智能优化算法及其MATLAB实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:包子阳

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2016-8-1

价格:CNY 39.00

装帧:平装

isbn号码:9787121296161

丛书系列:

图书标签:

• 智能算法
• MATLAB
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• 计算方法

《智能优化算法及其MATLAB实例》 内容简介 本书系统地介绍了当前学术界和工程界广泛应用的一系列智能优化算法，并辅以大量的MATLAB编程实例，旨在为读者提供一个理论与实践相结合的学习平台。通过本书的学习，读者不仅能深入理解各种智能优化算法的原理、思想和数学模型，更能掌握如何利用MATLAB这一强大的工程计算软件将其实现并应用于解决实际问题。 核心内容与章节概览 本书共分为 [此处可根据实际书籍结构填写章节数量，例如：十章] 章，每一章都围绕一个或几类具有代表性的智能优化算法展开。 第一章：优化问题概述与智能优化算法引论 本章首先界定“优化问题”的概念，阐述其在科学研究、工程设计、经济管理等众多领域的广泛存在和重要意义。接着，系统梳理传统优化方法（如解析法、数值法）的特点与局限性，引出智能优化算法的诞生背景及其相较于传统方法的优势，如处理高维度、非线性、多模态、不可微等复杂优化问题。本章将介绍智能优化算法的基本思想、分类（如模拟进化类、群体智能类、模糊逻辑类等），并为后续章节的学习打下坚实的理论基础。 第二章：遗传算法（GA）及其MATLAB实现 遗传算法是智能优化算法的鼻祖之一，本章将详细讲解其核心机制：编码、选择、交叉、变异。深入分析各种算子（如轮盘赌选择、精英选择、单点交叉、多点交叉、均匀交叉、高斯变异、均匀变异等）的设计思路与参数选择原则。随后，通过多个典型的MATLAB实例，演示遗传算法在函数优化、组合优化（如旅行商问题TSP）、参数估计等问题上的应用。读者将学会如何构建适应度函数、设置算法参数、解读仿真结果，并能根据实际问题对算法进行改进。 第三章：粒子群优化算法（PSO）及其MATLAB实例 粒子群优化算法是一种模仿鸟群捕食行为的群体智能算法。本章将深入剖析PSO的基本原理，包括粒子位置和速度的更新机制，以及其惯性权重、认知系数、社会系数等关键参数的含义与影响。本书将呈现PSO在函数优化、工程参数寻优、神经网络训练等方面的MATLAB实现。通过实例，读者将掌握PSO算法的调试技巧，了解如何应对“早熟收敛”等问题，并能根据具体问题选择合适的PSO变种（如标准PSO、带惯性权重的PSO、认知最优PSO等）。 第四章：蚁群优化算法（ACO）及其MATLAB实现 蚁群优化算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素。本章将详述ACO的工作原理，包括信息素的更新规则（挥发与累积）、路径选择概率模型以及信息素的蒸发机制。重点介绍ACO在解决组合优化问题方面的优势，特别是其在旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）、图着色问题、调度问题等经典NP-hard问题上的MATLAB应用。本书将提供具体的代码示例，帮助读者理解如何设计信息素更新策略，并有效地利用ACO解决实际工程调度与路径规划难题。 第五章：差分进化算法（DE）及其MATLAB实例 差分进化算法是一种简单而强大的全局优化算法，其主要特点在于其简单的变异和交叉操作。本章将深入讲解DE的几种基本策略（如DE/rand/1/bin, DE/best/1/bin, DE/current-to-best/1/bin等）及其原理。通过MATLAB实例，展示DE在连续函数优化、高维参数寻优、传感器网络布局等问题中的高效应用。读者将学会如何根据问题的特性选择合适的DE策略和参数，并能够实现DE算法以解决复杂优化场景。 第六章：模拟退火算法（SA）及其MATLAB实现 模拟退火算法借鉴了固体退火过程的物理原理，能够在搜索过程中跳出局部最优解。本章将详细阐述SA的退火过程，包括初始温度、降温速率、终止条件等关键参数的设置。通过MATLAB编程，演示SA在函数优化、组合优化（如背包问题）、电路设计等领域的应用。本书将指导读者如何设计合适的能量函数（适应度函数）和退火调度，以及如何评估SA的搜索性能。 第七章：布谷鸟搜索算法（CSA）及其MATLAB实例 布谷鸟搜索算法是一种受布谷鸟寄生繁殖行为启发的智能优化算法。本章将解析CSA的搜索机制，包括其位置更新方程、随机游走和列维飞行等关键特性。通过MATLAB实例，展示CSA在函数优化、图像处理（如边缘检测）、机器学习模型参数优化等问题上的应用。读者将了解CSA的优势，并能根据实际问题进行算法参数的调整。 第八章：人工蜂群算法（ABC）及其MATLAB实例 人工蜂群算法模拟了蜜蜂的觅食行为，是一种高效的群体智能算法。本章将深入讲解ABC的三个主要组成部分：雇佣蜂、观察蜂和 the unemployed bee。详细阐述其信息共享机制和搜索策略。通过MATLAB编程，演示ABC在函数优化、工程参数优化、图像分割等问题中的应用。本书将帮助读者理解ABC的工作流程，并能根据具体应用场景设计合适的算法参数。 第九章：其他常用智能优化算法简介与综合应用 本章将对一些近年来新兴或仍在广泛应用的智能优化算法进行简要介绍，例如：灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、麻雀搜索算法（SSA）等。重点不在于深入剖析每一种算法的细节，而在于让读者了解这些算法的基本思想和应用领域，拓展其知识视野。同时，本章还将探讨如何根据问题的特点，选择最合适的智能优化算法，或者如何对不同的算法进行混合应用，以期获得更好的优化效果。 第十章：智能优化算法在实际工程问题中的应用与案例分析 本章将聚焦于智能优化算法在更广泛、更复杂的实际工程问题中的应用。通过几个具有代表性的综合性案例，如：电力系统优化调度、机器人路径规划、产品设计参数优化、金融风险预测模型等，详细展示如何将前面章节介绍的各种算法整合起来，构建完整的解决方案。本章强调问题建模、算法选择、参数调优、结果分析与验证等全过程，旨在培养读者解决实际工程问题的能力。 本书的特色 理论与实践并重： 既有深入浅出的理论讲解，又不乏贴合实际的MATLAB编程实践。 大量MATLAB实例： 每个算法都配有清晰、可运行的MATLAB代码，方便读者动手实践和深入理解。 循序渐进的难度： 从经典算法到新兴算法，由浅入深，适合不同程度的读者。 聚焦实际应用： 强调算法在解决真实世界工程问题中的应用价值。 易于理解的语言： 采用清晰、简洁的语言风格，避免过于晦涩的数学推导，注重算法思想的直观展现。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 高等院校计算机科学、控制科学、人工智能、电子工程、机械工程、材料科学、经济管理等相关专业的本科生、硕士生和博士生。 从事科研、工程设计、数据分析、算法开发等工作的专业技术人员。 对智能优化算法感兴趣，希望通过MATLAB学习和实践来解决实际问题的工程师和研究人员。 需要进行复杂系统建模与优化的高级技术爱好者。 通过本书的学习，读者将能够熟练掌握多种智能优化算法的原理与实现方法，并具备运用MATLAB解决各类优化问题的能力，为深入学习和研究智能优化算法及其在各领域的应用奠定坚实的基础。

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我以前也接触过几本关于优化算法的书籍，但坦白说，很多都偏向于纯数学推导，读起来枯燥乏味，而且很少有实际操作的指导。然而，这本图书给我的感觉完全不同。它的语言风格非常“工程师化”，直接、务实，直奔主题。例如，在介绍神经网络优化算法时，它没有花费大量篇幅去回顾反向传播的基础，而是迅速切入了如何利用自适应学习率策略（比如Adam或RMSprop的变体）来加速收敛，并且详细说明了在MATLAB环境中如何构建这些自适应函数，以及如何处理梯度爆炸或消失的潜在问题。这种从应用场景出发，反推理论模型的叙事结构，对我这种更偏向工程实践的读者来说，简直是雪中送炭。此外，书中穿插的一些“陷阱警示”和“性能调优建议”的小方框，更是体现了作者丰富的实战经验，避免了我们这些初学者在实际项目中走不必要的弯路。

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这本书的章节划分和内容组织方式，可以说是将理论的深度与实践的广度完美地结合起来了。我记得其中有一章专门探讨了禁忌搜索算法在组合优化问题中的应用，讲解得极其细致。它不仅列出了算法的步骤，还深入剖析了“记忆机制”是如何有效避免陷入局部最优解的，并且通过对比不同的记忆长度和切换标准，直观展示了这种设计对求解效率和解的质量产生的微妙影响。更令人称道的是，作者似乎非常懂得读者的痛点，几乎每一个核心算法的介绍之后，都会紧跟着一个完整的MATLAB代码实例。这些代码不是那种简单拼凑的演示程序，而是经过精心打磨、注释详尽、并且能够直接运行并产生可信结果的模块。我尝试着修改了其中一个模拟退火算法的冷却计划函数，发现程序的运行结果确实如作者预期的那样，验证了理论与实践之间紧密的联系。这种“理论讲解—代码实现—结果分析”的闭环学习路径，极大地提升了我的学习效率，也让我对这些复杂算法的内在机制有了更深层次的理解。

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这本书的封面设计非常吸引人，色调沉稳又不失现代感，特别是封面上那些抽象的数学符号和曲线交织在一起，立刻给人一种专业、前沿的印象。我是在一个专业论坛上看到有人推荐这本书的，说它是“算法工程师的必备宝典”，这激起了我的好奇心。拿到手后，首先翻阅的是前言和目录。目录结构清晰，逻辑性很强，从基础理论的引入到各种经典算法的深入剖析，再到具体的MATLAB实现案例，层层递进，让人感觉作者对整个知识体系的把握非常到位。尤其让我眼前一亮的是，它似乎没有过多地停留在那些教科书式的概念堆砌上，而是更侧重于算法背后的思想和工程实现的可能性。我个人对遗传算法和粒子群优化这些比较熟悉的领域，期待看到它能提供一些不同于以往的视角和优化技巧，比如在参数设置和收敛性分析上的独到见解。这本书的装帧质量也很不错，纸张厚实，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这对于一本技术类书籍来说至关重要。总而言之，初步印象是非常正面的，它散发出一种既严谨又实用的气息，让人迫不及待想深入学习。

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这本书的价值，我认为很大程度上体现在它对“现代”和“前沿”算法的收录和讲解上。现在优化算法领域发展迅速，很多老旧的教材往往滞后于最新的研究成果。我注意到这本书中专门有一部分内容介绍了几种近几年才兴起的新型群体智能算法，比如鲸鱼优化算法（WOA）或者布谷鸟搜索（CS）。更关键的是，作者并没有简单地罗列公式，而是深入分析了这些新算法在解决特定类型问题（如高维、多模态问题）时，相比传统算法（如GA、PSO）的优势和局限性。作者甚至还提供了一些关于如何将这些算法与其他技术（比如模糊逻辑或深度学习）进行混合优化的初步思路，这对于希望站在技术前沿进行科研或产品开发的人来说，具有不可估量的启发价值。它不仅仅是一本工具书，更像是一扇通往未来优化研究方向的窗口。

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从排版和易读性的角度来看，这本书也做得非常出色，这在技术书籍中是难能可贵的。图表的使用恰到好处，没有滥竽充数。无论是算法流程图、收敛曲线图还是性能对比柱状图，都清晰明确，色彩对比度高，一眼就能抓住核心信息。特别是代码块的格式化，采用了专业的字体和背景色区分，与文字描述部分形成了很好的视觉区隔，这让在代码和理论之间来回切换阅读变得非常流畅。我发现自己可以很方便地在阅读到某个理论点时，立即跳转到对应的代码示例进行验证，而不用费力去适应混乱的文本格式。这种对细节的关注，充分体现了出版方和作者对读者体验的尊重。可以说，这本书的设计者深谙技术文档的美学，使得原本可能艰涩难懂的优化算法学习过程，变得更加高效和愉悦。

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21页的基于概率的变异操作竟然没用到变异率Pm是什么鬼，书审查的也太不严格了。。

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蛮实用的

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21页的基于概率的变异操作竟然没用到变异率Pm是什么鬼，书审查的也太不严格了。。

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一本工具书，读到思考人生。突然能理解灭霸了。

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