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《智能優化演算法及其Matlab案例》是對智能優化演算法及其實際應用的研究成果的系統總結。智能優化演算法是一類模擬生物進化、群體行為或物理法則等自然現象或過程的計算方法，用於解決組合優化、函數優化、大空間等複雜的優化問題，得到了國內外學者的廣泛關注。本書共有8章，第1章介紹了智能優化演算法的概念、特點、分類以及最優化問題的含義、分類等；第2章到第7章分別介紹了遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、帝國競爭演算法等6種經典智能優化演算法的理論基礎、演算法流程及Matlab案例應用；第8章介紹了多目標進化優化演算法的理論基礎、演算法框架及Matlab案例應用。本書提供了實際應用案例的詳細Matlab運行代碼，對於採用這些演算法工具來解決生產調度、路徑規劃、任務分配等領域具體問題的理論研究和工程技術人員，可以參考代碼快速理解和掌握演算法。
本書為高等院校智能製造工程、工業工程、自動化、電腦等專業的教學用書，也可作為研究智能製造、群體智能、人工智慧、優化演算法等相關領域與專業的研究生及研究人員的參考用書。
目錄
第1章 概述
1.1 智能優化演算法簡介
1.1.1 智能優化演算法的含義與特點
1.1.2 智能優化演算法的分類
1.2 最優化問題
1.2.1 最優化問題含義
1.2.2 最優化問題的分類
1.2.3 計算複雜性與NP問題
1.3 智能優化演算法的應用與發展
參考文獻
第2章 遺傳演算法
2.1 遺傳演算法理論
2.1.1 遺傳演算法的基本概念
2.1.2 遺傳演算法的生物學基礎
2.1.3 遺傳演算法的特點
2.1.4 遺傳演算法的改進方向
2.2 遺傳演算法流程
2.3 實例推導與模擬
參考文獻
第3章 模擬退火演算法
3.1 引言
3.2 模擬退火演算法理論
3.2.1 物理退火過程
3.2.2 模擬退火演算法的原理
3.2.3 模擬退火演算法的特點
3.2.4 模擬退火演算法的改進方向
3.3 模擬退火演算法流程
3.4 實例推導與模擬
參考文獻
第4章 禁忌搜索演算法
4.1 引言
4.2 禁忌搜索演算法理論
4.2.1 禁忌搜索演算法的發展歷程
4.2.2 禁忌搜索演算法的優化過程
4.2.3 禁忌搜索演算法的特點
4.2.4 禁忌搜索演算法的改進方向
4.3 禁忌搜索演算法流程
4.3.1 關鍵參數說明
4.3.2 禁忌搜索演算法流程
4.4 實例推導與模擬
參考文獻
第5章 蟻群優化演算法
5.1 引言
5.2 蟻群優化演算法理論
5.2.1 蟻群覓食過程
5.2.2 蟻群優化演算法的優化過程
5.2.3 蟻群優化演算法的特點
5.2.4 蟻群優化演算法的改進方向
5.3 蟻群優化演算法流程
5.3.1 關鍵參數說明
5.3.2 演算法的整體思路
5.4 實例推導與模擬
參考文獻
第6章 粒子群優化演算法
6.1 引言
6.2 粒子群優化演算法理論
6.2.1 粒子群優化演算法的優化過程
6.2.2 粒子群優化演算法的特點
6.2.3 粒子群優化演算法的改進方向
6.3 粒子群優化演算法流程
6.3.1 關鍵參數說明
6.3.2 演算法的整體思路
6.4 實例推導與模擬
參考文獻
第7章 帝國競爭演算法
7.1 引言
7.2 帝國競爭演算法理論
7.2.1 帝國競爭演算法的主要過程
7.2.2 帝國競爭演算法的優化過程
7.3 帝國競爭演算法流程
7.3.1 ICA演算法的初始化
7.3.2 殖民地向所屬帝國主義國家移動
7.3.3 改變帝國主義國家和殖民地的位置
7.3.4 計算帝國的總勢力
7.3.5 帝國的競爭
7.3.6 弱勢帝國的滅亡
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