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《MATLAB智能算法30个案例分析》电子书封面

MATLAB智能算法30个案例分析

  • 发布时间:2020年05月04日 21:47:38
  • 作者:史峰 王辉 郁磊 胡斐
  • 大小:75.5 MB
  • 类别:MATLAB电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整第2版
  • 评分:8.8

    MATLAB智能算法30个案例分析 PDF 完整第2版

      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:7.2。

      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……

      以上就是本次介绍的MATLAB电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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