目 錄
　　　　
第1章 概述 1
　　1.1 進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 5
　　參考文獻(xiàn) 6
第2章 遺傳算法 7
　　2.1 引言 7
　　2.2 遺傳算法理論 8
2.2.1 遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ) 8
2.2.2 遺傳算法理論基礎(chǔ) 9
2.2.3 遺傳算法的基本概念 11
2.2.4 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法 14
2.2.5 遺傳算法的特點(diǎn) 14
2.2.6 遺傳算法的改進(jìn)方向 15
　　2.3 遺傳算法流程 15
　　2.4 關(guān)鍵參數(shù)說明 17
　　2.5 MATLAB仿真實(shí)例 18
　　參考文獻(xiàn) 33
第3章 差分進(jìn)化算法 35
　　3.1 引言 35
　　3.2 差分進(jìn)化算法理論 36
3.2.1 差分進(jìn)化算法原理 36
3.2.2 差分進(jìn)化算法的特點(diǎn) 36
　　3.3 差分進(jìn)化算法種類 37
3.3.1 基本差分進(jìn)化算法 37
3.3.2 差分進(jìn)化算法的其他形式 39
3.3.3 改進(jìn)的差分進(jìn)化算法 40
　　3.4 差分進(jìn)化算法流程 41
　　3.5 關(guān)鍵參數(shù)的說明 42
　　3.6 MATLAB仿真實(shí)例 43
　　參考文獻(xiàn) 55
第4章 免疫算法 57
　　4.1 引言 57
　　4.2 免疫算法理論 58
4.2.1 生物免疫系統(tǒng) 58
4.2.2 免疫算法概念 60
4.2.3 免疫算法的特點(diǎn) 61
4.2.4 免疫算法算子 61
　　4.3 免疫算法種類 65
4.3.1 克隆選擇算法 65
4.3.2 免疫遺傳算法 65
4.3.3 反向選擇算法 65
4.3.4 疫苗免疫算法 66
　　4.4 免疫算法流程 66
　　4.5 關(guān)鍵參數(shù)說明 68
　　4.6 MATLAB仿真實(shí)例 69
　　參考文獻(xiàn) 82
第5章 蟻群算法 85
　　5.1 引言 85
　　5.2 蟻群算法理論 86
5.2.1 真實(shí)蟻群的覓食過程 86
5.2.2 人工蟻群的優(yōu)化過程 88
5.2.3 真實(shí)螞蟻與人工螞蟻的異同 88
5.2.4 蟻群算法的特點(diǎn) 89
　　5.3 基本蟻群算法及其流程 90
　　5.4 改進(jìn)的蟻群算法 93
5.4.1 精英螞蟻系統(tǒng) 93
5.4.2 最大最小螞蟻系統(tǒng) 93
5.4.3 基于排序的蟻群算法 94
5.4.4 自適應(yīng)蟻群算法 94
　　5.5 關(guān)鍵參數(shù)說明 95
　　5.6 MATLAB仿真實(shí)例 97
　　參考文獻(xiàn) 106
第6章 粒子群算法 109
　　6.1 引言 109
　　6.2 粒子群算法理論 110
6.2.1 粒子群算法描述 110
6.2.2 粒子群算法建模 111
6.2.3 粒子群算法的特點(diǎn) 111
　　6.3 粒子群算法種類 112
6.3.1 基本粒子群算法 112
6.3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法 112
6.3.3 壓縮因子粒子群算法 113
6.3.4 離散粒子群算法 114
　　6.4 粒子群算法流程 114
　　6.5 關(guān)鍵參數(shù)說明 115
　　6.6 MATLAB仿真實(shí)例 118
　　參考文獻(xiàn) 133
第7章 模擬退火算法 135
　　7.1 引言 135
　　7.2 模擬退火算法理論 136
7.2.1 物理退火過程 136
7.2.2 模擬退火原理 137
7.2.3 模擬退火算法的思想 138
7.2.4 模擬退火算法的特點(diǎn) 139
7.2.5 模擬退火算法的改進(jìn)方向 139
　　7.3 模擬退火算法流程 140
　　7.4 關(guān)鍵參數(shù)說明 141
　　7.5 MATLAB仿真實(shí)例 143
　　參考文獻(xiàn) 154
第8章 禁忌搜索算法 155
　　8.1 引言 155
　　8.2 禁忌搜索算法理論 156
8.2.1 局部鄰域搜索 156
8.2.2 禁忌搜索 157
8.2.3 禁忌搜索算法的特點(diǎn) 157
8.2.4 禁忌搜索算法的改進(jìn)方向 158
　　8.3 禁忌搜索算法流程 158
　　8.4 關(guān)鍵參數(shù)說明 160
　　8.5 MATLAB仿真實(shí)例 163
　　參考文獻(xiàn) 174
第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 177
　　9.1 引言 177
　　9.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法理論 178
9.2.1 人工神經(jīng)元模型 178
9.2.2 常用激活函數(shù) 179
9.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 180
9.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作方式 180
9.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特點(diǎn) 181
　　9.3 梯度下降算法 182
　　9.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 183
　　9.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn) 186
9.5.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 186
9.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)函數(shù) 188
　　9.6 MATLAB仿真實(shí)例 191
　　參考文獻(xiàn) 199
附錄A MATLAB主要函數(shù)命令 201