智能優化算法及其應用（簡體書）

隨著科學技術的進步，在現實中遇到的問題變得越來越複雜，如何有效地解決是經常面臨的一個問題。因此，國內外眾多研究者在不斷地研究和探索，而智能優化算法已成為重要的研究方向。
本書介紹了最經典、最受歡迎的9種智能優化算法的基本原理、算法流程、算法的不足與改進及網絡安全領域的應用，並給出了仿真測試實例，包括遺傳算法、差分進化算法、蟻群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼優化算法、鯨魚優化算法、模擬退火算法和頭腦風暴優化算法。

張生財,2006.9―2009.7 蘭州理工大學 工學碩士2016.9―現在 蘭州理工大學 博士在讀2009.7―現在 甘肅政法大學 從事教學科研工作在國內外學術期刊上發表論文13篇，其中EI索引5篇，參與國家自然科學基金項目2項、國家社科基金項目1項，主持甘肅省高校項目1項。

本書介紹了9種最經典的、最受歡迎的智能優化算法，共分為10章，第1章概述智能優化算法，梳理了100多種智能優化算法並進行了分類重點介紹，第2～10章詳細介紹了遺傳算法、差分進化算法、蟻群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼優化算法、鯨魚優化算法、模擬退火算法和頭腦風暴優化算法，包括算法簡介、基本理論、算法流程、算法的不足與改進、網絡安全領域的應用，並給出了仿真測試實例。

第1章緒論………………………………………………………………………1
1.1概述 1
1.2進化類算法 3
1.3群智能算法 5
1.4仿物理學優化算法 10
1.5仿人智能優化算法 11
參考文獻 12
第2章遺傳算法…………………………………………………………………21
2.1引言 21
2.2遺傳算法理論 22
2.2.1遺傳算法的生物學基礎 22
2.2.2遺傳算法理論基礎 22
2.2.3遺傳算法的基本概念 24
2.2.4遺傳算法的特點 26
2.3遺傳算法流程及關鍵參數設置 27
2.3.1標準遺傳算法 27
2.3.2遺傳算法基本流程 27
2.3.3遺傳算法關鍵參數設置 28
2.4遺傳算法的改進 29
2.4.1遺傳算法存在的問題 29
2.4.2遺傳算法的改進方法 29
2.5網絡安全領域應用及仿真測試實例 32
參考文獻 40
第3章差分進化算法……………………………………………………………42
3.1引言42
3.2差分進化算法理論42
3.2.1差分進化算法的原理42
3.2.2差分進化算法的特點43
3.2.3基本的差分進化算法43
3.2.4差分進化算法的其他形式44
3.3差分進化算法流程及關鍵參數設置46
3.3.1差分進化算法流程46
3.3.2差分進化算法關鍵參數設置46
3.4差分進化算法的改進47
3.4.1差分進化算法存在的問題47
3.4.2差分進化算法的改進策略49
3.5網絡安全領域應用及仿真測試實例53
參考文獻61
第4章蟻群算法…………………………………………………………………67
4.1引言67
4.2蟻群算法理論68
4.2.1蟻群的抽象68
4.2.2真實蟻群的覓食過程68
4.2.3人工蟻群的優化過程70
4.2.4真實螞蟻與人工螞蟻的異同70
4.2.5蟻群算法的特點71
4.3基本蟻群算法流程及關鍵參數設置71
4.3.1基本蟻群算法流程71
4.3.2蟻群算法關鍵參數設置73
4.4蟻群算法的改進74
4.4.1蟻群算法存在的問題74
4.4.2蟻群算法的改進算法75
4.5網絡安全領域應用及仿真測試實例77
參考文獻85
第5章粒子群算法………………………………………………………………87
5.1引言87
5.2粒子群算法理論88
5.2.1粒子群算法描述88
5.2.2粒子群算法建模88
5.2.3粒子群算法的特點88
5.3粒子群算法流程89
5.3.1基本粒子群算法89
5.3.2標準粒子群算法89
5.3.3粒子群算法基本流程90
5.3.4粒子群算法參數設置91
5.4粒子群算法的改進92
5.4.1粒子群算法存在的問題92
5.4.2粒子群算法的改進算法93
5.5網絡安全領域應用及仿真測試實例97
參考文獻108
第6章人工蜂群算法……………………………………………………………111
6.1引言111
6.2人工蜂群算法理論112
6.2.1人工蜂群算法的原理112
6.2.2人工蜂群算法的描述114
6.2.3人工蜂群算法的特點115
6.3人工蜂群算法流程及參數設置115
6.3.1人工蜂群算法流程115
6.3.2人工蜂群算法參數設置116
6.4人工蜂群算法的改進116
6.4.1人工蜂群算法存在的問題116
6.4.2人工蜂群算法的改進算法117
6.5網絡安全領域應用及仿真測試實例120
參考文獻130
第7章灰狼優化算法……………………………………………………………135
7.1引言135
7.2灰狼優化算法理論135
7.2.1灰狼的社會等級及狩獵行為135
7.2.2灰狼優化算法的數學描述136
7.3灰狼優化算法流程及參數設置139
7.3.1灰狼優化算法流程139
7.3.2灰狼優化算法參數設置140
7.4灰狼優化算法的改進140
7.4.1灰狼優化算法存在的問題140
7.4.2灰狼優化算法的改進算法141
7.5網絡安全領域應用及仿真測試實例146
參考文獻155
第8章鯨魚優化算法……………………………………………………………161
8.1引言161
8.2鯨魚優化算法理論161
8.2.1鯨魚的覓食行為161
8.2.2鯨魚優化算法的原理162
8.2.3鯨魚優化算法的數學模型162
8.3鯨魚優化算法流程及參數設置165
8.3.1鯨魚優化算法流程165
8.3.2鯨魚優化算法參數設置166
8.4鯨魚優化算法的改進167
8.4.1鯨魚優化算法存在的問題167
8.4.2鯨魚優化算法的改進算法168
8.5網絡安全領域應用及仿真測試實例173
參考文獻181
第9章模擬退火算法……………………………………………………………183
9.1引言183
9.2模擬退火算法理論184
9.2.1物理退火過程184
9.2.2模擬退火原理184
9.2.3模擬退火算法思想185
9.2.4模擬退火算法的特點185
9.3模擬退火算法流程及關鍵參數設置186
9.3.1模擬退火算法流程186
9.3.2模擬退火算法關鍵參數設置187
9.4模擬退火算法的改進188
9.4.1模擬退火算法存在的問題188
9.4.2模擬退火算法的改進算法188
9.5網絡安全領域應用及仿真測試實例190
參考文獻198
第10章頭腦風暴優化算法………………………………………………………200
10.1引言200
10.2頭腦風暴優化算法理論201
10.2.1頭腦風暴優化算法的基本思想201
10.2.2頭腦風暴過程的描述202
10.2.3頭腦風暴優化算法的特點203
10.3頭腦風暴優化算法流程及參數設置203
10.3.1基本頭腦風暴優化算法203
10.3.2頭腦風暴優化算法流程206
10.3.3頭腦風暴優化算法參數設置207
10.4頭腦風暴優化算法的改進209
10.4.1頭腦風暴優化算法存在的問題209
10.4.2頭腦風暴優化算法的改進算法209
10.5網絡安全領域應用及仿真測試實例212
參考文獻222