现代智能优化混合算法及其应用

第1章 绪论/1 1.1 智能优化算法简介/1 1.1.1 遗传算法简介/1 1.1.2 蚁群算法简介/11 1.1.3 退火算法简介/20 1.2 混合优化算法简介/32 1.2.1 混合优化算法概述/32 1.2.2 混合优化算法现状/32 1.3 本章小结/33第2章 混合遗传算法/34 2.1 基本遗传算法/34 2.1.1 基本遗传算法及流程图/34 2.1.2 基本遗传算法的特点/43 2.2 改进的遗传算法/44 2.2.1 双阈值控制的遗传算法/44 2.2.2 改进的伪并行遗传算法/49 2.2.3 改进的小生境遗传算法/53 2.2.4 改进的自适应遗传算法/56 2.2.5 基于免疫原理的新优化遗传算法/58 2.2.6 模式理论及模式导向的遗传算法/65 2.2.7 改进的双倍体遗传算法/68 2.2.8 改进的并行遗传算法/75 2.3 遗传算法与其他优化算法的融合/80 2.3.1 病毒进化遗传算法/80 2.3.2 改进的DNA免疫遗传算法/83 2.4 本章小结/86第3章 混合蚁群算法/87 3.1 基本蚁群算法/87 3.1.1 基本蚁群算法及流程图/87 3.1.2 基本蚁群算法的特点/92 3.2 改进的蚁群算法/93 3.2.1 一种改进的非均匀窗口蚁群算法/93 3.2.2 基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法/99 3.3 蚁群、遗传算法的融合——动态蚁群遗传算法/102 3.4 本章小结/106第4章 混合退火算法/107 4.1 基本退火算法/107 4.1.1 基本退火算法及流程图/107 4.1.2 基本退火算法的特点/112 4.2 退火算法与其他优化算法的融合/113 4.2.1 改进的遗传退火算法/113 4.2.2 基于学习机制的退火并行遗传算法/117 4.3 本章小结/122第5章 其他典型混合优化算法/123 5.1 禁忌—并行混合遗传算法/123 5.1.1 禁忌—并行遗传算法的关键技术/124 5.1.2 混合算法流程/126 5.2 周期性病毒进化遗传算法/127 5.2.1 新的周期性病毒进化遗传算法的基本思想/127 5.2.2 改进的周期性病毒进化遗传算法流程/131 5.2.3 改进的周期性病毒进化遗传算法的优点/131 5.3 改进的决策树学习算法/132 5.4 改进的广义粒子群优化算法/137 5.4.1 基本粒子群优化算法介绍/137 5.4.2 基本粒子群优化机理分析/138 5.4.3 广义粒子群优化算法模型/139 5.4.4 GPSO的具体流程/141 5.5 一种基于粒子群优化的反向传播神经网络算法/142 5.6 一种基于混沌优化的模糊聚类方法/148 5.6.1 聚类的定义/148 5.6.2 基于混沌优化的模糊聚类/149 5.7 本章小结/152第6章 混合优化算法的典型应用/153 6.1 TSP问题/153 6.1.1 旅行商问题模型/153 6.1.2 动态蚁群遗传算法求解TSP问题/155 6.2 0-1背包问题/160 6.2.1 0-1背包问题模型/160 6.2.2 使用改进的遗传退火算法求解0-1背包问题/164 6.3 车间调度问题/169 6.3.1 车间调度问题的描述/170 6.3.2 双阈值控制的遗传算法求解车间调度问题/171 6.4 车辆路径问题/177 6.4.1 车辆路径问题描述/177 6.4.2 自适应遗传算法求解车辆路径问题/180 6.5 装箱问题/184 6.5.1 装箱问题描述/185 6.5.2 使用基于学习机制的退火并行遗传算法求解装箱问题/188 6.6 图着色问题/194 6.6.1 图着色问题描述/194 6.6.2 周期性病毒进化遗传算法求解图着色问题/195 6.7 本章小结/200第7章 总结及展望/201 7.1 主要工作总结及创新/201 7.2 未来发展方向/203 7.3 本章小结/205参考文献/206

梁旭、黄明所著的《现代智能优化混合算法及其应用》内容自成体系，由7章组成。第1章为绪论，主要介绍遗传算法、蚁群算法、退火算法三种智能优化算法的原理、相关概念和特点等。此外，该章还介绍了混合优化算法的基本概念和相关研究现状等。第2章～第4章分别介绍了混合遗传算法、混合蚁群算法和混合退火算法的改进策略、参数选取、算法原理、算法步骤等内容。第5章对其他典型优化混合算法（如禁忌混合算法、病毒混合算法、粒子群混合算法等）的基本原理、基本步骤、改进内容、改进步骤等进行了介绍。第6章针对当前工程优化领域的典型应用问题（如旅行商问题、车间调度问题、装箱问题、图着色问题等），详细阐述了混合优化算法的应用过程。第7章对当前智能优化混合算法的研究现状、应用情况等进行了总结，并对其下一步的研究前景进行了展望。 智能优化混合算法是一种以某类优化算法为基础，融合其他智能算法或理论的混合算法，可用于求解各种工程问题优化解。 梁旭、黄明所著的《现代智能优化混合算法及其应用》系统讨论了现今应用较为广泛的几种智能优化混合算法，主要内容来源于作者多年的研究成果，使读者比较全面地了解智能优化混合算法的相关知识及应用。《现代智能优化混合算法及其应用》理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体，对智能优化混合算法的原理、步骤、应用等进行了全面且详细的介绍。 《现代智能优化混合算法及其应用》可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业的研究生及高年级本科生教材，也可作为从事计算智能、软件开发等优化相关专业研究人员和工程技术人员的参考书。