 o: D8 s' B! A$ V 9.2 神经网络算法理论 1807 y$ r1 R: ?; D2 N6 E) k1 \* ]9 U4 j
9.2.1 人工神经元模型 1803 x( A/ M9 A% N# X
9.2.2 常用激活函数 181
' [0 ?: Z* _/ g% M; D) u7 o c 9.2.3 神经网络模型 1826 d/ r2 \6 [# t y: b
9.2.4 神经网络工作方式 182& M/ A! |) V" l5 J0 s- ?
9.2.5 神经网络算法的特点 183! x8 V* L! ? h7 D# {+ {
9.3 BP神经网络算法 184
# K+ e/ N/ @) X9 t0 o 9.4 神经网络算法的实现 187* ~. M4 v) I% ], s
9.4.1 数据预处理 187$ \1 g. `# T! w! x6 g. k# L. c
9.4.2 神经网络实现函数 188( b( j1 ~% w4 F# f5 M0 U: |( s
9.5 MATLAB仿真实例 191
% O9 r+ f. t! H0 t- |8 P 参考文献 199. ?9 m7 C$ P1 p$ ?5 P" K) b: [
附录A MATLAB常用命令和函数 201
) }- N3 G0 x% C: A# K; H
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" R$ B* v7 s3 N5 B* F6 z7 A |
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发表于 2018-4-29 00:40:00
