智能优化算法及其应用（王凌著）

《智能优化算法及其应用》是王凌教授撰写的一本深入探讨智能优化算法的著作，它涵盖了模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索、神经网络化算法、混沌优化以及混合优化策略等多个领域的核心理论与实践应用。这本书对于理解和掌握这些算法具有重要的指导意义。 模拟退火算法是一种借鉴了物理中固体冷却过程的随机搜索算法，它通过引入温度参数来控制搜索过程中的接受概率，从而避免过早陷入局部最优。书中会详细讲解模拟退火算法的基本原理，包括状态空间的构建、初始温度设定、温度下降规则以及如何在实际问题中应用这些算法。 遗传算法是受到生物进化机制启发的全局优化方法，主要包含选择、交叉和变异三个基本操作。书中会阐述遗传算法的适应度函数设计、种群初始化、遗传算子的选择以及如何处理复杂优化问题。 禁忌搜索算法则是一种动态记忆搜索策略，它通过设立禁忌表来避免重复回溯已经探索过的解，以增加算法的多样性。书中会介绍禁忌搜索的基本思想、禁忌规则的设置以及在实际问题中的应用实例。 神经网络化算法，如反向传播神经网络，是基于多层非线性变换的模型，用于函数逼近和分类任务。书中将详细讲解神经网络的结构、学习算法、训练策略以及在模式识别和预测问题中的应用。 混沌优化是利用混沌系统的遍历性和敏感依赖性来改进传统优化算法的一种方法。书中会解释混沌序列的生成、混沌搜索的特性以及如何结合混沌优化解决实际工程问题。 混合优化策略是将多种优化算法相结合，以利用它们各自的优点，提高求解效率和全局搜索能力。书中会探讨各种混合策略的设计原则、组合方式以及在实际优化问题中的有效性。 本书的特色在于对各种智能优化算法进行了统一的结构描述，强调了混合策略的开发与应用，为读者提供了全面而深入的理解。无论你是研究者还是工程师，都能从中受益，提升解决复杂优化问题的能力。通过对这些算法的学习，读者能够更好地应对现实世界中的优化挑战，比如在工程设计、生产调度、机器学习等领域找到最优解决方案。