智能优化算法及其应用

本书介绍了9种最经典的、最受欢迎的智能优化算法，共分为10章，第1章概述智能优化算法，梳理了100多种智能优化算法并进行了分类重点介绍，第2~10章详细介绍了遗传算法、差分进化算法、蚁群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、模拟退火算法和头脑风暴优化算法，包括算法简介、基本理论、算法流程、算法的不足与改进、网络安全领域的应用，并给出了仿真测试实例。

随着科学技术的进步，在现实中遇到的问题变得越来越复杂，如何有效地解决是经常面临的一个问题。因此，国内外众多研究者在不断地研究和探索，而智能优化算法已成为重要的研究方向。本书介绍了最经典、最受欢迎的9种智能优化算法的基本原理、算法流程、算法的不足与改进及网络安全领域的应用，并给出了仿真测试实例，包括遗传算法、差分进化算法、蚁群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、模拟退火算法和头脑风暴优化算法。

2006.9—2009.7 兰州理工大学 工学硕士2016.9—现在 兰州理工大学 博士在读2009.7—现在 甘肃政法大学 从事教学科研工作在国内外学术期刊上发表论文13篇，其中EI索引5篇，参与国家自然科学基金项目2项、国家社科基金项目1项，主持甘肃省高校项目1项。

第1章绪论………………………………………………………………………11.1概述 11.2进化类算法 31.3群智能算法 51.4仿物理学优化算法 101.5仿人智能优化算法 11参考文献 12第2章遗传算法…………………………………………………………………212.1引言 212.2遗传算法理论 22 2.2.1遗传算法的生物学基础 222.2.2遗传算法理论基础 22 2.2.3遗传算法的基本概念 24 2.2.4遗传算法的特点 262.3遗传算法流程及关键参数设置 272.3.1标准遗传算法 272.3.2遗传算法基本流程 272.3.3遗传算法关键参数设置 282.4遗传算法的改进 292.4.1遗传算法存在的问题 292.4.2遗传算法的改进方法 292.5网络安全领域应用及仿真测试实例 32参考文献 40第3章差分进化算法……………………………………………………………423.1引言423.2差分进化算法理论423.2.1差分进化算法的原理423.2.2差分进化算法的特点433.2.3基本的差分进化算法433.2.4差分进化算法的其他形式443.3差分进化算法流程及关键参数设置463.3.1差分进化算法流程463.3.2差分进化算法关键参数设置463.4差分进化算法的改进473.4.1差分进化算法存在的问题473.4.2差分进化算法的改进策略493.5网络安全领域应用及仿真测试实例53参考文献61第4章蚁群算法…………………………………………………………………674.1引言674.2蚁群算法理论684.2.1蚁群的抽象684.2.2真实蚁群的觅食过程684.2.3人工蚁群的优化过程704.2.4真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同704.2.5蚁群算法的特点714.3基本蚁群算法流程及关键参数设置714.3.1基本蚁群算法流程714.3.2蚁群算法关键参数设置734.4蚁群算法的改进744.4.1蚁群算法存在的问题744.4.2蚁群算法的改进算法754.5网络安全领域应用及仿真测试实例77参考文献85第5章粒子群算法………………………………………………………………875.1引言875.2粒子群算法理论885.2.1粒子群算法描述885.2.2粒子群算法建模885.2.3粒子群算法的特点885.3粒子群算法流程895.3.1基本粒子群算法895.3.2标准粒子群算法895.3.3粒子群算法基本流程905.3.4粒子群算法参数设置915.4粒子群算法的改进925.4.1粒子群算法存在的问题925.4.2粒子群算法的改进算法935.5网络安全领域应用及仿真测试实例97参考文献108第6章人工蜂群算法……………………………………………………………1116.1引言1116.2人工蜂群算法理论1126.2.1人工蜂群算法的原理1126.2.2人工蜂群算法的描述1146.2.3人工蜂群算法的特点1156.3人工蜂群算法流程及参数设置1156.3.1人工蜂群算法流程1156.3.2人工蜂群算法参数设置1166.4人工蜂群算法的改进1166.4.1人工蜂群算法存在的问题1166.4.2人工蜂群算法的改进算法1176.5网络安全领域应用及仿真测试实例120参考文献130第7章灰狼优化算法……………………………………………………………1357.1引言1357.2灰狼优化算法理论1357.2.1灰狼的社会等级及狩猎行为1357.2.2灰狼优化算法的数学描述1367.3灰狼优化算法流程及参数设置1397.3.1灰狼优化算法流程1397.3.2灰狼优化算法参数设置1407.4灰狼优化算法的改进1407.4.1灰狼优化算法存在的问题1407.4.2灰狼优化算法的改进算法1417.5网络安全领域应用及仿真测试实例146参考文献155第8章鲸鱼优化算法……………………………………………………………1618.1引言1618.2鲸鱼优化算法理论1618.2.1鲸鱼的觅食行为1618.2.2鲸鱼优化算法的原理1628.2.3鲸鱼优化算法的数学模型1628.3鲸鱼优化算法流程及参数设置1658.3.1鲸鱼优化算法流程1658.3.2鲸鱼优化算法参数设置1668.4鲸鱼优化算法的改进1678.4.1鲸鱼优化算法存在的问题1678.4.2鲸鱼优化算法的改进算法1688.5网络安全领域应用及仿真测试实例173参考文献181第9章模拟退火算法……………………………………………………………1839.1引言1839.2模拟退火算法理论1849.2.1物理退火过程1849.2.2模拟退火原理1849.2.3模拟退火算法思想1859.2.4模拟退火算法的特点1859.3模拟退火算法流程及关键参数设置1869.3.1模拟退火算法流程1869.3.2模拟退火算法关键参数设置1879.4模拟退火算法的改进1889.4.1模拟退火算法存在的问题1889.4.2模拟退火算法的改进算法1889.5网络安全领域应用及仿真测试实例190参考文献198第10章头脑风暴优化算法………………………………………………………20010.1引言20010.2头脑风暴优化算法理论20110.2.1头脑风暴优化算法的基本思想20110.2.2头脑风暴过程的描述20210.2.3头脑风暴优化算法的特点20310.3头脑风暴优化算法流程及参数设置20310.3.1基本头脑风暴优化算法20310.3.2头脑风暴优化算法流程20610.3.3头脑风暴优化算法参数设置20710.4头脑风暴优化算法的改进20910.4.1头脑风暴优化算法存在的问题20910.4.2头脑风暴优化算法的改进算法20910.5网络安全领域应用及仿真测试实例212参考文献222