群智能优化算法

群智能优化算法作为一种新兴的智能优化技术和诸多交叉学科研究领域的前沿，受到了越来越多研究者的关注。这些算法受自然界生物进化过程和生物群体行为规律的启发，吸收和融合了运筹学、生物学、物理学、计算数学、计算机科学、人工智能和控制论等学科思想和方法，在没有集中控制且不提供全局信息的条件下，为求解传统优化方法难以解决的非线性、不可微、不确定、多目标、分布式复杂优化问题提供了新思路和新手段，在诸多学科领域得到了成功应用。本书选取了具有代表性的遗传算法、差分进化算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法、细菌觅食优化算法、人工鱼群算法、混合蛙跳算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法、狼群算法、秃鹰搜索优化算法、蝠鲼觅食优化算法、野狗优化算法和沙丘猫群优化算法16种群智能优化算法，重点讲述了这些算法的基本原理、运算流程、主要参数和应用实例，特别是对每个应用实例都给出了详细的MATLAB实现参考程序。本书可作为高校本科生、研究生相关课程的教材或参考书，也可供相关工程技术人员自学参考。