智能优化算法是基于计算智能的机制、不依赖于问题结构、能求解复杂优化问题**解或满意解的数值优化方法.目前已经有许多经典的智能优化算法，包括迭传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等、并成功应用于求解各种厦杂工程优化问题．状态转移算法是一种基于结构主义学习的新型智能优化算法，它抓住**化算法的本质、目的和要求，以金局性、**性、快速性、收敛性、可控性五大核心结构要素为指导思想进行算法设计与理论证明．它的基本思想是将**化问题的一个解看成一个状态，将解的迭代更新过程看成状态转移过程，利用现代控制理论中的状态空间丧达式作为产生候选解的统一框架，基于此框架来设计状态变换算子.本书以智能优化状态转移算法为主要内容，首先介绍了**化的理论与算法基础，包括经典的局部优化算法和全局优化算法；然后阐述了状态转移算法的基本原理，详细介绍了状态转移算法的演变与提升，包括连续与离散，无约束、约束与多目标状态转移算法的主要思想及MATLAB编程实现;最后从非线性系统辨识、工业过程控制、机器学习与数据挖掘等方面重点介绍了状态转移算法的工程应用.
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