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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。
内容简介
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。
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。
作者简介
编者陈克伟，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。
章节目录
版权信息
作者简介
内容简介
前言
第1章 蜉蝣优化算法
1.1 基本原理
1.1.1 雄性蜉蝣的运动
1.1.2 雌性蜉蝣的运动
1.1.3 雌雄蜉蝣的交配过程
1.1.4 蜉蝣优化算法流程
1.2 MATLAB实现
1.2.1 种群初始化
1.2.2 适应度函数
1.2.3 边界检查和约束函数
1.2.4 蜉蝣优化算法代码
1.3 函数寻优
1.3.1 问题描述
1.3.2 适应度函数设计
1.3.3 主函数设计
1.4 减速器设计
1.4.1 问题描述
1.4.2 适应度函数设计
1.4.3 主函数设计
参考文献
第2章 哈里斯鹰优化算法
2.1 基本原理
2.1.1 搜索阶段
2.1.2 从搜索到开发的转换阶段
2.1.3 开发阶段
2.1.4 哈里斯鹰优化算法流程
2.2 MATLAB实现
2.2.1 种群初始化
2.2.2 适应度函数
2.2.3 边界检查和约束函数
2.2.4 Levy飞行函数
2.2.5 算法代码
2.3 函数寻优
2.3.1 问题描述
2.3.2 适应度函数设计
2.3.3 主函数设计
2.4 拉伸／压缩弹簧设计
2.4.1 问题描述
2.4.2 适应度函数设计
2.4.3 主函数设计
参考文献
第3章 狮群优化算法
3.1 基本原理
3.1.1 狮王更新方式
3.1.2 母狮更新方式
3.1.3 幼狮更新方式
3.1.4 狮群优化算法流程
3.2 MATLAB实现
3.2.1 种群初始化
3.2.2 适应度函数
3.2.3 边界检查和约束函数
3.2.4 狮群优化算法代码
3.3 函数寻优
3.3.1 问题描述
3.3.2 适应度函数设计
3.3.3 主函数设计
3.4 压力容器设计
3.4.1 问题描述
3.4.2 适应度函数设计
3.4.3 主函数设计
参考文献
第4章 樽海鞘群算法
4.1 基本原理
4.1.1 樽海鞘群算法的数学模型
4.1.2 樽海鞘群算法流程
4.2 MATLAB实现
4.2.1 种群初始化
4.2.2 适应度函数
4.2.3 边界检查和约束函数
4.2.4 樽海鞘群算法代码
4.3 函数寻优
4.3.1 问题描述
4.3.2 适应度函数设计
4.3.3 主函数设计
4.4 三杆桁架设计
4.4.1 问题描述
4.4.2 适应度函数设计
4.4.3 主函数设计
参考文献
第5章 秃鹰搜索算法
5.1 基本原理
5.1.1 选择阶段
5.1.2 搜索阶段
5.1.3 俯冲阶段
5.1.4 秃鹰搜索算法流程
5.2 MATLAB实现
5.2.1 种群初始化
5.2.2 适应度函数
5.2.3 边界检查和约束函数
5.2.4 秃鹰搜索算法代码
5.3 函数寻优
5.3.1 问题描述
5.3.2 适应度函数设计
5.3.3 主函数设计
5.4 齿轮传动设计
5.4.1 问题描述
5.4.2 适应度函数设计
5.4.3 主函数设计
参考文献
第6章 乌燕鸥优化算法
6.1 基本原理
6.1.1 迁徙行为（勘探阶段）
6.1.2 攻击行为（开发阶段）
6.1.3 乌燕鸥优化算法流程
6.2 MATLAB实现
6.2.1 种群初始化
6.2.2 适应度函数
6.2.3 边界检查和约束函数
6.2.4 乌燕鸥优化算法代码
6.3 函数寻优
6.3.1 问题描述
6.3.2 适应度函数设计
6.3.3 主函数设计
6.4 悬臂梁设计
6.4.1 问题描述
6.4.2 适应度函数设计
6.4.3 主函数设计
参考文献
第7章 平衡优化器算法
7.1 基本原理
7.1.1 算法物理背景
7.1.2 优化原理
7.1.3 平衡优化器算法流程
7.2 MATLAB实现
7.2.1 种群初始化
7.2.2 适应度函数
7.2.3 边界检查和约束函数
7.2.4 平衡优化器算法代码
7.3 函数寻优
7.3.1 问题描述
7.3.2 适应度函数设计
7.3.3 主函数设计
7.4 管状柱设计
7.4.1 问题描述
7.4.2 适应度函数设计
7.4.3 主函数设计
参考文献
第8章 海洋捕食者算法
8.1 基本原理
8.1.1 初始化
8.1.2 优化阶段
8.1.3 涡流形成与鱼群聚集装置效应
8.1.4 海洋捕食者算法流程
8.2 MATLAB实现
8.2.1 种群初始化
8.2.2 适应度函数
8.2.3 边界检查和约束函数
8.2.4 Levy飞行
8.2.5 海洋捕食者算法代码
8.3 函数寻优
8.3.1 问题描述
8.3.2 适应度函数设计
8.3.3 主函数设计
8.4 活塞杆设计
8.4.1 问题描述
8.4.2 适应度函数设计
8.4.3 主函数设计
参考文献
第9章 算术优化算法
9.1 基本原理
9.1.1 算术优化算法的原理
9.1.2 算术优化算法流程
9.2 MATLAB实现
9.2.1 种群初始化
9.2.2 适应度函数
9.2.3 边界检查和约束函数
9.2.4 算术优化算法代码
9.3 函数寻优
9.3.1 问题描述
9.3.2 适应度函数设计
9.3.3 主函数设计
9.4 焊接梁设计
9.4.1 问题描述
9.4.2 适应度函数设计
9.4.3 主函数设计
参考文献
第10章 蝠鲼觅食优化算法
10.1 基本原理
10.1.1 链式觅食
10.1.2 螺旋式觅食
10.1.3 翻滚式觅食
10.1.4 蝠鲼觅食优化算法流程
10.2 MATLAB实现
10.2.1 种群初始化
10.2.2 适应度函数
10.2.3 边界检查和约束函数
10.2.4 蝠鲼觅食优化算法代码
10.3 函数寻优
10.3.1 问题描述
10.3.2 适应度函数设计
10.3.3 主函数设计
10.4 钢筋混凝土梁设计
10.4.1 问题描述
10.4.2 适应度函数设计
10.4.3 主函数设计
参考文献
第11章 智能优化算法基准函数集合
11.1 基准测试集简介
11.2 基准测试函数搜索空间绘图和代码
11.2.1 F1函数
11.2.2 F2函数
11.2.3 F3函数
11.2.4 F4函数
11.2.5 F5函数
11.2.6 F6函数
11.2.7 F7函数
11.2.8 F8函数
11.2.9 F9函数
11.2.10 F10函数
11.2.11 F11函数
11.2.12 F12函数
11.2.13 F13函数
11.2.14 F14函数
11.2.15 F15函数
11.2.16 F16函数
11.2.17 F17函数
11.2.18 F18函数
11.2.19 F19函数
11.2.20 F20函数
11.2.21 F21函数
11.2.22 F22函数
11.2.23 F23函数
参考文献
第12章 智能优化算法性能测试
12.1 智能优化算法评价指标
12.1.1 平均值
12.1.2 标准差
12.1.3 最优值和最差值
12.1.4 收敛曲线
12.2 基准测试函数测试
12.2.1 测试函数信息
12.2.2 测试方法及参数设置
12.2.3 测试结果
12.2.4 测试代码
12.3 工程案例测试
12.3.1 测试案例信息
12.3.2 测试方法及参数设置
12.3.3 测试结果
12.3.4 测试代码
智能优化算法与MATLAB编程实践是2023年由清华大学出版社出版,作者陈克伟 主编。
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