智能优化算法及 MATLAB 实现（书籍推荐）

2024-05-04 05:02:02
开发
27

智能优化算法及 MATLAB 实现（书籍推荐）

介绍
前言
目录

介绍

智能优化作为人工智能的重要研究方向之一，为许多领域中复杂系统优化问题的解决提供了更好的方法，因此得到了广泛的应用。本书按照智能优化算法、测试函数集及常用仿真实验等逻辑脉络由浅至深地讲解，便于读者入门并掌握智能优化算法及MATLAB实现的相关知识，为后续深入学习优化理论的融通和算法改进打好基础。全书分为16章，第1章-第13章分别介绍13种智能优化算法的基本原理、伪代码和流程图、MATLAB实现、应用案例；第14章介绍了4套经典测试函数及MATLAB实现；第15章介绍了7个典型的工程优化问题及MATLAB实现；第16章介绍了5种优化设计评价时常用的仿真实验。
在这里插入图片描述

书籍链接tb：贾鹤鸣, 智能优化算法及 MATLAB 实现[M], 清华大学出版社, 2024.
书籍链接jd：贾鹤鸣, 智能优化算法及 MATLAB 实现[M], 清华大学出版社, 2024.

前言

近年来，随着人工智能技术的兴起，智能优化算法受到诸多学者广泛关注。在日益复杂的优化问题中建立精确的数学模型愈发困难，因此生物习性、物理现象和数学方法等启发的多种智能优化算法被提出、改进并应用于各种工程优化问题中。许多初学者在学习过程中可能会存在一些诸如：各算法之间有什么关系、用什么指标评价算法性能以及如何判断算法性能的优劣等问题。为更好的解决上述问题，本书旨在按照智能优化算法理论、测试函数集介绍以及仿真实验分析等逻辑脉络由浅至深地进行讲解，便于读者入门并掌握智能优化算法及其MATLAB实现的相关知识，为后续的深入学习打好基础。
本书主要内容可以分为三个部分。第一部分：智能优化算法及其MATLAB实现，具体包括13种智能优化算法（粒子群优化算法、哈里斯鹰优化算法、沙丘猫群优化算法、鲸鱼优化算法、大猩猩部队优化算法、教与学优化算法、䲟鱼优化算法、灰狼优化算法、堆优化算法、黏菌优化算法、算术优化算法、飞蛾扑火算法、小龙虾优化算法）原理讲述、伪代码及流程图、MATLAB实现、应用案例；第二部分：测试函数及工程问题，具体包括4套常见的测试函数（23个标准测试函数、CEC2014测试函数集、CEC2017测试函数集、CEC2020测试函数集）和7个典型工程优化问题（焊接梁设计问题、多片式离合制动器设计问题、拉力/压力弹簧设计问题、减速器设计问题、汽车碰撞设计问题、三杆桁架设计问题、压力容器设计问题）的简介及MATLAB实现；第三部分：算法评价及仿真实验，具体包括：统计、开发探索、箱型图、wilcoxon校验、friedman校验。

原文地址:https://blog.csdn.net/jiaheming1983/article/details/138309844 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1786501492107251712.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

阅读全部