现代优化算法是一类基于自然启发的全局优化方法，适用于解决传统优化方法难以处理的复杂、多峰、多约束等优化问题。这些算法通过模拟自然界中的生物行为和演化过程，能够在高维和复杂的搜索空间中找到接近最优的解。本章将介绍几种常见的现代优化算法，包括粒子群优化算法、遗传算法、蚁群算法及其在Matlab中的应用。

12.1 粒子群优化算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。PSO通过个体之间的信息共享以及历史经验的结合，逐步接近最优解。

• 群体初始化：粒子群优化算法从随机初始化的粒子群开始，每个粒子代表一个可能的解。

• 速度和位置更新：每个粒子根据自身的历史最优位置和整个群体的历史最优位置调整自己的速度和位置。

• 适应度评估：每个粒子的目标是通过最小化或最大化目标函数来找到最优解。

Matlab代码示例：粒子群优化算法求解函数最小值

% 定义目标函数
objFun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + 3;

% 设置粒子群优化参数
nParticles = 30;
nVars = 2;
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', nParticles, 'Display', 'iter');

% 运行粒子群优化算法
[x, fval] = particleswarm(objFun, nVars, [-10, -10], [10, 10], options);

% 输出结果
fprintf('最优解：x1 = %.2f, x2 = %.2f\n', x(1), x(2));
fprintf('目标函数最小值：%.2f\n', fval);

在上述代码中，我们使用particleswarm函数对一个简单的二元函数进行了优化，最终得到目标函数的最小值和对应的变量值。

12.2 遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化理论的优化方法，通过选择、交叉和变异等操作，模拟生物的自然选择过程，从而在解空间中搜索最优解。

• 种群初始化：遗传算法从随机生成的种群开始，每个个体代表一个可能的解。

• 适应度函数：通过适应度函数评估每个个体的优劣。

• 选择、交叉和变异：遗传算法通过选择优良个体，交叉生成新个体，并对部分个体进行变异，以保持种群的多样性。

Matlab代码示例：遗传算法求解函数最小值

% 定义目标函数
objFun = @(x) (x(1) - 2)^2 + (x(2) + 3)^2;

% 设置遗传算法参数
nVars = 2;
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 50, 'Display', 'iter');

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(objFun, nVars, [], [], [], [], [-5, -5], [5, 5], [], options);

% 输出结果
fprintf('最优解：x1 = %.2f, x2 = %.2f\n', x(1), x(2));
fprintf('目标函数最小值：%.2f\n', fval);

在该代码中，使用ga函数实现了一个简单的遗传算法示例，通过优化目标函数，得到了最优解和对应的目标函数值。

12.3 蚁群算法

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法，通过信息素的积累和挥发来引导蚁群找到问题的最优路径。蚁群算法常用于解决组合优化问题，例如旅行商问题（TSP）。

• 信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，路径上的信息素浓度越高，越有可能被其他蚂蚁选择。

• 启发式函数：蚂蚁在选择路径时，结合启发式信息（如距离）和信息素浓度，决定下一步的方向。

Matlab代码示例：蚁群算法求解旅行商问题

% 距离矩阵
distances = [0 29 20 21; 29 0 15 17; 20 15 0 28; 21 17 28 0];

% 参数设置
nCities = size(distances, 1);
alpha = 1;  % 信息素重要性因子
beta = 2;   % 启发式信息重要性因子
rho = 0.5;  % 信息素挥发因子
nAnts = 10;
nIterations = 100;

% 初始化信息素矩阵
pheromones = ones(nCities);

% 蚁群算法迭代
bestDistance = inf;
for iter = 1:nIterations
    for ant = 1:nAnts
        % 初始化随机路径
        path = randperm(nCities);
        distance = 0;
        for i = 1:nCities-1
            distance = distance + distances(path(i), path(i+1));
        end
        distance = distance + distances(path(end), path(1));
        % 更新最优解
        if distance < bestDistance
            bestDistance = distance;
            bestPath = path;
        end
    end
    % 更新信息素
    pheromones = (1 - rho) * pheromones;
    for i = 1:nCities-1
        pheromones(bestPath(i), bestPath(i+1)) = pheromones(bestPath(i), bestPath(i+1)) + 1 / bestDistance;
    end
    pheromones(bestPath(end), bestPath(1)) = pheromones(bestPath(end), bestPath(1)) + 1 / bestDistance;
end

% 输出结果
fprintf('最优路径：');
fprintf('%d ', bestPath);
fprintf('\n最短距离：%.2f\n', bestDistance);

在上述代码中，我们使用蚁群算法求解了一个简单的旅行商问题，最终找到了最优路径和对应的最短距离。

12.4 Matlab 遗传算法工具

Matlab提供了一个图形化的遗传算法工具箱（gatool），可以方便地对复杂问题进行优化。用户可以通过图形界面设置种群大小、选择方式、交叉率、变异率等参数，并实时查看优化过程和结果。

使用遗传算法工具箱的步骤

1. 输入目标函数，选择自变量的上下界。

2. 设置种群大小、代数、交叉概率和变异概率等参数。

3. 点击运行，观察遗传算法在迭代过程中的优化效果。

习题 12

在第十二章结束后，提供了一些相关的习题，帮助读者深入理解现代优化算法的应用。习题12包括：

1. 粒子群优化：使用粒子群优化算法对一个多元函数进行求解，比较不同参数设置下的优化结果。

2. 遗传算法：对一个具有多个局部最小值的函数进行遗传算法优化，观察种群规模对收敛速度的影响。

3. 蚁群算法：使用蚁群算法解决一个更复杂的旅行商问题，并分析信息素更新策略对解的质量的影响。

4. 遗传算法工具箱：使用Matlab的遗传算法工具箱解决一个实际优化问题，分析各参数的设置对结果的影响。

通过这些习题，读者可以进一步掌握现代优化算法在实际中的应用，以及如何利用Matlab工具进行优化求解。

总结

第十二章介绍了现代优化算法的基本概念及其应用，包括粒子群优化算法、遗传算法和蚁群算法。这些现代优化算法通过模拟自然界中的生物行为和演化过程，能够有效解决传统方法难以处理的复杂优化问题。通过本章的学习，读者可以掌握这些现代优化算法的基本原理和应用方法，并利用Matlab进行复杂优化问题的求解。