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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）》
java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。

作者：包子阳
出版社：电子工业出版社
出版时间：2018-01-01
. S( m( N! e8 g. r0 g5 b书籍价格：37.90元
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6 ?) V. j9 `" M/ D) d$ Xjava电子书目录：
第1章 概述        1
. L: k6 v! F8 t) i( e3 M) |8 N6 H* L+ f8 x　　1.1 进化类算法        2
9 o( F: T6 @+ P( v5 T: W5 k' ~: X1 O　　1.2 群智能算法        3
" g1 p3 H( C) B4 g, E9 |) u  s　　1.3 模拟退火算法        5
5 w/ N' D& ]/ r　　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
; z1 a2 X7 N2 G8 F* X　　2.1 引言        9
　　2.2 遗传算法理论        10
0 M& P7 {# a% D; V" B& ]' h. \3 Q　　2.2.1 遗传算法的生物学基础        10
" R& A3 C8 U- ?3 `0 |　　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
+ }/ U1 K$ x/ p4 K* f* M( D) ~) ?　　2.2.4 标准遗传算法        16
　　2.2.5 遗传算法的特点        16
1 j$ i. G. p& Z9 H& X) M2 g7 J* ?2 `　　2.2.6 遗传算法的改进方向        17
　　2.3 遗传算法流程        17
6 r' u# E1 Y. d' V. Z! d　　2.4 关键参数说明        19
8 G; m/ o$ P2 w6 X  d: X' L3 Y; F　　2.5 MATLAB仿真实例        20
5 ~( P! b8 D+ L! c* w; t- x' y　　参考文献        35
第3章 差分进化算法        37
　　3.1 引言        37
2 |1 [3 P; [& n  @9 ?- p) Z　　3.2 差分进化算法理论        38
( _. I; S0 F& L* l+ B6 }　　3.2.1 差分进化算法原理        38
- f4 v1 u6 r+ E" @　　3.2.2 差分进化算法的特点        38
4 b0 E2 q; V6 q( x: `　　3.3 差分进化算法种类        39
　　3.3.1 基本差分进化算法        39
- X7 B4 H/ c: Z. U- c9 u3 ?$ y9 l　　
　　3.3.2 差分进化算法的其他形式        41
$ S4 C- h0 k+ s# {: R" m, t　　3.3.3 改进的差分进化算法        42
* x& z: j7 A$ u# z+ T- D" ]　　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
" D" ^! k- m9 L2 j3 j, V第4章 免疫算法        59
6 M0 V( t  b/ Z, u# v　　4.1 引言        59
* x$ G  c( Q& g3 r7 w+ X3 H& c+ R　　4.2 免疫算法理论        60
! W+ {7 v+ w7 O' a, r　　4.2.1 生物免疫系统        60
/ W) T) S  y/ ]( q7 m6 c　　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
0 \. I0 e$ x, L8 {( ]　　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
# M) t1 q- o7 Z) t, N4 R9 Y　　4.6 MATLAB仿真实例        71
; u4 p5 Z* Z' }. O- k　　参考文献        84
1 B* ]/ v! X, f4 |1 M, |& F第5章 蚁群算法        87
( ?1 q& y" N; p2 z　　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
* B, D2 C6 B. j4 }3 F　　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
) ^2 c/ U7 k+ L+ U0 Z: V　　5.4.3 基于排序的蚁群算法        96
　　5.4.4 自适应蚁群算法        96
% K) E8 [0 B% e　　5.5 关键参数说明        97
- j- Y- ]3 G& q- E* F; `4 d+ a　　5.6 MATLAB仿真实例        99
& M( h  g0 u3 @1 H　　参考文献        108
第6章 粒子群算法        111
1 O6 h0 Y/ A, Z+ o5 j# ~9 S　　6.1 引言        111
　　6.2 粒子群算法理论        112
- w( `, v4 \" m9 u5 H　　6.2.1 粒子群算法描述        112
/ d4 d4 _* A4 o" C  b! o  O" l; K/ ?) Y　　6.2.2 粒子群算法建模        113
: p8 L0 p; y- d" z) P) x8 P　　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
: ^) Y  f+ n& k, E　　6.3.2 标准粒子群算法        114
　　6.3.3 压缩因子粒子群算法        115
5 U# N3 a6 h, R  o. d" h, j" Q　　6.3.4 离散粒子群算法        116
2 J' Q. ~- j: w% T* f　　6.4 粒子群算法流程        116
5 L  b- }5 h( B! }　　6.5 关键参数说明        117
　　6.6 MATLAB仿真实例        120
% u, j5 M& ^* o/ g/ y+ o　　参考文献        135
8 O9 b6 e+ m# M- Z7 e- z第7章 模拟退火算法        137
! C& ]4 A& [2 T4 S) g$ W　　7.1 引言        137
5 j6 j  a% f1 q2 }6 n- a　　7.2 模拟退火算法理论        138
　　7.2.1 物理退火过程        138
4 W2 S5 U, C. J　　7.2.2 模拟退火原理        139
　　7.2.3 模拟退火算法思想        140
, J2 k# o1 n# J4 R# s% Y) y　　7.2.4 模拟退火算法的特点        141
2 i, h; A& s9 v! o: z　　7.2.5 模拟退火算法的改进方向        141
6 f2 [7 r& k# y　　7.3 模拟退火算法流程        142
　　7.4 关键参数说明        143
) c. `$ L1 C7 i　　7.5 MATLAB仿真实例        145
　　参考文献        156
5 v$ g/ D/ ^; p+ x第8章 禁忌搜索算法        157
* ]8 w8 s4 V8 A4 l& O& v: V5 G1 w　　8.1 引言        157
$ S% H# Z' p/ [; _& v　　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
0 v7 Q! q) G4 @. o　　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
9 q& ^/ F+ [, ]( a1 e　　8.4 关键参数说明        162
6 W# d9 B2 r0 _/ _  N( _　　8.5 MATLAB仿真实例        165
　　参考文献        176
! {4 g% P0 @. L' s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 J9 f: z- y# h: U5 k　　9.2.1 人工神经元模型        180
3 O) A, I4 T2 t* X　　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
; ^* P( x! o- V7 ^  H1 n  d9 ?　　9.2.5 神经网络算法的特点        183
　　9.3 BP神经网络算法        184
2 z! t5 W" g) e8 e& }　　9.4 神经网络算法的实现        187
2 H$ j! D0 o8 L* V* |3 t2 ?% I　　9.4.1 数据预处理        187
# {1 v- Y' L8 \5 X; K  K　　9.4.2 神经网络实现函数        188
* |& D7 H  _' o; l- Z! K) H　　9.5 MATLAB仿真实例        191
' m' L* u7 c4 ^, D+ e　　参考文献        199
4 n4 m% z' @' `( X( k- @附录A MATLAB常用命令和函数        201
2 @- F( [5 I, h* D+ }/ X
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