面向复杂优化问题求解的智能优化方法PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 最优化问题的研究意义 1

1.2 优化问题的基本概念与数学模型 2

1.3 优化问题的分类与求解方法运用原则 8

1.3.1 解的分类 8

1.3.2 目标的分类 9

1.3.3 约束的分类 10

1.3.4 优化问题的分类谱系 10

1.3.5 问题规模与计算复杂性 16

1.3.6 求解方法的运用原则与搜索优化算法的一般流程 18

1.4 智能优化的概念 22

1.5 智能优化方法的分类 23

1.6 智能优化研究的发展历史 24

问题与思考 27

参考文献 28

第2章 典型智能优化方法 30

2.1 伪随机数的生成 30

2.1.1 均匀分布的伪随机数 30

2.1.2 任意概率分布的伪随机数 31

2.2 混沌迭代与混沌搜索算法 33

2.3 模拟退火算法 35

2.3.1 模拟退火算法的原理 36

2.3.2 模拟退火算法的基本结构 37

2.3.3 多目标模拟退火算法 39

2.4 禁忌搜索算法 40

2.4.1 禁忌搜索算法的基本思想 40

2.4.2 禁忌搜索算法流程 42

2.5 遗传算法 43

2.5.1 遗传算法的基本概念和思想 43

2.5.2 遗传算法的改进研究、经典变体及其应用 47

2.6 差分进化算法 53

2.6.1 传统差分进化算法 53

2.6.2 差分进化算法的先进变体 56

2.7 分布估计算法 60

2.7.1 分布估计算法的思想与算法流程 60

2.7.2 离散型分布估计算法 61

2.7.3 连续型分布估计算法 63

2.7.4 动态环境下的分布估计算法 66

2.7.5 多目标分布估计算法 66

2.7.6 分布估计算法的应用 67

2.8 蚁群优化算法 68

2.8.1 蚁群算法的思想起源 68

2.8.2 基本蚁群算法原理 69

2.8.3 改进蚁群算法 72

2.9 粒子群优化算法 74

2.9.1 粒子群优化算法的相关背景 74

2.9.2 经典粒子群优化算法 76

2.9.3 新型粒子群优化算法 78

问题与思考 81

参考文献 82

第3章 智能优化方法的统一框架与共性理论 98

3.1 智能优化方法的统一框架 98

3.2 智能优化方法的收敛性分析 104

3.2.1 收敛性与全局收敛性的定义 104

3.2.2 全局收敛性定理 105

3.2.3 关于收敛性的讨论 109

3.3 搜索空间的探索-开发权衡 110

3.3.1 探索与开发的定义与权衡方式 110

3.3.2 “探索-开发”权衡的多阶段随机压缩模型 112

3.4 总结与讨论 128

问题与思考 130

参考文献 131

第4章 混合型智能优化方法 134

4.1 文化基因算法 134

4.2 混合型智能优化算法的混合策略分类 137

4.2.1 母体算法 137

4.2.2 差分进化与粒子群优化的混合算法 138

4.2.3 混合策略的分类法 140

4.2.4 典型混合策略的试验比较 147

4.3 总结与讨论 160

问题与思考 162

参考文献 162

第5章 智能优化方法在作战资源部署问题中的应用 165

5.1 作战资源部署问题的分类 165

5.1.1 传感器网络部署 166

5.1.2 火力单元部署 169

5.2 传感器部署优化问题的智能优化求解 173

5.2.1 三维空间传感器网络部署的数学模型 173

5.2.2 基于三维模型的部署优化算法设计 182

5.2.3 仿真试验及分析 189

5.3 要地防空火力单元部署问题的智能优化求解 200

5.3.1 问题的数学描述 200

5.3.2 优化求解 203

5.3.3 试验分析 206

问题与思考 209

参考文献 209

第6章 智能优化方法在作战资源分配问题中的应用 216

6.1 作战资源分配问题的分类 216

6.2 DWTA问题描述 218

6.2.1 目标函数 219

6.2.2 约束条件 221

6.3 武器-目标分配问题的智能优化求解 222

6.3.1 单目标确定性武器-目标分配问题 223

6.3.2 多目标确定性武器-目标分配问题 257

6.3.3 多目标不确定性武器-目标分配问题 280

问题与思考 287

参考文献 288

第7章 智能优化方法在运动体路径规划问题中的应用 294

7.1 运动体路径规划问题概述 294

7.1.1 运动体路径规划问题的分类 294

7.1.2 运动体路径规划算法 296

7.1.3 对运动体路径规划问题与方法的总结 300

7.2 动态环境下无人机的在线运动规划问题 302

7.2.1 运动规划问题描述 302

7.2.2 在线路径规划机制 305

7.2.3 基于差分进化算法和滚动时域控制的路径规划方法 307

7.2.4 计算试验 309

7.3 风场环境下曲率约束运动体的多点路径规划问题 312

7.3.1 多点路径规划问题的描述 313

7.3.2 风场环境下的多点路径规划问题描述 316

7.3.3 风场环境下两点间Dubins路径规划问题的求解 317

7.3.4 风场环境下DTSP问题的优化求解 324

7.3.5 计算试验 324

7.4 曲率约束运动体执行多区域搜索任务的路径规划问题 330

7.4.1 曲率约束运动体执行多区域搜索任务的路径规划问题描述 330

7.4.2 基于文化基因算法的优化求解 332

7.4.3 DTSPN问题扩展及求解 335

7.4.4 计算试验 336

问题与思考 341

参考文献 341

术语表（Glossary） 350