智能优化算法与MATLAB编程实践

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前言

第1章 蜉蝣优化算法

1.1 基本原理

1.1.1 雄性蜉蝣的运动

1.1.2 雌性蜉蝣的运动

1.1.3 雌雄蜉蝣的交配过程

1.1.4 蜉蝣优化算法流程

1.2 MATLAB实现

1.2.1 种群初始化

1.2.2 适应度函数

1.2.3 边界检查和约束函数

1.2.4 蜉蝣优化算法代码

1.3 函数寻优

1.3.1 问题描述

1.3.2 适应度函数设计

1.3.3 主函数设计

1.4 减速器设计

1.4.1 问题描述

1.4.2 适应度函数设计

1.4.3 主函数设计

参考文献

第2章 哈里斯鹰优化算法

2.1 基本原理

2.1.1 搜索阶段

2.1.2 从搜索到开发的转换阶段

2.1.3 开发阶段

2.1.4 哈里斯鹰优化算法流程

2.2 MATLAB实现

2.2.1 种群初始化

2.2.2 适应度函数

2.2.3 边界检查和约束函数

2.2.4 Levy飞行函数

2.2.5 算法代码

2.3 函数寻优

2.3.1 问题描述

2.3.2 适应度函数设计

2.3.3 主函数设计

2.4 拉伸／压缩弹簧设计

2.4.1 问题描述

2.4.2 适应度函数设计

2.4.3 主函数设计

参考文献

第3章 狮群优化算法

3.1 基本原理

3.1.1 狮王更新方式

3.1.2 母狮更新方式

3.1.3 幼狮更新方式

3.1.4 狮群优化算法流程

3.2 MATLAB实现

3.2.1 种群初始化

3.2.2 适应度函数

3.2.3 边界检查和约束函数

3.2.4 狮群优化算法代码

3.3 函数寻优

3.3.1 问题描述

3.3.2 适应度函数设计

3.3.3 主函数设计

3.4 压力容器设计

3.4.1 问题描述

3.4.2 适应度函数设计

3.4.3 主函数设计

参考文献

第4章 樽海鞘群算法

4.1 基本原理

4.1.1 樽海鞘群算法的数学模型

4.1.2 樽海鞘群算法流程

4.2 MATLAB实现

4.2.1 种群初始化

4.2.2 适应度函数

4.2.3 边界检查和约束函数

4.2.4 樽海鞘群算法代码

4.3 函数寻优

4.3.1 问题描述

4.3.2 适应度函数设计

4.3.3 主函数设计

4.4 三杆桁架设计

4.4.1 问题描述

4.4.2 适应度函数设计

4.4.3 主函数设计

参考文献

第5章 秃鹰搜索算法

5.1 基本原理

5.1.1 选择阶段

5.1.2 搜索阶段

5.1.3 俯冲阶段

5.1.4 秃鹰搜索算法流程

5.2 MATLAB实现

5.2.1 种群初始化

5.2.2 适应度函数

5.2.3 边界检查和约束函数

5.2.4 秃鹰搜索算法代码

5.3 函数寻优

5.3.1 问题描述

5.3.2 适应度函数设计

5.3.3 主函数设计

5.4 齿轮传动设计