目　　录__eol____eol__第1章 黏菌算法及其Python实现 1__eol__1.1 黏菌算法的基本原理 1__eol__1.1.1 接近食物阶段 1__eol__1.1.2 包围食物阶段 2__eol__1.1.3 抓取食物阶段 2__eol__1.1.4 黏菌算法流程 3__eol__1.2 黏菌算法的Python实现 4__eol__1.2.1 种群初始化 4__eol__1.2.2 适应度函数 5__eol__1.2.3 边界检查和约束函数 6__eol__1.2.4 黏菌算法代码 7__eol__1.3 黏菌算法的应用案例 10__eol__1.3.1 求解函数极值 10__eol__1.3.2 基于黏菌算法的压力容器__eol__设计 12__eol__1.3.3 基于黏菌算法的三杆桁架__eol__设计 15__eol__1.3.4 基于黏菌算法的拉压弹簧__eol__设计 18__eol__参考文献 21__eol__第2章 人工蜂群算法及其Python__eol__实现 22__eol__2.1 人工蜂群算法的基本原理 22__eol__2.1.1 种群初始化 23__eol__2.1.2 引领蜂搜索 24__eol__2.1.3 跟随蜂搜索 24__eol__2.1.4 侦察蜂搜索 25__eol__2.1.5 人工蜂群算法流程 25__eol__2.2 人工蜂群算法的Python实现 26__eol__2.2.1 种群初始化 26__eol__2.2.2 适应度函数 28__eol__2.2.3 边界检查和约束函数 28__eol__2.2.4 轮盘赌策略 29__eol__2.2.5 人工蜂群算法代码 30__eol__2.3 人工蜂群算法的应用案例 34__eol__2.3.1 求解函数极值 34__eol__2.3.2 基于人工蜂群算法的压力__eol__容器设计 36__eol__2.3.3 基于人工蜂群算法的三杆__eol__桁架设计 39__eol__2.3.4 基于人工蜂群算法的拉压__eol__弹簧设计 42__eol__参考文献 45__eol__第3章 蝗虫优化算法及其Python__eol__实现 46__eol__3.1 蝗虫优化算法的基本原理 46__eol__3.1.1 蝗虫优化算法数学模型 46__eol__3.1.2 社会相互作用力 47__eol__3.1.3 蝗虫优化算法流程 50__eol__3.2 蝗虫优化算法的Python实现 50__eol__3.2.1 种群初始化 50__eol__3.2.2 适应度函数 52__eol__3.2.3 边界检查和约束函数 52__eol__3.2.4 社会相互作用力函数 53__eol__3.2.5 蝗虫优化算法代码 54__eol__3.3 蝗虫优化算法的应用案例 57__eol__3.3.1 求解函数极值 57__eol__3.3.2 基于蝗虫优化算法的压力__eol__容器设计 59__eol__3.3.3 基于蝗虫优化算法的三杆__eol__桁架设计 62__eol__3.3.4 基于蝗虫优化算法的拉压弹__eol__簧设计 65__eol__参考文献 68__eol__第4章 蝴蝶优化算法及其Python__eol__实现 69__eol__4.1 蝴蝶优化算法的基本原理 69__eol__4.1.1 蝴蝶的香味 69__eol__4.1.2 蝴蝶的移动与迭代 70__eol__4.1.3 蝴蝶优化算法流程 71__eol__4.2 蝴蝶优化算法的Python实现 72__eol__4.2.1 种群初始化 72__eol__4.2.2 适应度函数 73__eol__4.2.3 边界检查和约束函数 74__eol__4.2.4 蝴蝶优化算法代码 75__eol__4.3 蝴蝶优化算法的应用案例 77__eol__4.3.1 求解函数极值 77__eol__4.3.2 基于蝴蝶优化算法的压力容__eol__器设计 80__eol__4.3.3 基于蝴蝶优化算法的三杆__eol__桁架设计 83__eol__4.3.4 基于蝴蝶优化算法的拉压弹__eol__簧设计 86__eol__参考文献 89__eol__第5章 飞蛾扑火优化算法及其Python__eol__实现 90__eol__5.1 飞蛾扑火优化算法的基本__eol__原理 90__eol__5.1.1 飞蛾与火焰 90__eol__5.1.2 飞蛾扑火行为 91__eol__5.1.3 飞蛾扑火优化算法流程 93__eol__5.2 飞蛾扑火优化算法的Python__eol__实现 95__eol__5.2.1 种群初始化 95__eol__5.2.2 适应度函数 96__eol__5.2.3 边界检查和约束函数 97__eol__5.2.4 飞蛾扑火优化算法代码 98__eol__5.3 飞蛾扑火优化算法的应用__eol__案例 100__eol__5.3.1 求解函数极值 100__eol__5.3.2 基于飞蛾扑火优化算法的__eol__压力容器设计 103__eol__5.3.3 基于飞蛾扑火优化算法的__eol__三杆桁架设计 106__eol__5.3.4 基于飞蛾扑火优化算法的__eol__拉压弹簧设计 109__eol__参考文献 112__eol__第6章 海鸥优化算法及其Python__eol__实现 113__eol__6.1 海鸥优化算法的基础原理 113__eol__6.1.1 海鸥迁徙 113__eol__6.1.2 海鸥攻击猎物 114__eol__6.1.3 海鸥优化算法流程 114__eol__6.2 海鸥优化算法的Python实现 115__eol__6.2.1 种群初始化 115__eol__6.2.2 适应度函数 117__eol__6.2.3 边界检查和约束函数 117__eol__6.2.4 海鸥优化算法代码 118__eol__6.3 海鸥优化算法的应用案例 121__eol__6.3.1 求解函数极值 121__eol__6.3.2 基于海鸥优化算法的压力__eol__容器设计 123__eol__6.3.3 基于海鸥优化算法的三杆__eol__桁架设计 126__eol__6.3.4 基于海鸥优化算法的拉压__eol__弹簧设计 129__eol__参考文献 132__eol__第7章 麻雀搜索算法及其Python__eol__实现 133__eol__7.1 麻雀搜索算法的基本原理 133__eol__7.1.1 麻雀种群 133__eol__7.1.2 发现者位置更新 134__eol__7.1.3 加入者位置更新 134__eol__7.1.4 遇险应急的麻雀位置更新 134__eol__7.1.5 麻雀搜索算法流程 135__eol__7.2 麻雀搜索算法的Python实现 136__eol__7.2.1 种群初始化 136__eol__7.2.2 适应度函数 137__eol__7.2.3 边界检查和约束函数 138__eol__7.2.4 麻雀搜索算法代码 139__eol__7.3 麻雀搜索算法的应用案例 142__eol__7.3.1 求解函数极值 142__eol__7.3.2 基于麻雀搜索算法的压力__eol__容器设计 144__eol__7.3.3 基于麻雀搜索算法的三杆__eol__桁架设计 147__eol__7.3.4 基于麻雀搜索算法的拉压__eol__弹簧设计 150__eol__参考文献 153__eol__第8章 鲸鱼优化算法及其Python__eol__实现 154__eol__8.1 鲸鱼优化算法的基本原理 154__eol__8.1.1 包围猎物 154__eol__8.1.2 气泡网攻击方式 155__eol__8.1.3 寻找猎物 157__eol__8.1.4 鲸鱼优化算法流程 158__eol__8.2 鲸鱼优化算法的Python实现 159__eol__8.2.1 种群初始化 159__eol__8.2.2 适应度函数 161__eol__8.2.3 边界检查和约束函数 161__eol__8.2.4 鲸鱼优化算法代码 162__eol__8.3 鲸鱼优化算法的应用案例 165__eol__8.3.1 求解函数极值 165__eol__8.3.2 基于鲸鱼优化算法的压力__eol__容器设计 167__eol__8.3.3 基于鲸鱼优化算法的三杆__eol__桁架设计 170__eol__8.3.4 基于鲸鱼优化算法的拉压__eol__弹簧设计 173__eol__参考文献 176__eol__第9章 黄金正弦算法及其Python__eol__实现 177__eol__9.1 黄金正弦算法的基本原理 177__eol__9.1.1 正弦函数 177__eol__9.1.2 黄金分割 177__eol__9.1.3 初始化 178__eol__9.1.4 黄金分割系数计算 178__eol__9.1.5 位置更新 179__eol__9.1.6 黄金分割系数更新 179__eol__9.1.7 黄金