智能優化算法解析 冀俊忠 王鼎 9787111772873 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
智能優化算法是人工智能的核心技術之一。本書主要從原理和設計兩方面對智能優化算法進行深入解析。全書內容共7章，其中，第1章 介紹智能優化算法的一些基本定義和基礎知識；第2～6章 分別討論通過模擬基於進化規律、物理原理、化學原理、人類行為、群智能等不同機理而產生的五類智能優化算法，每類算法重點介紹幾個典型算法的求解原理、優化策略和算法實現；第7章 結合戰略性新興領域的實際需求，探討智能優化算法在智慧環保、生物工程、腦科學中的一些工程應用。
本書可作為普通高等院校計算機、自動化、人工智能等相關專業本科生、研究生的專業課或通識課教材，也可供廣大從事智能優化的工程技術人員參考。
本書配有電子課件等教學資源，歡迎選用本書作教材的教師登錄www cmpedu com註冊後下載，或發郵件至jinacmp@163 com索取。

作者簡介
高等院校教師

目錄

前言
第1章 緒論 1
1 1 優化問題 1
1 1 1 什麼是優化問題 1
1 1 2 優化問題的類別 2
1 1 3 經典優化問題 4
1 2 智能優化算法 7
1 2 1 什麼是智能優化算法 7
1 2 2 基本術語和機制 8
1 2 3 智能優化算法的分類及其發展歷程 9
1 2 4 智能優化算法的應用 15
本章 小結 16
思考題與習題 16
參考文獻 17
第2章 基於進化規律的智能優化算法 22
2 1 遺傳算法 22
2 1 1 算法原理 23
2 1 2 關鍵操作 26
2 1 3 典型問題求解案例 32
2 1 4 前沿進展 35
2 2 差分進化算法 36
2 2 1 算法原理 36
2 2 2 典型問題求解案例 40
2 2 3 前沿進展 42
2 3 生物地理學優化算法 43
2 3 1 算法原理 44
2 3 2 優化策略 46
2 3 3 典型問題求解案例 51
2 3 4 前沿進展 53
本章 小結 54
思考題與習題 55
參考文獻 55
第3章 基於物理原理的智能優化算法 59
3 1 模擬退火算法 59
3 1 1 算法原理 60
3 1 2 優化策略 62
3 1 3 算法流程 64
3 1 4 典型問題求解案例 65
3 1 5 前沿進展 67
3 2 引力搜索算法 67
3 2 1 算法原理 68
3 2 2 優化策略 69
3 2 3 算法流程 70
3 2 4 典型問題求解案例 71
3 2 5 前沿進展 73
3 3 量子近似優化算法 74
3 3 1 算法原理 74
3 3 2 優化策略 78
3 3 3 算法流程 80
3 3 4 典型問題求解案例 81
3 3 5 前沿進展 84
本章 小結 84
思考題與習題 85
參考文獻 86
第4章 基於化學原理的智能優化算法 88
4 1 化學反應優化算法 88
4 1 1 算法原理 89
4 1 2 算法描述 89
4 1 3 算法流程 93
4 1 4 典型問題求解案例 95
4 1 5 前沿進展 98
4 2 人工化學反應優化算法 98
4 2 1 基本概念與原理 98
4 2 2 算法描述 100
4 2 3 算法流程 103
4 2 4 典型問題求解案例 104
4 2 5 前沿進展 106
4 3 材料生成算法 106
4 3 1 基本概念與原理 107
4 3 2 算法描述 108
4 3 3 算法流程 112
4 3 4 典型問題求解案例 112
本章 小結 115
思考題與習題 115
參考文獻 116
第5章 基於人類行為的智能優化算法 118
5 1 人工神經網絡算法 118
5 1 1 算法原理 119
5 1 2 反向傳播神經網絡算法 121
5 1 3 徑向基函數神經網絡算法 125
5 1 4 典型問題求解案例 127
5 1 5 前沿進展 128
5 2 禁忌搜索算法 130
5 2 1 典型搜索算法概述 130
5 2 2 基本概念 131
5 2 3 算法流程 132
5 2 4 典型問題求解案例 134
5 2 5 前沿進展 139
5 3 頭腦風暴優化算法 140
5 3 1 頭腦風暴法概述 140
5 3 2 算法原理 142
5 3 3 典型問題求解案例 144
5 3 4 前沿進展 149
本章 小結 150
思考題與習題 151
參考文獻 152
第6章 基於群智能的智能優化算法 154
6 1 蟻群優化算法 154
6 1 1 算法原理 155
6 1 2 螞蟻系統算法 156
6 1 3 蟻群系統算法 159
6 1 4 最大-最小螞蟻系統算法 161
6 1 5 典型問題求解案例 163
6 1 6 前沿進展 167
6 2 粒子群優化算法 168
6 2 1 算法原理 169
6 2 2 基本粒子群優化算法 170
6 2 3 標準粒子群優化算法 172
6 2 4 多目標粒子群優化算法 174
6 2 5 典型問題求解案例 179
6 2 6 前沿進展 184
6 3 細菌覓食優化算法 185
6 3 1 算法原理 185
6 3 2 算法描述 186
6 3 3 典型問題求解案例 190
6 3 4 前沿進展 196
6 4 浣熊優化算法 197
6 4 1 算法原理 197
6 4 2 算法描述 198
6 4 3 典型問題求解案例 200
本章 小結 205
思考題與習題 205
參考文獻 207
第7章 基於智能優化算法的實際問題求解案例 211
7 1 一類汙水處理系統的智能評判優化控制設計 212
7 1 1 汙水處理過程的基本運行原理 212
7 1 2 多目標智能優化算法描述 214
7 1 3 智能跟蹤控制器設計 216
7 1 4 實驗分析 219
7 2 基於細菌覓食優化的蛋白質功能模塊檢測 222
7 2 1 PPI網絡及其蛋白質功能模塊檢測 222
7 2 2 BFO-FMD算法描述 223
7 2 3 實驗分析 228
7 3 基於螢火蟲算法的腦效應連接網絡學習 231
7 3 1 腦效應連接學習概述 232
7 3 2 學習腦效應連接網絡的螢火蟲算法 233
7 3 3 FAEC算法描述 238
7 3 4 實驗分析 239
本章 小結 245
參考文獻 245
前 言
優化問題是現實世界中的一種客觀存在，它不僅普遍存在於我們的學習、生活和工作中，而且也遍佈於人工智能的許多研究和工程應用領域，所以，優化問題的求解一直以來是人工智能學者所關注的前沿熱點。智能優化算法是一種現代啟發式優化算法，又稱元啟發式搜索算法，它是一種具有全域優化能力、通用性強且求解效率高的算法。其機理是通過模擬自然演化規律、人類智慧和知識、生物社會性行為等來實現在問題解空間中的高效搜索。伴隨人工智能理論和方法從符號智能到計算智能（群體智能）的轉變，智能優化算法在不斷演化中迎來了蓬勃發展。與此同時，智能優化算法在工業製造、生產調度、系統控制、模式識別、任務分配、圖像處理、生物識別、機械設計等領域獲得了廣泛應用，並在提高求解性能、系統效率、節 能減耗等方面得到了顯著效果。總之，智能優化算法一直以來都是人工智能的最核心技術之一，也是人工智能促進社會發展的一種重要手段。
這是一本面向理工科本科院校學生的智能優化算法教科書。雖然編者試圖盡可能少地使用複雜的數學知識，但書中仍會涉及少量的概率、統計、代數、邏輯等方面的知識，所以，本書較適合大學三年級及以上的本科生、研究生，以及具有類似背景且對智能優化感興趣的讀者。為了使盡可能多的讀者能夠通過本書理解智能優化算法，使用或提出新的智能優化算法來進行實際問題的求解，本書內容如下：1）按照元啟發的模擬機理來組織全書結構，方便讀者對不同算法原理的理解：全書包含5大基本類型、16種智能優化算法，既包含經典的遺傳、模擬退火、禁忌搜索、蟻群優化、粒子群優化等算法，也包含近年來新提出的浣熊優化、材料生成等新型算法。
2）結合具體的優化問題，闡明算法的求解原理和設計實現：書中的每一個算法都結合具體的優化問題給出了求解流程和用MATLAB編寫的算法案例。
3）與戰略性新興領域的工程實踐相結合，解讀了3個具體工程應用的算法設計：本書參編者均有多年的智能優化算法及其應用的研究經歷，基於自己的研究成果和積累，書中最後一章 舉例說明了智能優化算法在新興領域實際應用中的設計與實現。
4）書中有大量圖和示例展示，編寫內容力求通俗易懂，在介紹算法的章 節 後給出適量且有一定開放性思維的練習題，不僅方便讀者對書中內容的理解和掌握，也強化讀者拓展和創新能力的培養。
全書共7章，第1章 緒論，首先介紹了什麼是優化問題，什麼是智能優化算法。然後介紹了智能優化算法的技術特徵、基本術語、機制。接著按照五種類型分別闡述了智能優化算法的發展歷程，並總結了相應智能優化算法的發展趨勢。最後，介紹了智能優化算法的應用。該章 是對智能優化算法的一個概覽，由冀俊忠編寫。第2章 基於進化規律的智能優化算法，介紹了一類受自然界生物進化概念和規律啟發通過選擇、交叉、變異操作來實現問題求解的智能優化算法。該章 以遺傳、差分進化、生物地理學優化三種算法為例對具體問題的求解進行詳細闡述，由雷名龍編寫。第3章 基於物理原理的智能優化算法，介紹了一類通過模擬宇宙中的一些物理規則和原理來實現問題求解的智能優化算法。該章 以模擬退火、引力搜索、量子近似優化三種算法為例對具體問題的求解進行詳細闡述，由張曉丹編寫。第4章 基於化學原理的智能優化算法，介紹了一類通過模擬化學原理和過程來實現問題求解的智能優化算法。該章 以化學反應優化、人工化學反應優化、材料生成三種算法為例對具體問題的求解進行詳細闡述，由劉金鐸編寫。第5章 基於人類行為的智能優化算法，介紹了一類通過模擬人類的一些行為和感知來實現問題求解的智能優化算法。該章 以人工神經網絡、禁忌搜索、頭腦風暴優化三種算法為例對具體問題的求解進行詳細闡述，由王鼎編寫。第6章 基於群智能的智能優化算法，介紹了一類通過模擬由簡單個體組成的群體進行交互與合作的集體社會行為來實現問題求解的智能優化算法。該章 以蟻群優化、粒子群優化、細菌覓食優化、浣熊優化四種算法為例對具體問題的求解進行詳細闡述，由楊翠翠編寫。第7章 基於智能優化算法的實際問題求解案例。該章 結合智慧環保、生物信息、腦科學等新興領域中的現實需求，介紹了粒子群優化、神經網絡、菌群優化、螢火蟲優化四種智能優化算法在解決汙水處理系統中多目標優化設計、蛋白質連接組中蛋白質網絡功能模塊檢測、腦連接組中腦效應連接網絡學習等實際工程中的應用案例，相應內容分別由王鼎、楊翠翠、劉金鐸編寫。全書統稿和校對由冀俊忠、王鼎、楊翠翠完成。特別感謝北京工業大學在讀博士生吳同軒、王將宇，碩士生袁澤強、唐國翰、李鑫、馬宏宇、李祥、張曉宇、翟繼豪、賈奧哲、鄭誠信、申青雅、何慶釗、邵珠琳等在本書涉及的一些文獻檢索、代碼調試、作圖方面給予的支持和幫助，感謝機械工業出版社的吉玲編輯在本書出版過程中所付出的辛勤努力。在本書編寫過程中，也參考了國內外相關教材和研究成果，特此對這些文獻的作者表示衷心感謝！
智能優化算法的發展極為迅速，涉及面也越來越廣博。由於編者水平有限，書中難免有錯謬之處，敬請廣大讀者批評指正。
編 者

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