智能优化算法作为人工智能的最为活跃的研究方向之一，已经在学术界、工业界得到了广泛的应用和实践。本书按照智能优化算法（粒子群优化算法、蚁狮优化算法、果蝇优化算法、萤火虫优化算法、灰狼优化算法、正余弦优化算法、多元宇宙优化算法、引力搜索算法、树种优化算法、风驱动优化算法）的基本原理、代码实现、应用案例、性能测试等逻辑脉络由浅至深地讲解，使读者能够迅速地入门并掌握智能优化算法及其MATLAB代码实现的相关技巧，为在后续的学术研究和工程实践中加以应用。全书共分为12章，第1章～第10章分别介绍10种智能优化算法的基本原理、MATLAB代码实现、应用案例实现及分析；第11章、第12章介绍智能优化算法的性能测试。

第1章 粒子群优化算法及其MATLAB实现

1.1 粒子群优化算法的基本原理

1.1.1 粒子和速度初始化

1.1.2 个体历史值和全局值

1.1.3 粒子群的速度和位置更新

1.1.4 粒子群优化算法流程

1.2 粒子群优化算法的MATLAB实现

1.2.1 种群初始化

1.2.2 适应度函数

1.2.3 边界检查和约束函数

1.2.4 粒子群优化算法代码

1.3 粒子群优化算法的应用案例

1.3.1 求解函数极值

1.3.2 带约束问题求解：基于粒子群优化算法的压力容器设计

1.4 粒子群优化算法的中间结果

参考文献

第2章 蚁狮优化算法及其MATLAB实现

2.1 蚁狮优化算法的基本原理

2.1.1 蚂蚁的随机游走

2.1.2 设置陷阱

2.1.3 利用陷阱诱捕蚂蚁

2.1.4 捕获猎物并重建洞穴

2.1.5 蚁狮优化算法流程

2.2 蚁狮优化算法的MATLAB实现

2.2.1 种群初始化

2.2.2 适应度函数

2.2.3 边界检查和约束

2.2.4 轮盘赌策略

2.2.5 蚁狮优化算法的随机游走

2.2.6 蚁狮优化算法的MATLAB代码

2.3 蚁狮优化算法的应用案例

2.3.1 求解函数极值

2.3.2 带约束问题求解：基于蚁狮优化算法的压力容器设计

2.4 蚁狮优化算法的中间结果

参考文献

第3章 果蝇优化算法及其MATLAB实现

3.1 果蝇优化算法的基本原理

3.1.1 果蝇初始化

3.1.2 果蝇通过气味寻找食物

3.1.3 果蝇位置更新

3.1.4 果蝇优化算法流程

3.2 果蝇优化算法的MATLAB实现

3.2.1 果蝇位置初始化

3.2.2 适应度函数

3.2.3 边界检查和约束

3.2.4 果蝇优化算法代码

3.2.5 改进果蝇优化算法代码

3.3 果蝇优化算法的应用案例

3.3.1 求解函数极值

3.3.2 带约束问题求解：基于果蝇优化算法的压力容器设计

3.4 果蝇优化算法的中间结果

参考文献

第4章 萤火虫优化算法及其MATLAB实现

4.1 萤火虫优化算法的基本原理

4.1.1 萤火虫的相对亮度计算

4.1.2 萤火虫的吸引度计算

4.1.3 萤火虫的位置更新

4.1.4 萤火虫优化算法流程

4.2 萤火虫优化算法的MATLAB实现

4.2.1 萤火虫位置初始化

4.2.2 适应度函数

4.2.3 边界检查和约束

4.2.4 萤火虫优化算法代码

4.3 萤火虫优化算法的应用案例

4.3.1 求解函数极值

4.3.2 带约束问题求解：基于萤火虫优化算法的压力容器设计

4.4 萤火虫优化算法的中间结果

参考文献

第5章 灰狼优化算法及其MATLAB实现

5.1 灰狼优化算法的基本原理

5.1.1 包围猎物

5.1.2 狩猎

5.1.3 攻击猎物

5.1.4 搜索猎物

5.1.5 灰狼优化算法流程

5.2 灰狼优化算法的MATLAB实现

5.2.1 灰狼位置初始化

5.2.2 适应度函数

5.2.3 边界检查和约束

5.2.4 灰狼优化算法代码

5.3 灰狼优化算法的应用案例

5.3.1 求解函数极值

5.3.2 带约束问题求解：基于灰狼优化算法的压力容器设计

5.4 灰狼优化算法的中间结果

参考文献

第6章 正余弦优化算法及其MATLAB实现

6.1 正余弦优化算法的基本原理

6.1.1 正余弦机制

6.1.2 正余弦优化算法流程

6.2 正余弦优化算法的MATLAB实现

6.2.1 正余弦位置初始化

6.2.2 适应度函数

6.2.3 边界检查和约束

6.2.4 正余弦优化算法代码

6.3 正余弦优化算法的应用案例实验

6.3.1 求解函数极值

6.3.2 带约束问题求解：基于正余弦优化算法的压力容器设计

6.4 正余弦优化算法的中间结果

参考文献

第7章 多元宇宙优化算法及其MATLAB实现

7.1 多元宇宙优化算法的基本原理

7.1.1 宇宙的定义

7.1.2 传输机制

7.1.3 虫洞系数

7.1.4 多元宇宙优化算法流程

7.2 多元宇宙优化算法的MATLA实现

7.2.1 种群初始化

7.2.2 适应度函数

7.2.3 边界检查和约束

7.2.4 轮盘赌策略

7.2.5 多元宇宙优化算法代码

7.3 多元宇宙优化算法的应用案例

7.3.1 求解函数极值

7.3.2 带约束问题求解：基于多元宇宙优化算法的压力容器设计

7.4 多元宇宙优化算法的中间结果

参考文献

第8章 引力搜索算法及其MATLAB实现

8.1 引力搜索算法的基本原理

8.1.1 万有引力定律

8.1.2 个体引力计算

8.1.3 加速度计算

8.1.4 速度和位置更新

8.1.5 引力搜索算法流程

8.2 引力搜索算法的MATLAB实现

8.2.1 位置初始化

8.2.2 适应度函数

8.2.3 边界检查和约束

8.2.4 计算质量

8.2.5 计算引力常数

8.2.6 计算加速度

8.2.7 位置更新

8.2.8 引力搜索算法代码

8.3 引力搜索算法的应用案例

8.3.1 求解函数极值

8.3.2 带约束问题求解：基于引力搜索算法的压力容器设计

8.4 引力搜索算法的中间结果

参考文献

第9章 树种优化算法及其MATLAB实现

9.1 树种优化算法的基本原理

9.1.1 树种的定义及生成

9.1.2 种子的繁殖

9.1.3 树种优化算法流程

9.2 树种优化算法的MATLAB实现

9.2.1 种群初始化

9.2.2 适应度函数

9.2.3 边界检查和约束

9.2.4 树种优化算法

9.3 树种优化算法的应用案例

9.3.1 求解函数极值

9.3.2 带约束问题求解：基于树种优化算法的压力容器设计

9.4 树种优化算法的中间结果

参考文献

第10章 风驱动优化算法及其MATLAB实现

10.1 风驱动优化算法的基本原理

10.1.1 参数的定义

10.1.2 适应度函数的选取

10.1.3 空气单元运动范围的确定

10.1.4 风的抽象化及空气单元的更新

10.1.5 风驱动优化算法流程

10.2 风驱动优化算法的MATLAB实现

10.2.1 种群初始化

10.2.2 适应度函数

10.2.3 边界检查和约束

10.2.4 风驱动优化算法

10.3 风驱动优化算法的应用案例

10.3.1 求解函数极值

10.3.2 带约束问题求解：基于风驱动优化算法的压力容器设计

10.4 风驱动优化算法的中间结果

参考文献

第11章 智能优化算法基准测试集

11.1 基准测试集简介

11.2 基准测试函数绘图与测试函数代码编写

11.2.1 函数F1

11.2.2 函数F2

11.2.3 函数F3

11.2.4 函数F4

11.2.5 函数F5

11.2.6 函数F6

11.2.7 函数F7

11.2.8 函数F8

11.2.9 函数F9

11.2.10 函数F10

11.2.11 函数F11

11.2.12 函数F12

11.2.13 函数F13

11.2.14 函数F14

11.2.15 函数F15

11.2.16 函数F16

11.2.17 函数F17

11.2.18 函数F18

11.2.19 函数F19

11.2.20 函数F20

11.2.21 函数F21

11.2.22 函数F22

11.2.23 函数F23

第12章 智能优化算法性能测试

12.1 智能优化算法性能测试方法

12.1.1 平均值

12.1.2 标准差

12.1.3 值和差值

12.1.4 收敛曲线

12.2 测试案例

12.2.1 测试函数信息

12.2.2 测试方法及参数设置

12.2.3 测试结果