智能優化算法及其 MATLAB 實現

目錄 

1章粒子優化算法原理及其MATLAB 
實現1 
1.1 粒子優化算法的基本原理1 
1.1.1 粒子和速度初始化1 
1.1.2 個體歷史*優值和全局*優值1 
1.1.3 粒子的速度和位置更新2 
1.1.4 粒子優化算法流程2 
1.2 粒子優化算法的MATLAB 
?實現3 
1.2.1 種初始化3 
1.2.2 適應度函數5 
1.2.3 邊界檢查和約束函數5 
1.2.4 粒子優化算法代碼6 
1.3 粒子優化算法的應用案例8 
1.3.1 求解函數極值8 
1.3.2 帶約束問題求解：基於粒子 
優化算法的壓力容器設計10 
1.4 粒子優化算法的中間結果13 
參考文獻16 
2章蟻獅優化算法原理及其MATLAB 
實現17 
2.1 蟻獅優化算法的基本原理17 
2.1.1 螞蟻的隨機遊走17 
2.1.2 設置陷阱18 
2.1.3 利用陷阱誘捕螞蟻18 
2.1.4 捕獲獵物並重建洞穴19 
2.1.5 蟻獅優化算法流程19 
2.2 蟻獅優化算法的MATLAB 
?實現20 
2.2.1 種初始化20 
2.2.2 適應度函數22 
2.2.3 邊界檢查和約束22 
2.2.4 輪盤賭策略23 
2.2.5 蟻獅優化算法的隨機遊走24 
2.2.6 蟻獅優化算法的MATLAB 
代碼28 
2.3 蟻獅優化算法的應用案例30 
2.3.1 求解函數極值30 
2.3.2 帶約束問題求解：基於蟻獅 
優化算法的壓力容器設計32 
2.4 蟻獅優化算法的中間結果35 
參考文獻38 
3章果蠅優化算法及其MATLAB 
實現39 
3.1 果蠅優化算法的基本原理39 
3.1.1 果蠅初始化39 
3.1.2 果蠅通過氣味尋找食物39 
3.1.3 果蠅位置更新40 
3.1.4 果蠅優化算法流程40 
3.2 果蠅優化算法的MATLAB 
?實現41 
3.2.1 果蠅位置初始化41 
3.2.2 適應度函數43 
3.2.3 邊界檢查和約束43 
3.2.4 果蠅優化算法代碼44 
3.2.5 改進果蠅優化算法代碼45 
3.3 果蠅優化算法的應用案例47 
3.3.1 求解函數極值47 
3.3.2 帶約束問題求解：基於果蠅 
優化算法的壓力容器設計49 
3.4 果蠅優化算法的中間結果51 
參考文獻55 
4章螢火蟲優化算法及其MATLAB 
實現56 
4.1 螢火蟲優化算法的基本原理56 

4.1.1 螢火蟲的相對亮度計算56 
4.1.2 螢火蟲的吸引度計算56 
4.1.3 螢火蟲的位置更新56 
4.1.4 螢火蟲優化算法流程57 
4.2 螢火蟲優化算法的MATLAB 
?實現57 
4.2.1 螢火蟲位置初始化57 
4.2.2 適應度函數59 
4.2.3 邊界檢查和約束60 
4.2.4 螢火蟲優化算法代碼60 
4.3 螢火蟲優化算法的應用案例63 
4.3.1 求解函數極值63 
4.3.2 帶約束問題求解：基於螢火蟲 
優化算法的壓力容器設計65 
4.4 螢火蟲優化算法的中間結果67 
參考文獻70 
5章灰狼優化算法及其MATLAB 
實現71 
5.1 灰狼優化算法的基本原理71 
5.1.1 包圍獵物71 
5.1.2 狩獵72 
5.1.3 攻擊獵物72 
5.1.4 搜索獵物72 
5.1.5 灰狼優化算法流程73 
5.2 灰狼優化算法的MATLAB 
?實現74 
5.2.1 灰狼位置初始化74 
5.2.2 適應度函數75 
5.2.3 邊界檢查和約束76 
5.2.4 灰狼優化算法代碼77 
5.3 灰狼優化算法的應用案例79 
5.3.1 求解函數極值79 
5.3.2 帶約束問題求解：基於灰狼 
優化算法的壓力容器設計81 
5.4 灰狼優化算法的中間結果84 
參考文獻88 
6章正餘弦優化算法及其MATLAB 
實現89 
6.1 正餘弦優化算法的基本原理89 
6.1.1 正餘弦機制89 
6.1.2 正餘弦優化算法流程90 
6.2 正餘弦優化算法的MATLAB 
?實現91 
6.2.1 正餘弦位置初始化91 
6.2.2 適應度函數92 
6.2.3 邊界檢查和約束93 
6.2.4 正餘弦優化算法代碼94 
6.3 正餘弦優化算法的應用案例 
?實驗95 
6.3.1 求解函數極值95 
6.3.2 帶約束問題求解：基於正餘弦 
優化算法的壓力容器設計97 
6.4 正餘弦優化算法的中間結果100 
參考文獻102 
7章多元優化算法及其MATLAB 
實現104 
7.1 多元優化算法的基本 
?原理104 
7.1.1 的定義104 
7.1.2 傳輸機制104 
7.1.3 蟲洞係數105 
7.1.4 多元優化算法流程105 
7.2 多元優化算法的MATLAB 
?實現106 
7.2.1 種初始化106 
7.2.2 適應度函數108 
7.2.3 邊界檢查和約束108 
7.2.4 輪盤賭策略109 
7.2.5 多元優化算法代碼110 
7.3 多元優化算法的應用 
?案例112 
7.3.1 求解函數極值112 
7.3.2 帶約束問題求解：基於多元 
優化算法的壓力容器設計115 
7.4 多元優化算法的中間 
?結果117 
參考文獻121 
8章引力搜索算法及其MATLAB 
實現122 
8.1 引力搜索算法的基本原理122 
8.1.1 萬有引力定律122 
8.1.2 個體引力計算123 
8.1.3 加速度計算124 
8.1.4 速度和位置更新124 
8.1.5 引力搜索算法流程124 
8.2 引力搜索算法的MATLAB 
?實現125 
8.2.1 位置初始化125 
8.2.2 適應度函數127 
8.2.3 邊界檢查和約束127 
8.2.4 計算質量128 
8.2.5 計算引力常數129 
8.2.6 計算加速度129 
8.2.7 位置更新130 
8.2.8 引力搜索算法代碼130 
8.3 引力搜索算法的應用案例132 
8.3.1 求解函數極值132 
8.3.2 帶約束問題求解：基於引力 
搜索算法的壓力容器設計134 
8.4 引力搜索算法的中間結果136 
參考文獻139 
9章樹種優化算法及其MATLAB 
實現140 
9.1 樹種優化算法的基本原理140 
9.1.1 樹種的定義及生成140 
9.1.2 種子的繁殖140 
9.1.3 樹種優化算法流程141 
9.2 樹種優化算法的MATLAB 
?實現141 
9.2.1 種初始化141 
9.2.2 適應度函數143 
9.2.3 邊界檢查和約束143 
9.2.4 樹種優化算法144 
9.3 樹種優化算法的應用案例146 
9.3.1 求解函數極值146 
9.3.2 帶約束問題求解：基於樹種 
優化算法的壓力容器設計148 
9.4 樹種優化算法的中間結果151 
參考文獻154 
10章風驅動優化算法及其MATLAB 
實現155 
10.1 風驅動優化算法的基本原理155 
10.1.1 參數的定義155 
10.1.2 適應度函數的選取155 
10.1.3 空氣單元運動範圍的確定155 
10.1.4 風的抽象化及空氣單元的 
更新155 
10.1.5 風驅動優化算法流程157 
10.2 風驅動優化算法的MATLAB 
?實現158 
10.2.1 種初始化158 
10.2.2 適應度函數160 
10.2.3 邊界檢查和約束160 
10.2.4 風驅動優化算法161 
10.3 風驅動優化算法的應用案例163 
10.3.1 求解函數極值163 
10.3.2 帶約束問題求解：基於風驅動 
優化算法的壓力容器設計165 
10.4 風驅動優化算法的中間結果168 
參考文獻171 
11章智能優化算法基準測試集172 
11.1 基準測試集簡介172 
11.2 基準測試函數繪圖與測試函數 
?代碼編寫173 
11.2.1 函數F1 173 
11.2.2 函數F2 174 
11.2.3 函數F3 175 
11.2.4 函數F4 177 
11.2.5 函數F5 178 
11.2.6 函數F6 179 
11.2.7 函數F7 180 
11.2.8 函數F8 181 
11.2.9 函數F9 182 
11.2.10 函數F10 183 
11.2.11 函數F11 184 
11.2.12 函數F12 185 
11.2.13 函數F13 186 
11.2.14 函數F14 187 
11.2.15 函數F15 189 
11.2.16 函數F16 190 
11.2.17 函數F17 191 
11.2.18 函數F18 192 
11.2.19 函數F19 193 
11.2.20 函數F20 194 
11.2.21 函數F21 195 
11.2.22 函數F22 196 
11.2.23 函數F23 198 
12章智能優化算法性能測試200 
12.1 智能優化算法性能測試方法200 
12.1.1 平均值200 
12.1.2 標準差200 
12.1.3 *優值和*差值201 
12.1.4 收斂曲線202 
12.2 測試案例202 
12.2.1 測試函數信息202 
12.2.2 測試方法及參數設置203 
12.2.3 測試結果203