智能優(yōu)化算法是目前常用的一類優(yōu)化方法,一直是科學(xué)研究與工程應(yīng)用中的研究熱點(diǎn)。本書比較系統(tǒng)地分析了有代表性的智能優(yōu)化算法,全書共分三個(gè)部分。*部分是基于生物學(xué)原理的優(yōu)化算法,包括遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群優(yōu)化算法和微粒群優(yōu)化算法等。第二部分是基于物理學(xué)原理的優(yōu)化算法,包括模擬退火算法、引力搜索算法、混沌優(yōu)化算法和隨機(jī)分形搜索算法等。第三部分是其他類型的優(yōu)化算法,包括禁忌搜索算法、差分進(jìn)化算法、和聲搜索算法和大洪水算法等。本書對(duì)這些智能優(yōu)化方法從算法原理、算法模型、算法分析、理論基礎(chǔ)和應(yīng)用案例等方面分別進(jìn)行闡述。附錄部分給出了部分算法的源代碼。
本書可為管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)與工程等領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)人員提供參考,也可作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生教材。
近年來(lái),智能優(yōu)化算法得到了快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。出現(xiàn)許多有代表性的方法思想,如遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群優(yōu)化算法、模擬退火算法、引力搜索算法、禁忌搜索算法、差分進(jìn)化算法和文化算法等。這些算法為許多復(fù)雜困難問(wèn)題的求解提供了可行有效的策略,已經(jīng)受到越來(lái)越多的關(guān)注。此外,大數(shù)據(jù)和人工智能的興起,也掀起了智能優(yōu)化算法的研究熱潮。
為進(jìn)一步推動(dòng)智能優(yōu)化算法的發(fā)展,本書在全面細(xì)致分析的基礎(chǔ)上,將我們團(tuán)隊(duì)多年來(lái)在該領(lǐng)域的相關(guān)成果進(jìn)行了總結(jié)和提煉,同時(shí)也參考了國(guó)內(nèi)外具有代表性的研究成果。全書主要分為三個(gè)部分:第一部分是基于生物學(xué)原理的優(yōu)化算法,具體包括遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群優(yōu)化算法、微粒群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、蝙蝠算法、螢火蟲群優(yōu)化算法、布谷鳥搜索算法、人工魚群算法、細(xì)菌覓食優(yōu)化算法、生物地理學(xué)優(yōu)化算法和植物生長(zhǎng)算法;第二部分是基于物理學(xué)原理的優(yōu)化算法,具體包括模擬退火算法、引力搜索算法、混沌優(yōu)化算法、隨機(jī)分形搜索算法、光學(xué)優(yōu)化算法和量子優(yōu)化算法;第三部分是其他類型的優(yōu)化算法,具體包括禁忌搜索算法、差分進(jìn)化算法、和聲搜索算法、大洪水算法、正弦余弦算法、競(jìng)爭(zhēng)決策算法和文化算法。通過(guò)闡述這些算法的基本原理、數(shù)學(xué)模型、計(jì)算步驟,并給出部分理論分析,詳細(xì)說(shuō)明了各個(gè)算法的特征及其相關(guān)應(yīng)用。
全書撰寫耗時(shí)三年,整個(gè)過(guò)程也同時(shí)體現(xiàn)了智能優(yōu)化算法所蘊(yùn)含的進(jìn)化過(guò)程。值此定稿之際,衷心感謝近些年來(lái)修讀過(guò)《智能優(yōu)化概論》課程的本科生、《進(jìn)化計(jì)算》課程的碩士生以及《智能優(yōu)化》課程的博士生,從他們那里得到許多有益的反饋。感謝被本書直接或者間接引用文獻(xiàn)資料的同行學(xué)者。
本書所涉及的研究工作先后得到了教育部人文社科規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(No.16YJA630037)、上海市科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃軟科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(No.17692109400、 No.18692110500)、上海理工大學(xué)人文社科攀登計(jì)劃項(xiàng)目(SK17PB04)、上海理工大學(xué)研究生課程建設(shè)項(xiàng)目(進(jìn)化計(jì)算)上海市高原學(xué)科第二期建設(shè)(管理科學(xué)與工程)等項(xiàng)目的資助,在此一并致以謝意。
由于作者水平有限,書中不妥之處在所難免,懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。
馬良,男,1964年7月生于上海。復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)(理學(xué)學(xué)士);(原)上海機(jī)械學(xué)院系統(tǒng)工程系畢業(yè)(工學(xué)碩士);上海交通大學(xué)管理學(xué)院畢業(yè)(管理學(xué)博士),F(xiàn)上海理工大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、系主任。曾獲寶鋼優(yōu)秀教師獎(jiǎng)、上海市曙光學(xué)者、上海市育才獎(jiǎng)等10多項(xiàng)榮譽(yù)稱號(hào)和獎(jiǎng)勵(lì)。先后承擔(dān)和參加完成包括國(guó)家自然科學(xué)基金在內(nèi)的各類科研項(xiàng)目與教研項(xiàng)目30多項(xiàng);發(fā)表中英文論文300多篇;出版專著4部,主編教材3部,其中,國(guó)家十一五規(guī)劃教材《基礎(chǔ)運(yùn)籌學(xué)教程》獲2015年上海市普通高校優(yōu)秀教材獎(jiǎng);自主開發(fā)運(yùn)籌學(xué)/管理科學(xué)集成軟件包1套。
前言001
第一部分基于生物學(xué)原理的優(yōu)化算法001
第一章遺傳算法003
第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)021
第三章蟻群優(yōu)化算法033
第四章微粒群優(yōu)化算法051
第五章人工蜂群優(yōu)化算法065
第六章蝙蝠算法076
第七章螢火蟲群優(yōu)化算法090
第八章布谷鳥搜索算法098
第九章人工魚群算法105
第十章細(xì)菌覓食優(yōu)化算法117
第十一章生物地理學(xué)優(yōu)化算法127
第十二章模擬植物生長(zhǎng)算法135
參考文獻(xiàn)145
第二部分基于物理學(xué)原理的優(yōu)化算法155
第十三章模擬退火算法157
第十四章引力搜索算法170
第十五章混沌優(yōu)化算法184
第十六章隨機(jī)分形搜索算法194
第十七章光學(xué)優(yōu)化算法204
第十八章量子優(yōu)化算法215
參考文獻(xiàn)224
第三部分其他類型的優(yōu)化算法231
第十九章禁忌搜索算法233
第二十章差分進(jìn)化算法242
第二十一章和聲搜索算法253
第二十二章大洪水算法262
第二十三章正弦余弦算法270
第二十四章競(jìng)爭(zhēng)決策算法278
第二十五章文化算法295
參考文獻(xiàn)302
附錄311
1. 蟻群優(yōu)化算法主要程序(Delphi代碼)313
2. 微粒群優(yōu)化算法主要程序(Python代碼)321
3. 人工蜂群優(yōu)化算法主要程序(Java代碼)324
4. 生物地理學(xué)優(yōu)化算法主要程序(Matlab代碼)336
5. 模擬退火算法主要程序(Python代碼)345
6. 差分進(jìn)化算法主要程序(Fortran代碼)353
7. 正弦余弦算法主要程序(Matlab代碼)3630000