资 源 简 介
应用背景《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多2年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。《MATLAB智能算法30个案例分析》共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。《MATLAB智能算法30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。关键技术第1章 谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱
1.1 理论基础
1.1.1 遗传算法概述
1.1.2 谢菲尔德遗传算法工具箱
1.2 案例背景
1.2.1 问题描述
1.2.2 解题思路及步骤
1.3 MATLAB程序实现
1.3.1 工具箱结构
1.3.2 遗传算法常用函数
1.3.3 遗传算法工具箱应用举例
1.4 延伸阅读
参考文献
第2章 基于遗传算法和非线性规捌的函数寻优算法
2.1 理论基础
2.1 J1非线性规划
2.1.2 非线性规划函数
2.1.3 遗传算法基本思想
2.1.4 算法结合思想
2.2 案例背景
2.2.1
文 件 列 表
《MATLAB智能算法30个案例分析》所有的代码
chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法
chapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法
chapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
chapter13粒子群优化算法的寻优算法
chapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计
chapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法
chapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法
chapter17基于PSO工具箱的函数优化算法
chapter18鱼群算法函数寻优
chapter19基于模拟退火算法的TSP算法
chapter1遗传算法工具箱
chapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法
chapter21模拟退火算法工具箱及应用
chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化
chapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法
chapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法
chapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
chapter26
chapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别
chapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断
chapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
chapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
chapter30极限学习机的回归拟合及分类
chapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法
chapter4sa_tsp
chapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计
chapter6遗传算法工具箱详解及应用
chapter7多种群遗传算法的函数优化算法
chapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法
chapter9基于遗传算法的多目标优化算法
