智能优化算法与MATLAB编程实践

算法新颖：介绍国内外新近研究开发的10种智能优化算法，包含完整的建模过程和MATLAB代码案例，对于初学者具有较强的启发作用。 要素齐全：对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用进行细致描述，给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。 案例丰富：对于理论研究和工程技术人员，可通过本书节省大量时间，快速理解、掌握书中算法，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。 实战性强：对于要应用算法工具解决具体问题的理论研究和工程技术人员来说，通过阅读本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过MATLAB仿真实例更加深入地理解、快速地掌握算法。

本书介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。 全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLAB代码；第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系，选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析，并给出完整MATLAB代码，供读者参考。 本书的主要特点为算法新颖，要素齐全，案例丰富，可移植性和实战性强。理论研究和工程技术人员可通过本书快速理解、掌握书中算法，节省大量时间，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。 本书可作为本科生、研究生和教师的学习用书，也可以作为广大科研工作者、工程技术人员的参考用书。

陈克伟，陆军装甲兵学院讲师，从事过电气工程与智能控制研究，发表论文20余篇，授权发明专利10余项。魏曙光，陆军装甲兵学院副教授，主要从事电气工程与智能控制，车辆综合电力等方面的研究工作。出版专著教材6部，发表论文50余篇，授权发明专利20余项，曾获国家科技进步二等奖1项，军队科技进步一等奖3项。范旭，芯原微电子（成都）有限公司高级工程师，曾先后任职全球领先半导体设备公司，机器视觉设备公司，芯片设计公司，从事过图像算法工程师，机器视觉机器人的开发，以及图形算法，GPU芯片架构开发。张嘉曦，陆军装甲兵学院助教，主要从事电气工程及其自动化专业教学，研究车辆电传动技术，控制算法等。金东阳，陆军装甲兵学院讲师，国家教育部某重点实验室成员，军委科技委重点实验室成员。主要从事智能化作战概念，智能作战任务规划，智能化无人集群控制等方面研究。王素云，陆军装甲兵学院基础部副教授，主要从事数学教学和科研工作。谭玉彬，陆军装甲兵学院室主任兼高级工程师，主要从事装备管理和维修保障工作。张明，中央民族大学，主要研究无人机集群算法以及图像处理中的属性识别，目标检测等。

第1章 蜉蝣优化算法 1
1.1 基本原理 1
1.1.1 雄性蜉蝣的运动 1
1.1.2 雌性蜉蝣的运动 2
1.1.3 雌雄蜉蝣的交配过程 3
1.1.4 蜉蝣优化算法流程 3
1.2 MATLAB实现 4
1.2.1 种群初始化 4
1.2.2 适应度函数 7
1.2.3 边界检查和约束函数 8
1.2.4 蜉蝣优化算法代码 9
1.3 函数寻优 13
1.3.1 问题描述 13
1.3.2 适应度函数设计 14
1.3.3 主函数设计 15
1.4 减速器设计 16
1.4.1 问题描述 16
1.4.2 适应度函数设计 18
1.4.3 主函数设计 19
参考文献 21
第2章 哈里斯鹰优化算法 22
2.1 基本原理 22
2.1.1 搜索阶段 23
2.1.2 从搜索到开发的转换阶段 23
2.1.3 开发阶段 24
2.1.4 哈里斯鹰优化算法流程 27
2.2 MATLAB实现 28
2.2.1 种群初始化 29
2.2.2 适应度函数 31
2.2.3 边界检查和约束函数 32
2.2.4 Levy飞行函数 33
2.2.5 算法代码 34
2.3 函数寻优 37
2.3.1 问题描述 37
2.3.2 适应度函数设计 38
2.3.3 主函数设计 38
2.4 拉伸/压缩弹簧设计 40
2.4.1 问题描述 40
2.4.2 适应度函数设计 40
2.4.3 主函数设计 41
参考文献 43
第3章 狮群优化算法 44
3.1 基本原理 44
3.1.1 狮王更新方式 45
3.1.2 母狮更新方式 45
3.1.3 幼狮更新方式 46
3.1.4 狮群优化算法流程 47
3.2 MATLAB实现 48
3.2.1 种群初始化 48
3.2.2 适应度函数 51
3.2.3 边界检查和约束函数 51
3.2.4 狮群优化算法代码 52
3.3 函数寻优 54
3.3.1 问题描述 54
3.3.2 适应度函数设计 55
3.3.3 主函数设计 56
3.4 压力容器设计 57
3.4.1 问题描述 57
3.4.2 适应度函数设计 58
3.4.3 主函数设计 59
参考文献 61
第4章 樽海鞘群算法 62
4.1 基本原理 62
4.1.1 樽海鞘群算法的数学模型 62
4.1.2 樽海鞘群算法流程 64
4.2 MATLAB实现 65
4.2.1 种群初始化 65
4.2.2 适应度函数 68
4.2.3 边界检查和约束函数 69
4.2.4 樽海鞘群算法代码 70
4.3 函数寻优 71
4.3.1 问题描述 71
4.3.2 适应度函数设计 72
4.3.3 主函数设计 73
4.4 三杆桁架设计 74
4.4.1 问题描述 74
4.4.2 适应度函数设计 75
4.4.3 主函数设计 76
参考文献 78
第5章 秃鹰搜索算法 79
5.1 基本原理 79
5.1.1 选择阶段 79
5.1.2 搜索阶段 80
5.1.3 俯冲阶段 81
5.1.4 秃鹰搜索算法流程 81
5.2 MATLAB实现 82
5.2.1 种群初始化 82
5.2.2 适应度函数 85
5.2.3 边界检查和约束函数 86
5.2.4 秃鹰搜索算法代码 87
5.3 函数寻优 89
5.3.1 问题描述 89
5.3.2 适应度函数设计 90
5.3.3 主函数设计 90
5.4 齿轮传动设计 92
5.4.1 问题描述 92
5.4.2 适应度函数设计 93
5.4.3 主函数设计 93
参考文献 95
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