智能優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法

　　智能優(yōu)化算法是基于計算智能的機制、不依賴于問題結(jié)構(gòu)、能求解復雜優(yōu)化問題**解或滿意解的數(shù)值優(yōu)化方法.目前已經(jīng)有許多經(jīng)典的智能優(yōu)化算法，包括迭傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等、并成功應(yīng)用于求解各種廈雜工程優(yōu)化問題．狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法是一種基于結(jié)構(gòu)主義學習的新型智能優(yōu)化算法，它抓住**化算法的本質(zhì)、目的和要求，以金局性、**性、快速性、收斂性、可控性五大核心結(jié)構(gòu)要素為指導思想進行算法設(shè)計與理論證明．它的基本思想是將**化問題的一個解看成一個狀態(tài)，將解的迭代更新過程看成狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程，利用現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間喪達式作為產(chǎn)生候選解的統(tǒng)一框架，基于此框架來設(shè)計狀態(tài)變換算子.本書以智能優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法為主要內(nèi)容，首先介紹了**化的理論與算法基礎(chǔ)，包括經(jīng)典的局部優(yōu)化算法和全局優(yōu)化算法；然后闡述了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的基本原理，詳細介紹了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的演變與提升，包括連續(xù)與離散，無約束、約束與多目標狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的主要思想及MATLAB編程實現(xiàn);最后從非線性系統(tǒng)辨識、工業(yè)過程控制、機器學習與數(shù)據(jù)挖掘等方面重點介紹了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的工程應(yīng)用.

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