目　　录__eol____eol__第1章 粒子群优化算法原理及其MATLAB__eol__ 实现 1__eol__1.1 粒子群优化算法的基本原理 1__eol__1.1.1 粒子和速度初始化 1__eol__1.1.2 个体历史最优值和全局最优值 1__eol__1.1.3 粒子群的速度和位置更新 2__eol__1.1.4 粒子群优化算法流程 2__eol__1.2 粒子群优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 3__eol__1.2.1 种群初始化 3__eol__1.2.2 适应度函数 5__eol__1.2.3 边界检查和约束函数 5__eol__1.2.4 粒子群优化算法代码 6__eol__1.3 粒子群优化算法的应用案例 8__eol__1.3.1 求解函数极值 8__eol__1.3.2 带约束问题求解：基于粒子群__eol__ 优化算法的压力容器设计 10__eol__1.4 粒子群优化算法的中间结果 13__eol__参考文献 16__eol__第2章 蚁狮优化算法原理及其MATLAB__eol__ 实现 17__eol__2.1 蚁狮优化算法的基本原理 17__eol__2.1.1 蚂蚁的随机游走 17__eol__2.1.2 设置陷阱 18__eol__2.1.3 利用陷阱诱捕蚂蚁 18__eol__2.1.4 捕获猎物并重建洞穴 19__eol__2.1.5 蚁狮优化算法流程 19__eol__2.2 蚁狮优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 20__eol__2.2.1 种群初始化 20__eol__2.2.2 适应度函数 22__eol__2.2.3 边界检查和约束 22__eol__2.2.4 轮盘赌策略 23__eol__2.2.5 蚁狮优化算法的随机游走 24__eol__2.2.6 蚁狮优化算法的MATLAB__eol__ 代码 28__eol__2.3 蚁狮优化算法的应用案例 30__eol__2.3.1 求解函数极值 30__eol__2.3.2 带约束问题求解：基于蚁狮__eol__ 优化算法的压力容器设计 32__eol__2.4 蚁狮优化算法的中间结果 35__eol__参考文献 38__eol__第3章 果蝇优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 39__eol__3.1 果蝇优化算法的基本原理 39__eol__3.1.1 果蝇初始化 39__eol__3.1.2 果蝇通过气味寻找食物 39__eol__3.1.3 果蝇位置更新 40__eol__3.1.4 果蝇优化算法流程 40__eol__3.2 果蝇优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 41__eol__3.2.1 果蝇位置初始化 41__eol__3.2.2 适应度函数 43__eol__3.2.3 边界检查和约束 43__eol__3.2.4 果蝇优化算法代码 44__eol__3.2.5 改进果蝇优化算法代码 45__eol__3.3 果蝇优化算法的应用案例 47__eol__3.3.1 求解函数极值 47__eol__3.3.2 带约束问题求解：基于果蝇__eol__ 优化算法的压力容器设计 49__eol__3.4 果蝇优化算法的中间结果 51__eol__参考文献 55__eol__第4章 萤火虫优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 56__eol__4.1 萤火虫优化算法的基本原理 56__eol____eol__4.1.1 萤火虫的相对亮度计算 56__eol__4.1.2 萤火虫的吸引度计算 56__eol__4.1.3 萤火虫的位置更新 56__eol__4.1.4 萤火虫优化算法流程 57__eol__4.2 萤火虫优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 57__eol__4.2.1 萤火虫位置初始化 57__eol__4.2.2 适应度函数 59__eol__4.2.3 边界检查和约束 60__eol__4.2.4 萤火虫优化算法代码 60__eol__4.3 萤火虫优化算法的应用案例 63__eol__4.3.1 求解函数极值 63__eol__4.3.2 带约束问题求解：基于萤火虫__eol__ 优化算法的压力容器设计 65__eol__4.4 萤火虫优化算法的中间结果 67__eol__参考文献 70__eol__第5章 灰狼优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 71__eol__5.1 灰狼优化算法的基本原理 71__eol__5.1.1 包围猎物 71__eol__5.1.2 狩猎 72__eol__5.1.3 攻击猎物 72__eol__5.1.4 搜索猎物 72__eol__5.1.5 灰狼优化算法流程 73__eol__5.2 灰狼优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 74__eol__5.2.1 灰狼位置初始化 74__eol__5.2.2 适应度函数 75__eol__5.2.3 边界检查和约束 76__eol__5.2.4 灰狼优化算法代码 77__eol__5.3 灰狼优化算法的应用案例 79__eol__5.3.1 求解函数极值 79__eol__5.3.2 带约束问题求解：基于灰狼__eol__ 优化算法的压力容器设计 81__eol__5.4 灰狼优化算法的中间结果 84__eol__参考文献 88__eol__第6章 正余弦优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 89__eol__6.1 正余弦优化算法的基本原理 89__eol__6.1.1 正余弦机制 89__eol__6.1.2 正余弦优化算法流程 90__eol__6.2 正余弦优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 91__eol__6.2.1 正余弦位置初始化 91__eol__6.2.2 适应度函数 92__eol__6.2.3 边界检查和约束 93__eol__6.2.4 正余弦优化算法代码 94__eol__6.3 正余弦优化算法的应用案例__eol__ ?实验 95__eol__6.3.1 求解函数极值 95__eol__6.3.2 带约束问题求解：基于正余弦__eol__ 优化算法的压力容器设计 97__eol__6.4 正余弦优化算法的中间结果 100__eol__参考文献 102__eol__第7章 多元宇宙优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 104__eol__7.1 多元宇宙优化算法的基本__eol__ ?原理 104__eol__7.1.1 宇宙的定义 104__eol__7.1.2 传输机制 104__eol__7.1.3 虫洞系数 105__eol__7.1.4 多元宇宙优化算法流程 105__eol__7.2 多元宇宙优化算法的MATLAB__eol__ ?实现 106__eol__7.2.1 种群初始化 106__eol__7.2.2 适应度函数 108__eol__7.2.3 边界检查和约束 108__eol__7.2.4 轮盘赌策略 109__eol__7.2.5 多元宇宙优化算法代码 110__eol__7.3 多元宇宙优化算法的应用__eol__ ?案例 112__eol__7.3.1 求解函数极值 112__eol__7.3.2 带约束问题求解：基于多元宇宙__eol__ 优化算法的压力容器设计 115__eol__7.4 多元宇宙优化算法的中间__eol__ ?结果 117__eol__参考文献 121__eol__第8章 引力搜索算法及其MATLAB__eol__ 实现 122__eol__8.1 引力搜索算法的基本原理 122__eol__8.1.1 万有引力定律 122__eol__8.1.2 个体引力计算 123__eol__8.1.3 加速度计算 124__eol__8.1.4 速度和位置更新 124__eol__8.1.5 引力搜索算法流程 124__eol__8.2 引力搜索算法的MATLAB__eol__ ?实现 125__eol__8.2.1 位置初始化 125__eol__8.2.2 适应度函数 127__eol__8.2.3 边界检查和约束 127__eol__8.2.4 计算质量 128__eol__8.2.5 计算引力常数 129__eol__8.2.6 计算加速度 129__eol__8.2.7 位置更新 130__eol__8.2.8 引力搜索算法代码 130__eol__8.3 引力搜索算法的应用案例 132__eol__8.3.1 求解函数极值 132__eol__8.3.2 带约束问题求解：基于引力__eol__ 搜索算法的压力容器设计 134__eol__8.4 引力搜索算法的中间结果 136__eol__参考文献 139__eol__第9章 树种优化算法及其MATLAB__eol__ 实现 140__eol__9.1 树种优化算法的基本原理