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內(nèi)容簡介

　　智能優(yōu)化算法是基于計算智能的機制、不依賴于問題結(jié)構(gòu)、能求解復(fù)雜優(yōu)化問題**解或滿意解的數(shù)值優(yōu)化方法.目前已經(jīng)有許多經(jīng)典的智能優(yōu)化算法，包括迭傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等、并成功應(yīng)用于求解各種廈雜工程優(yōu)化問題．狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法是一種基于結(jié)構(gòu)主義學(xué)習(xí)的新型智能優(yōu)化算法，它抓住**化算法的本質(zhì)、目的和要求，以金局性、**性、快速性、收斂性、可控性五大核心結(jié)構(gòu)要素為指導(dǎo)思想進(jìn)行算法設(shè)計與理論證明．它的基本思想是將**化問題的一個解看成一個狀態(tài)，將解的迭代更新過程看成狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程，利用現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間喪達(dá)式作為產(chǎn)生候選解的統(tǒng)一框架，基于此框架來設(shè)計狀態(tài)變換算子.本書以智能優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法為主要內(nèi)容，首先介紹了**化的理論與算法基礎(chǔ)，包括經(jīng)典的局部優(yōu)化算法和全局優(yōu)化算法；然后闡述了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的基本原理，詳細(xì)介紹了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的演變與提升，包括連續(xù)與離散，無約束、約束與多目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的主要思想及MATLAB編程實現(xiàn);最后從非線性系統(tǒng)辨識、工業(yè)過程控制、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘等方面重點介紹了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的工程應(yīng)用.

作者簡介

暫缺《智能優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法》作者簡介

圖書目錄

第1章 MATLAB概述和程序設(shè)計基礎(chǔ)
1．1 變量與賦值
1．2 矩陣的運算
1．2．1 代數(shù)運算
1．2．2 邏輯運算
1．2．3 比較運算
1．3 基本繪圖函數(shù)
1．3．1 二維繪圖
1．3．2 三維繪圖
1．4 程序設(shè)計基礎(chǔ)
1．4．1 M文件
1．4．2 程序結(jié)構(gòu)
1．4．3 數(shù)據(jù)的讀取與保存
1．5 MATLABGUI編程
1．5．1 handles結(jié)構(gòu)體
1．5．2 回調(diào)函數(shù)
1．6 MATLAB與Excel混合編程
參考文獻(xiàn)
第2章最優(yōu)化理論基礎(chǔ)
2．1 最優(yōu)化問題的分類
2．2 最優(yōu)化基本概念
2．3 最優(yōu)化方法性能評估
參考文獻(xiàn)
第3章局部和全局優(yōu)化算法
3．1 數(shù)值優(yōu)化
3．1．1 解析法與數(shù)值法
3．1．2 局部與全局優(yōu)化
3．2 局部優(yōu)化算法
3．2．1 梯度下降法與共軛梯度法
3．2．2 牛頓法與擬牛頓法
3．2．3 共軛方向法與交替方向法
3．2．4 算法測試
3．3 全局優(yōu)化算法
3．3．1 遺傳算法
3．3．2 模擬退火算法
3．3．3 粒子群優(yōu)化算法
3．3．4 差分進(jìn)化算法
3．3．5 人工蜂群算法
3．3．6 算法測試
參考文獻(xiàn)
附錄
……
第4章連續(xù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法
第5章離散狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法
第6章狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的工程應(yīng)用
索引