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[商品主貨號] U102428212
[代售商品編號] 104578500119
[ISBN-13碼] 9787121296161
[ISBN] 7121296160
[作者] 包子陽等
[出版社] 電子工業出版社
[出版日期] 2016/08/01
[裝訂/規格] 192頁 / 普通級 / 1-1
[目錄]
第1章 概述 1
1.1 進化類算法 2
1.2 群智能算法 3
1.3 模擬退火算法 5
1.4 禁忌搜索算法 5
1.5 神經網絡算法 6
參考文獻 6
第2章 遺傳算法 9
2.1 遺傳算法簡介 9
2.2 遺傳算法理論 10
2.2.1 遺傳算法的生物學基礎 10
2.2.2 遺傳算法的基本概念 11
2.2.3 標准遺傳算法 14
2.2.4 遺傳算法的特點 14
2.2.5 遺傳算法的改進方向 15
2.3 遺傳算法流程 16
2.4 關鍵參數說明 17
2.5 MATLAB仿真實例 18
參考文獻 30
第3章 差分進化算法 31
3.1 引言 31
3.2 差分進化算法理論 32
3.2.1 差分進化算法原理 32
3.2.2 差分進化算法的特點 32
3.3 差分進化算法種類 33
3.3.1 基本差分進化算法 33
3.3.2 差分進化算法的其他形式 35
3.3.3 改進的差分進化算法 35
3.4 差分進化算法流程 36
3.5 關鍵參數的說明 37
3.6 MATLAB仿真實例 39
參考文獻 50
第4章 免疫算法 53
4.1 引言 53
4.2 免疫算法理論 54
4.2.1 生物免疫系統 54
4.2.2 免疫算法概念 56
4.2.3 免疫算法的特點 57
4.2.4 免疫算法算子 57
4.3 免疫算法種類 61
4.3.1 克隆選擇算法 61
4.3.2 免疫遺傳算法 61
4.3.3 反向選擇算法 62
4.3.4 疫苗免疫算法 62
4.4 免疫算法流程 62
4.5 關鍵參數說明 64
4.6 MATLAB仿真實例 65
參考文獻 78
第5章 蟻群算法 81
5.1 引言 81
5.2 蟻群算法理論 82
5.2.1 真實蟻群的覓食過程 82
5.2.2 人工蟻群的優化過程 84
5.2.3 真實螞蟻與人工螞蟻的異同 84
5.2.4 蟻群算法的特點 85
5.3 基本蟻群算法及其流程 86
5.4 改進的蟻群算法 88
5.4.1 精英螞蟻系統 89
5.4.2 很大最小螞蟻系統 89
5.4.3 基於排序的蟻群算法 89
5.4.4 自適應蟻群算法 90
5.5 關鍵參數說明 91
5.6 MATLAB仿真實例 93
參考文獻 101
第6章 粒子群算法 103
6.1 引言 103
6.2 粒子群算法理論 104
6.2.1 粒子群算法描述 104
6.2.2 粒子群算法建模 105
6.2.3 粒子群算法的特點 105
6.3 粒子群算法種類 106
6.3.1 基本粒子群算法 106
6.3.2 標准粒子群算法 106
6.3.3 壓縮因子粒子群算法 107
6.3.4 離散粒子群算法 108
6.4 粒子群算法流程 108
6.5 關鍵參數說明 109
6.6 MATLAB仿真實例 112
參考文獻 122
第7章 模擬退火算法 125
7.1 模擬退火算法簡介 125
7.2 模擬退火算法理論 126
7.2.1 物理退火過程 126
7.2.2 模擬退火原理 127
7.2.3 模擬退火算法思想 128
7.2.4 模擬退火算法的特點 128
7.2.5 模擬退火算法的改進方向 129
7.3 模擬退火算法流程 130
7.4 關鍵參數說明 131
7.5 MATLAB仿真實例 132
參考文獻 143
第8章 禁忌搜索算法 145
8.1 禁忌搜索算法簡介 145
8.2 禁忌搜索算法理論 146
8.2.1 局部鄰域搜索 146
8.2.2 禁忌搜索 147
8.2.3 禁忌搜索算法的特點 147
8.2.4 禁忌搜索算法的改進方向 148
8.3 禁忌搜索算法流程 148
8.4 關鍵參數說明 150
8.5 MATLAB仿真實例 153
參考文獻 164
第9章 神經網絡算法 165
9.1 神經網絡算法簡介 165
9.2 神經網絡算法理論 166
9.2.1 人工神經元模型 166
9.2.2 常用激活函數 167
9.2.3 神經網絡模型 168
9.2.4 神經網絡工作方式 168
9.2.5 神經網絡算法的特點 169
9.3 BP神經網絡算法 170
9.4 神經網絡算法實現 173
9.4.1 數據預處理 173
9.4.2 神經網絡實現函數 174
9.5 MATLAB仿真實例 177
參考文獻 185
附錄A MATLAB常用命令及函數 187)
[內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。)
本書介紹8種智能優化算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給出MATLAB仿真實例。這些算法在眾多領域得到了成功應用。
包子陽，2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業，獲碩士學位。2009年8月至今工作於北京無線電測量研究所，從事雷達電氣總體、信號處理和算法研究等工作。在國際雷達會議、《系統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術應用》、全國天線年會等發表多篇基於智能優化算法的學術論文。
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