MATLAB智能算法30个案例分析

给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源，介绍了关于MATLAB、智能算法方面的内容，本书是由北京航空航天大学出版社出版，格式为PDF，资源大小75.5 MB，史峰 王辉 郁磊 胡斐编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.3。

内容介绍

《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者很多年从业算法科学研究的经验交流.书里全部案例均应中国各种MATLAB技术交流网民的亲身要求而精心策划,在其中许多 案例所涉及到的內容和求出方式在中国已经出版发行的　MATLAB书藉中很少有详细介绍.

《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》选用案例方式,以智能算法主导线,解读了基因遗传算法、免疫力算法、淬火算法、粒子群算法、鱼类算法、蚁群算法和神经元网络算法等Z常见的智能算法的MATLAB完成.这书共得出３０个案例,每一个案例全是一个应用智能算法解决困难的实际案例,全部案例均由基础理论解读、案例背景图、MATLAB程序实现和拓展阅读文章四个一部分构成,并装有详细的程序流程源代码和讲解视频,使阅读者在把握算法的另外,还可以学习培训到作者们很多年累积的程序编写工作经验与方法,进而迅速提升应用算法求出具体难题的工作能力.

《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》可做为大学毕业设计方案、硕士研究生项目设计、博士研究生低段课题研究设计方案参照书藉,另外对众多科技人员也是有很高的实用价值.

目录

• 第1章　谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱 1
• 1.1　理论基础 1
• 1.1.1　遗传算法概述 1
• 1.1.2　谢菲尔德遗传算法工具箱 1
• 1.2　案例背景 3
• 1.2.1　问题描述 3
• 1.2.2　解题思路及步骤 3
• 1.3　MATLAB程序实现 3
• 1.3.1　工具箱结构 3
• 1.3.2　遗传算法常用函数 4
• 1.3.3　遗传算法工具箱应用举例 12
• 1.4　延伸阅读 16
• 参考文献 16
• 第2章　基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 17
• 2.1　理论基础 17
• 2.1.1　非线性规划 17
• 2.1.2　非线性规划函数 17
• 2.1.3　遗传算法基本思想 18
• 2.1.4　算法结合思想 18
• 2.2　案例背景 18
• 2.2.1　问题描述 18
• 2.2.2　算法流程 18
• 2.2.3　遗传算法实现 19
• 2.3　MATLAB程序实现 20
• 2.3.1　适应度函数 20
• 2.3.2　选择操作 20
• 2.3.3　交叉操作 21
• 2.3.4　变异操作 22
• 2.3.5　算法主函数 23
• 2.3.6　非线性寻优 24
• 2.3.7　结果分析 24
• 2.4　延伸阅读 25
• 2.4.1　其他函数的优化 25
• 2.4.2　其他优化算法 26
• 参考文献 26
• 第3章　基于遗传算法的BP神经网络优化算法 27
• 3.1　理论基础 27
• 3.1.1　BP神经网络概述 27
• 3.1.2　遗传算法的基本要素 27
• 3.2　案例背景 27
• 3.2.1　问题描述 27
• 3.2.2　解题思路及步骤 29
• 3.3　MATLAB程序实现 31
• 3.3.1　神经网络算法 31
• 3.3.2　遗传算法主函数 32
• 3.3.3　比较使用遗传算法前后的差别 34
• 3.3.4　结果分析 35
• 3.4　延伸阅读 37
• 参考文献 37
• 第4章　基于遗传算法的TSP算法 38
• 4.1　理论基础 38
• 4.2　案例背景 38
• 4.2.1　问题描述 38
• 4.2.2　解决思路及步骤 39
• 4.3　MATLAB程序实现 40
• 4.3.1　种群初始化 40
• 4.3.2　适应度函数 40
• 4.3.3　选择操作 41
• 4.3.4　交叉操作 41
• 4.3.5　变异操作 43
• 4.3.6　进化逆转操作 43
• 4.3.7　画路线轨迹图 43
• 4.3.8　遗传算法主函数 44
• 4.3.9　结果分析 47
• 4.4　延伸阅读 48
• 4.4.1　应用扩展 48
• 4.4.2　遗传算法的改进 49
• 4.4.3　算法的局限性 49
• 参考文献 49
• 第5章　基于遗传算法的LQR 控制器优化设计 50
• 5.1　理论基础 50
• 5.1.1　LQR控制 50
• 5.1.2　基于遗传算法设计LQR控制器 50
• 5.2　案例背景 51
• 5.2.1　问题描述 51
• 5.2.2　解题思路及步骤 52
• 5.3　MATLAB程序实现 53
• 5.3.1　模型实现 53
• 5.3.2　遗传算法实现 54
• 5.3.3　结果分析 56
• 参考文献 56
• 第6章　遗传算法工具箱详解及应用 57
• 6.1　理论基础 57
• 6.1.1　遗传算法的一些基本概念 57
• 6.1.2　遗传算法与直接搜索工具箱 58
• 6.2　案例背景 58
• 6.2.1　问题描述 58
• 6.2.2　解题思路及步骤 59
• 6.3　MATLAB程序实现 59
• 6.3.1　GADST各函数详解 59
• 6.3.2　GADST的使用简介 63
• 6.3.3　使用GADST求解遗传算法相关问题 66
• 6.4　延伸阅读 68
• 参考文献 68
• 第7章　多种群遗传算法的函数优化算法 69
• 7.1　理论基础 69
• 7.1.1　遗传算法早熟问题 69
• 7.1.2　多种群遗传算法概述 69
• 7.2　案例背景 70
• 7.2.1　问题描述 70
• 7.2.2　解题思路及步骤 71
• 7.3　MATLAB程序实现 71
• 7.3.1　移民算子 72
• 7.3.2　人工选择算子 72
• 7.3.3　目标函数 73
• 7.3.4　标准遗传算法主函数 73
• 7.3.5　多种群遗传算法主函数 74
• 7.3.6　结果分析 75
• 7.4　延伸阅读 76
• 参考文献 77
• 第8章　基于量子遗传算法的函数寻优算法 78
• 8.1　理论基础 78
• 8.1.1　量子遗传算法概述 78
• 8.1.2　量子比特编码 78
• 8.1.3　量子门更新 79
• 8.2　案例背景 79
• 8.2.1　问题描述 79
• 8.2.2　解题思路及步骤 80
• 8.3　MATLAB程序实现 82
• 8.3.1　种群初始化 82
• 8.3.2　测量函数 82
• 8.3.3　量子旋转门函数 83
• 8.3.4　适应度函数 84
• 8.3.5　量子遗传算法主函数 85
• 8.3.6　结果分析 87
• 8.4　延伸阅读 87
• 参考文献 88
• 第9章　基于遗传算法的多目标优化算法 89
• 9.1　理论基础 89
• 9.1.1　多目标优化及Pareto最优解 89
• 9.1.2　函数gamultiobj  89
• 9.1.3　函数gamultiobj中的一些基本概念 90
• 9.2　案例背景 90
• 9.2.1　问题描述 90
• 9.2.2　解题思路及步骤 90
• 9.3　MATLAB程序实现 91
• 9.3.1　gamultiobj组织结构 91
• 9.3.2　函数stepgamultiobj分析 92
• 9.3.3　使用函数gamultiobj求解多目标优化问题 99
• 9.3.4　结果分析 100
• 参考文献 101
• 第10章　基于粒子群算法的多目标搜索算法 102
• 10.1　理论基础 102
• 10.2　案例背景 102
• 10.2.1　问题描述 102
• 10.2.2　算法流程 103
• 10.2.3　适应度计算 103
• 10.2.4　筛选非劣解集 103
• 10.2.5　粒子速度和位置更新 103
• 10.2.6　粒子最优 104
• 10.3　MATLAB程序实现 104
• 10.3.1　种群初始化 104
• 10.3.2　种群更新 104
• 10.3.3　更新个体最优粒子 105
• 10.3.4　非劣解筛选 105
• 10.3.5　仿真结果 106
• 10.4　延伸阅读 107
• 参考文献 107
• 第11章　基于多层编码遗传算法的车间调度算法 108
• 11.1　理论基础 108
• 11.2　案例背景 108
• 11.2.1　问题描述 108
• 11.2.2　模型建立 108
• 11.2.3　算法实现 109
• 11.3　MATLAB程序实现 110
• 11.3.1　主函数 110
• 11.3.2　适应度值计算 111
• 11.3.3　交叉函数 113
• 11.3.4　变异函数 113
• 11.3.5　仿真结果 114
• 11.4　案例扩展 115
• 11.4.1　模糊目标 115
• 11.4.2　代码分析 116
• 11.4.3　仿真结果 117
• 参考文献 117
• 第12章　免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 118
• 12.1　理论基础 118
• 12.1.1　物流中心选址问题 118
• 12.1.2　免疫算法的基本思想 118
• 12.2　案例背景 119
• 12.2.1　问题描述 119
• 12.2.2　解题思路及步骤 120
• 12.3　MATLAB程序实现 122
• 12.3.1　免疫算法主函数 122
• 12.3.2　多样性评价 123
• 12.3.3　免疫操作 124
• 12.3.4　仿真实验 127
• 12.4　案例扩展 128
• 参考文献 129

学习笔记

实例详解Matlab 与 Python 的区别

一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议［2］ 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。 Python执行： Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machin……

简述：我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是MATLAB，R语言，Python这三种语言，但今天小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。 为什么Python比MATLAB、R语言好呢？ 其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点： 1、python易学、易读、易维护，处理速度也比R语言要快，无需把数据库切割； 2、python势头猛，众多大公司需要，市场前景广阔；而MATLAB语言比较局限，专注于工程和科学计算方面，而且MATLAB价格贵，免费版或盗版都只能玩玩学习用； 3、python具有丰富的扩展库，这个是其他两个不能比的； python版本选择 初学者……

详解python和matlab的优势与区别

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。 Python的优势： Python相对于Matlab最大的优势：免费。但既然你已经能用上Matlab，想必不在乎这个了。 Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。 第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。 语言……

python和matlab的区别

Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。 Python的优势： （推荐学习：Python视频教程） Python相对于Matlab最大的优势：免费。但既然你已经能用上Matlab，想必不在乎这个了。 Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。 第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科……

python和matlab哪个难

如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。 如果是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。 下面从两者各自的应用做个对比。（推荐学习：Python视频教程） 一、python的优势 Python相对于Matlab最大的优势：免费。国内可能不是很在乎这个，但在国外是个很关键的问题。 Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性，Matlab必然不如……

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