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隨著科學技術的進步，在現(xiàn)實中遇到的問題變得越來越復雜，如何有效地解決是經(jīng)常面臨的一個問題。因此，國內(nèi)外眾多研究者在不斷地研究和探索，而智能優(yōu)化算法已成為重要的研究方向。本書介紹了*經(jīng)典、*受歡迎的9種智能優(yōu)化算法的基本原理、算法流程、算法的不足與改進及網(wǎng)絡安全領域的應用，并給出了仿真測試實例，包括遺傳算法、差分進化算法、蟻群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼優(yōu)化算法、鯨魚優(yōu)化算法、模擬退火算法和頭腦風暴優(yōu)化算法。

第1章緒論………………………………………………………………………1
1.1概述 1
1.2進化類算法 3
1.3群智能算法 5
1.4仿物理學優(yōu)化算法 10
1.5仿人智能優(yōu)化算法 11
參考文獻 12
第2章遺傳算法…………………………………………………………………21
2.1引言 21
2.2遺傳算法理論 22
2.2.1遺傳算法的生物學基礎 22
2.2.2遺傳算法理論基礎 22
2.2.3遺傳算法的基本概念 24
2.2.4遺傳算法的特點 26
2.3遺傳算法流程及關鍵參數(shù)設置 27
2.3.1標準遺傳算法 27
2.3.2遺傳算法基本流程 27
2.3.3遺傳算法關鍵參數(shù)設置 28
2.4遺傳算法的改進 29
2.4.1遺傳算法存在的問題 29
2.4.2遺傳算法的改進方法 29
2.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例 32
參考文獻 40
第3章差分進化算法……………………………………………………………42
3.1引言42
3.2差分進化算法理論42
3.2.1差分進化算法的原理42
3.2.2差分進化算法的特點43
3.2.3基本的差分進化算法43
3.2.4差分進化算法的其他形式44
3.3差分進化算法流程及關鍵參數(shù)設置46
3.3.1差分進化算法流程46
3.3.2差分進化算法關鍵參數(shù)設置46
3.4差分進化算法的改進47
3.4.1差分進化算法存在的問題47
3.4.2差分進化算法的改進策略49
3.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例53
參考文獻61
第4章蟻群算法…………………………………………………………………67
4.1引言67
4.2蟻群算法理論68
4.2.1蟻群的抽象68
4.2.2真實蟻群的覓食過程68
4.2.3人工蟻群的優(yōu)化過程70
4.2.4真實螞蟻與人工螞蟻的異同70
4.2.5蟻群算法的特點71
4.3基本蟻群算法流程及關鍵參數(shù)設置71
4.3.1基本蟻群算法流程71
4.3.2蟻群算法關鍵參數(shù)設置73
4.4蟻群算法的改進74
4.4.1蟻群算法存在的問題74
4.4.2蟻群算法的改進算法75
4.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例77
參考文獻85
第5章粒子群算法………………………………………………………………87
5.1引言87
5.2粒子群算法理論88
5.2.1粒子群算法描述88
5.2.2粒子群算法建模88
5.2.3粒子群算法的特點88
5.3粒子群算法流程89
5.3.1基本粒子群算法89
5.3.2標準粒子群算法89
5.3.3粒子群算法基本流程90
5.3.4粒子群算法參數(shù)設置91
5.4粒子群算法的改進92
5.4.1粒子群算法存在的問題92
5.4.2粒子群算法的改進算法93
5.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例97
參考文獻108
第6章人工蜂群算法……………………………………………………………111
6.1引言111
6.2人工蜂群算法理論112
6.2.1人工蜂群算法的原理112
6.2.2人工蜂群算法的描述114
6.2.3人工蜂群算法的特點115
6.3人工蜂群算法流程及參數(shù)設置115
6.3.1人工蜂群算法流程115
6.3.2人工蜂群算法參數(shù)設置116
6.4人工蜂群算法的改進116
6.4.1人工蜂群算法存在的問題116
6.4.2人工蜂群算法的改進算法117
6.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例120
參考文獻130
第7章灰狼優(yōu)化算法……………………………………………………………135
7.1引言135
7.2灰狼優(yōu)化算法理論135
7.2.1灰狼的社會等級及狩獵行為135
7.2.2灰狼優(yōu)化算法的數(shù)學描述136
7.3灰狼優(yōu)化算法流程及參數(shù)設置139
7.3.1灰狼優(yōu)化算法流程139
7.3.2灰狼優(yōu)化算法參數(shù)設置140
7.4灰狼優(yōu)化算法的改進140
7.4.1灰狼優(yōu)化算法存在的問題140
7.4.2灰狼優(yōu)化算法的改進算法141
7.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例146
參考文獻155
第8章鯨魚優(yōu)化算法……………………………………………………………161
8.1引言161
8.2鯨魚優(yōu)化算法理論161
8.2.1鯨魚的覓食行為161
8.2.2鯨魚優(yōu)化算法的原理162
8.2.3鯨魚優(yōu)化算法的數(shù)學模型162
8.3鯨魚優(yōu)化算法流程及參數(shù)設置165
8.3.1鯨魚優(yōu)化算法流程165
8.3.2鯨魚優(yōu)化算法參數(shù)設置166
8.4鯨魚優(yōu)化算法的改進167
8.4.1鯨魚優(yōu)化算法存在的問題167
8.4.2鯨魚優(yōu)化算法的改進算法168
8.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例173
參考文獻181
第9章模擬退火算法……………………………………………………………183
9.1引言183
9.2模擬退火算法理論184
9.2.1物理退火過程184
9.2.2模擬退火原理184
9.2.3模擬退火算法思想185
9.2.4模擬退火算法的特點185
9.3模擬退火算法流程及關鍵參數(shù)設置186
9.3.1模擬退火算法流程186
9.3.2模擬退火算法關鍵參數(shù)設置187
9.4模擬退火算法的改進188
9.4.1模擬退火算法存在的問題188
9.4.2模擬退火算法的改進算法188
9.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例190
參考文獻198
第10章頭腦風暴優(yōu)化算法………………………………………………………200
10.1引言200
10.2頭腦風暴優(yōu)化算法理論201
10.2.1頭腦風暴優(yōu)化算法的基本思想201
10.2.2頭腦風暴過程的描述202
10.2.3頭腦風暴優(yōu)化算法的特點203
10.3頭腦風暴優(yōu)化算法流程及參數(shù)設置203
10.3.1基本頭腦風暴優(yōu)化算法203
10.3.2頭腦風暴優(yōu)化算法流程206
10.3.3頭腦風暴優(yōu)化算法參數(shù)設置207
10.4頭腦風暴優(yōu)化算法的改進209
10.4.1頭腦風暴優(yōu)化算法存在的問題209
10.4.2頭腦風暴優(yōu)化算法的改進算法209
10.5網(wǎng)絡安全領域應用及仿真測試實例212
參考文獻222

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