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智能优化算法与MATLAB编程实践
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🔥🔥以“灵感来源+实现过程+函数编程+案例应用”进行讲解，使读者快速掌握新近热门算法
近年来，为了在一定程度上解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题，智能优化算法得到了快速发展和广泛应用。智能优化算法又称为元启发式算法，包括粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法等。智能优化算法的常见灵感来源通常为生物、物理、化学、社会等系统或领域中相关的行为、功能、经验、规则、作用机理等，因其独特的优点和机制，在国内外得到广泛关注。智能优化算法正在不断演化和飞速发展，在信号图像处理、生产任务分配、路径规划、自主自动控制等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了10种智能优化算法，包括蜉蝣优化算法、哈里斯鹰优化算法、狮群优化算法、樽海鞘群算法、秃鹰搜索算法、乌燕鸥优化算法、平衡优化器算法、海洋捕食者算法、算术优化算法和蝠鲼觅食优化算法。全书共分为12章，前10章分别对应上述一种智能优化算法，每章分为4节，第一节主要对算法来源、原理、过程和流程进行详细介绍，第二节给出算法完整的MATLAB实现代码，第三节针对某一具体的函数模型进行MATLAB编程寻优，第四节针对某一具体应用问题进行MATLAB主函数设计。第11章列出了23种用于衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出了每种测试函数的MATLAB编程代码。第12章重点介绍了智能优化算法评价指标体系，选取了8种测试函数以及10种工程案例，对前10章介绍的部分智能优化算法进行测试与分析，给出完整MATLAB代码，供读者参考。
编辑推荐
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。
内容简介
《智能优化算法与MATLAB编程实践》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。
作者简介
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jiaoyu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。
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案例实践 - 狮群优化算法
```matlab
% 初始化参数
n = 50; % 种群数量
dim = 2; % 问题维度
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
lb = -100; % 下界
ub = 100; % 上界
% 目标函数
function y = obj_fun(x)
y = sum(x.^2);
end
% 初始化位置和速度
pos = lb + (ub - lb) * rand(n, dim);
vel = zeros(n, dim);
% 计算适应度
fitness = zeros(n, 1);
for i = 1:n
fitness(i) = obj_fun(pos(i, :));
end
% 主循环
for iter = 1:max_iter
% 更新位置和速度
for i = 1:n
% 计算加速度
acc = zeros(1, dim);
for j = 1:n
if j ~= i
r = norm(pos(i, :) - pos(j, :));
acc = acc + (pos(j, :) - pos(i, :)) / r;
end
end
acc = acc / n;
% 更新速度和位置
vel(i, :) = 0.5 * vel(i, :) + acc;
pos(i, :) = pos(i, :) + vel(i, :);
% 边界处理
pos(i, :) = max(pos(i, :), lb);
pos(i, :) = min(pos(i, :), ub);
end
% 更新适应度
for i = 1:n
fitness(i) = obj_fun(pos(i, :));
end
% 输出当前最优解
[min_val, min_idx] = min(fitness);
fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f
', iter, min_val);
end
