《智能优化算法改进：从入门到MATLAB、Python编程实践》以粒子群算法为切入点，系统介绍多种常用的智能算法改进策略与思路，旨在帮助读者掌握优化算法的改进方法。读者可结合具体问题，参考本书为不同智能优化算法筛选并应用合适的改进策略。同时，本书特别呈现了多种相对复杂的改进粒子群算法实例，供读者深入学习和借鉴。书中所有算法均提供MATLAB和Python双语言实现，方便不同语言背景的读者参考。全书共分7章：第1章详解粒子群算法原理及其编程实现；第2章阐释智能优化算法基准测试集；第3章介绍智能优化算法评价指标；第4章探讨混沌映射理论；第5章展示基于混沌映射理论的算法改进；第6章分析基于随机变异改进的粒子群算法；第7章研究多策略改进的粒子群算法。

（1）聚焦经典，掌握精髓：以粒子群算法切入，详解数十种实用改进策略（混沌映射、随机变异、多策略融合）。（2）双语言实现，零障碍学习：所有算法均提供MATLAB+Python完整可运行代码，直接验证、快速上手。（3）案例驱动，解决真问题：包含完整建模过程与改进应用案例（如函数寻优、算法对比测试），省时省力。（4）内容扎实，即查即用：涵盖基准测试集、评价指标、深入改进方案（自适应权重、竞争学习、粒子调度），学生做研究、工程师搞开发都能用。

前言
近年来，为了在一定程度上解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题，智能优化算法得到了快速发展和广泛应用。智能优化算法，通常称为元启发式算法，包括粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法等。元启发式算法的常见灵感来源通常可概括为生物、物理、化学、社会等系统或领域中的相关行为、功能、经验、规则、作用机理等，因其独特的优点和机制，在国内外得到了学者们广泛的关注，正在不断演化和飞速发展，在信号处理、图像处理、生产任务分配、路径规划、自主自动控制等众多领域得到了成功应用。
智能优化算法的改进不断发展，涌现了很多不同的改进智能优化算法，改进智能优化算法也成了研究热点。
本书介绍多种智能算法改进的常用策略和思路，帮助读者学习如何对智能优化算法进行改进。读者可以针对不同的问题，以此书为参考，对不同的智能优化算法选择合适的改进策略进行改进。
本书特色
（1）经典入门，策略普适：从经典的粒子群算法讲起，重点介绍常用且实用的改进策略。这些策略思路清晰、易于理解，读者能轻松掌握并灵活套用到其他优化算法中。
（2）双语言实现，学习无障碍： 所有算法均提供 MATLAB 和 Python 两种语言的完整代码，无论读者习惯哪种编程语言，都能无障碍地学习、运行和验证。
（3）案例驱动，拿来即用：书中包含丰富的实际案例，并配有完整的建模过程讲解和可直接运行的代码。初学者能快速上手，获得启发；工程师和研究人员能省去大量查资料、写代码的时间，直接应用现成方案解决实际问题。
（4）深入理解，快速掌握：通过具体的代码实例，读者能更透彻地理解算法原理，更快地学会如何运用这些算法工具。
（5）基础扎实，扩展性强：对每种算法，不仅讲解基础应用，也涵盖多优化策略等更深入的方向，为感兴趣的读者打下坚实基础，指明深入研究路径。
读者服务
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陈克伟，原陆军装甲兵学院兵器与控制系讲师。2006年7月毕业于西安交通大学电气工程学院，获工学学士学位；2008年12月毕业于国防科技大学智能科学学院（原机电工程与自动化学院），获工学硕士学位。主要研究电气工程与智能控制。出版图书4本，发表论文20余篇，授权发明专利20余项，获科技进步二等奖2项。魏曙光，原陆军装甲兵学院兵器与控制系副教授。1998年毕业于原装甲兵工程学院，2013年获工学博士学位，主要从事电气工程与智能控制，车辆综合电力等方面的研究工作。出版专著/教材7本，发表论文50余篇，授权发明专利20余项，曾获国家科技进步二等奖1项，科技进步一等奖3项。范旭，国内某芯片公司高级工程师，毕业于西南交通大学获工学硕士学位。主要专注图像算法，优化算法，图形架构设计领域，出版图书3本。

目录
第 1 章 粒子群算法原理及其编程实现 1
1.1 粒子群算法的基本原理 1
1.2 粒子算法的 MATLAB 实现 3
1.2.1 种群初始化 3
1.2.2 适应度函数 5
1.2.3 边界检查和约束函数 6
1.2.4 粒子群算法代码 7
1.3 粒子群算法的 Python 实现 9
1.3.1 种群初始化 9
1.3.2 适应度函数 11
1.3.3 边界检查和约束函数 12
1.3.4 粒子群算法代码 13
1.4 基于粒子群算法的函数寻优 14
1.4.1 问题描述 14
1.4.2 适应度函数设计 16
1.4.3 主函数设计 16
第 2 章 智能优化算法基准测试集 19
2.1 基准测试集简介 19
2.2 基准测试函数绘图以及测试函数代码编写 21
2.2.1 F1 函数 21
2.2.2 F2 函数 23
2.2.3 F3 函数 24
2.2.4 F4 函数 26
2.2.5 F5 函数 28
2.2.6 F6 函数 30
2.2.7 F7 函数 32
2.2.8 F8 函数 33
2.2.9 F9 函数 35
2.2.10 F10 函数 37
2.2.11 F11 函数 39
2.2.12 F12 函数 41
2.2.13 F13 函数 43
2.2.14 F14 函数 46
2.2.15 F15 函数 48
2.2.16 F16 函数 50
2.2.17 F17 函数 52
2.2.18 F18 函数 53
2.2.19 F19 函数 55
2.2.20 F20 函数 58
2.2.21 F21 函数 60
2.2.22 F22 函数 62
2.2.23 F23 函数 64
第 3 章 智能优化算法评价指标 67
3.1 平均值 67
3.2 标准差 67
3.3 值和最差值 68
3.4 Wilcoxon 秩和检验 69
3.5 Friedman 秩和检验 70
3.6 收敛曲线 71
第 4 章 混沌映射理论 73
4.1 Chebyshev 混沌映射 73
4.1.1 基本原理 73
4.1.2 代码实现 74
4.2 Circle 混沌映射 75
4.2.1 基本原理 75
4.2.2 代码实现 75
4.3 Gauss 混沌映射 77
4.3.1 基本原理 77
4.3.2 代码实现 77
4.4 Iterative 混沌映射 79
4.4.1 基本原理 79
4.4.2 代码实现 79
4.5 Logistic 混沌映射 81
4.5.1 基本原理 81
4.5.2 代码实现 81
4.6 Piecewise 混沌映射 83
4.6.1 基本原理 83
4.6.2 代码实现 83
4.7 Sine 混沌映射 85
4.7.1 基本原理 85
4.7.2 代码实现 85
4.8 Singer 混沌映射 87
4.8.1 基本原理 87
4.8.2 代码实现 87
4.9 Sinusoidal 混沌映射 89
4.9.1 基本原理 89
4.9.2 代码实现 89
4.10 Tent 混沌映射 91
4.10.1 基本原理 91
4.10.2 代码实现 91
4.11 Fuch 混沌映射 93
4.11.1 基本原理 93
4.11.2 代码实现 93
4.12 SPM 混沌映射 95
4.12.1 基本原理 95
4.12.2 代码实现 95
4.13 ICMIC 混沌映射 97
4.13.1 基本原理 97
4.13.2 代码实现 97
4.14 Tent-Logistic-Cosine 混沌映射 99
4.14.1 基本原理 99
4.14.2 代码实现 99
4.15 Logistic-Sine-Cosine 混沌映射 101
4.15.1 基本原理 101
4.15.2 代码实现 101
4.16 Sine-Tent-Cosine 混沌映射 103
4.16.1 基本原理 103
4.16.2 代码实现 103
4.17 Henon 混沌映射 105
4.17.1 基本原理 105
4.17.2 代码实现 105
4.18 Cubic 混沌映射 107
4.18.1 基本原理 107
4.18.2 代码实现 107
4.19 Logistic-Tent 混沌映射 109
4.19.1 基本原理 109
4.19.2 代码实现 109
4.20 Bernoulli 混沌映射 111
4.20.1 基本原理 111
4.20.2 代码实现 111
第 5 章 基于混沌映射理论的算法改进 113
5.1 种群初始化改进 113
5.1.1 基于混沌映射改进种群初始化的粒子群算法 113
5.1.2 基于混沌映射改进种群初始化的粒子群算法的寻优求解 150
5.2 种群内部扰动 170
5.2.1 基于混沌映射改进的粒子群算法 170
5.2.2 基于混沌映射改进的粒子群算法的寻优求解 204
第 6 章 基于随机变异改进的粒子群算法 218
6.1 基于高斯变异改进的粒子群算法 218
6.1.1 高斯变异 218
6.1.2 基于高斯变异改进的粒子群算法代码实现 219
6.2 基于柯西变异改进的粒子群算法 223
6.2.1 柯西变异 223
6.2.2 基于柯西变异改进的粒子群算法代码实现 224
6.3 基于 t 分布变异改进的粒子群算法 228
6.3.1 t 分布变异 228
6.3.2 基于 t 分布变异改进的粒子群算法代码实现 229
6.4 基于反向学习改进的粒子群算法 233
6.4.1 反向学习策略 233
6.4.2 基于反向学习改进的粒子群算法代码实现 233
6.5 基于透镜反向学习改进的粒子群算法 237
6.5.1 透镜反向学习策略 237
6.5.2 基于透镜反向学习改进的粒子群算法代码实现 238
6.6 基于 Levy 飞行改进的粒子群算法 243
6.6.1 Levy 飞行 243
6.6.2 基于 Levy 飞行改进的粒子群算法代码实现 244
6.7 基于随机变异改进的粒子群算法测试 248
6.7.1 函数封装 248
6.7.2 代码实现 249
6.7.3 寻优求解 254
第 7 章 多策略改进的粒子群算法 260
7.1 曲线递增策略的自适应粒子群算法 260
7.1.1 曲线递增策略 260
7.1.2 代码实现 261
7.1.3 寻优求解对比 265
7.2 加权变异的粒子群算法 269
7.2.1 自适应权重和自适应学习因子 269
7.2.2 加权变异 269
7.2.3 高斯扰动 270
7.2.4 代码实现 271
7.2.5 寻优求解对比 276
7.3 具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法 279
7.3.1 纠正策略 279
7.3.2 Pbest 指导 Gbest 的逐维学习策略 280
7.3.3 具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法 281
7.3.4 代码实现 282
7.3.5 寻优求解对比 287
7.4 基于竞争学习的粒子群优化算法 290
7.4.1 竞争学习机制 290
7.4.2 代码实现 292
7.4.3 寻优求解对比 296
7.5 基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法 300
7.5.1 紧凑度 300
7.5.2 粒子调度处理的方法 301
7.5.3 代码实现 302
7.5.4 寻优求解对比 307
参考文献 311