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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gamultiobj89

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

第13章 粒子群算法的寻优算法130

13.1 理论基础130

13.2 案例背景130

13.2.1 问题描述130

13.2.2 解题思路及步骤131

13.3 MATLAB程序实现131

13.3.1 PSO算法参数设置131

13.3.2 种群初始化132

13.3.3 寻找初始极值132

13.3.4 迭代寻优133

13.3.5 结果分析133

13.4 延伸阅读134

13.4.1 惯性权重的选择134

13.4.2 ω变化的算法性能分析135

参考文献136

第14章 基于粒子群算法的PID控制器优化设计137

14.1 理论基础137

14.2 案例背景137

14.2.1 问题描述137

14.2.2 解题思路及步骤138

14.3 MATLAB程序实现139

14.3.1 Simulink部分的程序实现139

14.3.2 PSO部分的程序实现139

14.3.3 结果分析141

14.4 延伸阅读142

参考文献143

第15章 基于混合粒子群算法的TSP搜索算法144

15.1 理论基础144

15.2 案例背景144

15.2.1 问题描述144

15.2.2 算法流程144

15.2.3 算法实现144

15.3 MATLAB程序实现145

15.3.1 适应度函数145

15.3.2 粒子初始化146

15.3.3 交叉操作146

15.3.4 变异操作147

15.3.5 仿真结果148

15.4 延伸阅读148

参考文献149

第16章 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法150

16.1 理论基础150

16.1.1 动态粒子群算法150

16.1.2 动态环境150

16.2 案例背景151

16.3 MATLAB程序实现152

16.3.1 动态环境函数152

16.3.2 种群初始化153

16.3.3 循环动态寻找153

16.3.4 仿真结果154

16.4 延伸阅读155

16.4.1 APSO155

16.4.2 EPSO155

16.4.3 TDPSO155

参考文献156

第17章 基于PSO工具箱的函数寻优算法157

17.1 理论基础157

17.1.1 工具箱介绍157

17.1.2 工具箱函数解释157

17.2 案例背景158

17.2.1 问题描述158

17.2.2 工具箱设置158

17.3 MATLAB程序实现159

17.3.1 适应度函数159

17.3.2 主函数160

17.3.3 仿真结果160

17.4 延伸阅读161

参考文献161

第18章 基于鱼群算法的函数寻优算法162

18.1 理论基础162

18.1.1 人工鱼群算法概述162

18.1.2 人工鱼群算法的主要行为162

18.1.3 问题的解决163

18.2 案例背景163

18.2.1 问题描述163

18.2.2 解题思路及步骤164

18.3 MATLAB程序实现167

18.3.1 鱼群初始化函数167

18.3.2 觅食行为167

18.3.3 聚群行为168

18.3.4 追尾行为170

18.3.5 目标函数171

18.3.6 一元函数优化171

18.3.7 二元函数优化173

18.4 延伸阅读176

18.4.1 人工鱼群算法优点176

18.4.2 算法改进的几个方向176

参考文献177

第19章 基于模拟退火算法的TSP算法178

19.1 理论基础178

19.1.1 模拟退火算法基本原理178

19.1.2 TSP问题介绍179

19.2 案例背景179

19.2.1 问题描述179

19.2.2 解题思路及步骤179

19.3 MATLAB程序实现180

19.3.1 计算距离矩阵180

19.3.2 初始解180

19.3.3 生成新解180

19.3.4 Metropolis准则函数181

19.3.5 画路线轨迹图181

19.3.6 输出路径函数182

19.3.7 可行解路线长度函数182

19.3.8 模拟退火算法主函数183

19.3.9 结果分析185

19.4 延伸阅读187

19.4.1 模拟退火算法的改进187

19.4.2 算法的局限性187

参考文献187

第20章 基于遗传模拟退火算法的聚类算法188

20.1 理论基础188

20.1.1 模糊聚类分析188

20.1.2 模拟退火算法188

20.1.3 遗传算法188

20.1.4 模拟退火算法与遗传算法结合188

20.2 案例背景189

20.2.1 问题描述189

20.2.2 解题思路及步骤189

20.3 MATLAB程序实现191

20.3.1 FCM聚类实现191

20.3.2 SAGA优化初始聚类中心192

20.4 延伸阅读196

参考文献196

第21章 模拟退火算法工具箱及其应用197

21.1 理论基础197

21.1.1 模拟退火算法工具箱197

21.1.2 模拟退火算法的一些基本概念198

21.2 案例背景198

21.2.1 问题描述198

21.2.2 解题思路及步骤199

21.3 MATLAB程序实现199

21.3.1 函数sanewpoint199

21.3.2 函数saupdates202

21.3.3 应用SAT求函数Rastrigin的最小值203

21.3.4 结果分析203

参考文献204

第22章 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化205

22.1 理论基础205

22.1.1 蚁群算法基本思想205

22.1.2 蚁群算法解决TSP问题基本原理205

22.1.3 蚁群算法解决TSP问题基本步骤206

22.1.4 蚁群算法的特点207

22.2 案例背景207

22.2.1 问题描述207

22.2.2 解题思路及步骤207

22.3 MATLAB程序实现209

22.3.1 清空环境变量209

22.3.2 导入数据209

22.3.3 计算城市间相互距离209

22.3.4 初始化参数209

22.3.5 迭代寻找最佳路径210

22.3.6 结果显示212

22.3.7 绘图212

22.4 延伸阅读213

22.4.1 参数的影响及选择213

22.4.2 延伸阅读215

参考文献216

第23章 基于蚁群算法的二维路径规划算法217

23.1 理论基础217

23.1.1 路径规划算法217

23.1.2 MAKLINK图论理论217

23.1.3 蚁群算法218

23.1.4 dijkstra算法219

23.2 案例背景219

23.2.1 问题描述219

23.2.2 算法流程219

23.2.3 蚁群算法实现219

23.3 MATLAB程序221

23.3.1 dijkstra算法221

23.3.2 蚁群算法搜索222

23.3.3 结果分析224

23.4 延伸阅读225

23.4.1 蚁群算法改进225

23.4.2 程序实现226

参考文献228

第24章 基于蚁群算法的三维路径规划算法229

24.1 理论基础229

24.1.1 三维路径规划问题概述229

24.1.2 三维空间抽象建模229

24.2 案例背景230

24.2.1 问题描述230

24.2.2 算法流程230

24.2.3 信息素更新230

24.2.4 可视搜索空间231

24.2.5 蚁群搜索策略231

24.3 MATLAB程序232

24.3.1 启发值计算函数232

24.3.2 适应度计算函数233

24.3.3 路径搜索233

24.3.4 主函数234

24.3.5 仿真结果235

24.4 延伸阅读236

参考文献236

第25章 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237

25.1 理论基础237

25.1.1 BP神经网络概述237

25.1.2 RBF神经网络概述240

25.2 案例背景242

25.2.1 问题描述242

25.2.2 解题思路及步骤242

25.3 MATLAB程序实现243

25.3.1 清空环境变量243

25.3.2 产生训练集／测试集243

25.3.3 创建／训练BP神经网络及仿真测试244

25.3.4 创建RBF神经网络及仿真测试244

25.3.5 性能评价244

25.3.6 绘图245

25.4 延伸阅读246

25.4.1 网络参数的影响及选择246

25.4.2 案例延伸246

参考文献247

第26章 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别248

26.1 理论基础248

26.1.1 广义回归神经网络（GRNN）概述248

26.1.2 概率神经网络（PNN）概述250

26.2 案例背景251

26.2.1 问题描述251

26.2.2 解题思路及步骤252

26.3 MATLAB程序实现253

26.3.1 清空环境变量253

26.3.2 产生训练集／测试集253

26.3.3 建立模型254

26.3.4 性能评价255

26.3.5 绘图255

26.3.6 结果分析256

26.4 延伸阅读257

参考文献257

第27章 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别259

27.1 理论基础259

27.1.1 竞争神经网络概述259

27.1.2 SOFM神经网络概述261

27.2 案例背景262

27.2.1 问题描述262

27.2.2 解题思路及步骤262

27.3 MATLAB程序实现263

27.3.1 清空环境变量263

27.3.2 产生训练集／测试集263

27.3.3 创建／训练竞争神经网络及仿真测试264

27.3.4 创建SOFM神经网络及仿真测试264

27.3.5 性能评价265

27.3.6 结果分析265

27.4 延伸阅读267

27.4.1 竞争神经网络与SOFM神经网络性能对比267

27.4.2 案例延伸268

参考文献268

第28章 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269

28.1 理论基础269

28.1.1 支持向量机分类原理269

28.1.2 libsvm软件包简介273

28.2 案例背景273

28.2.1 问题描述273

28.2.2 解题思路及步骤274

28.3 MATLAB程序实现275

28.3.1 清空环境变量275

28.3.2 产生训练集／测试集275

28.3.3 数据归一化276

28.3.4 创建／训练SVM（RBF核函数）276

28.3.5 SVM仿真测试277

28.3.6 绘图277

28.4 延伸阅读278

28.4.1 性能对比278

28.4.2 案例延伸279

参考文献279

第29章 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测280

29.1 理论基础280

29.1.1 SVR基本思想280

29.1.2 支持向量机的训练算法282

29.2 案例背景283

29.2.1 问题描述283

29.2.2 解题思路及步骤283

29.3 MATLAB程序实现284

29.3.1 清空环境变量284

29.3.2 产生训练集／测试集284

29.3.3 数据归一化285

29.3.4 创建／训练SVR模型285

29.3.5 SVR仿真预测286

29.3.6 绘图286

29.4 延伸阅读287

29.4.1 核函数对模型性能的影响287

29.4.2 性能对比288

29.4.3 案例延伸289

参考文献289

第30章 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究290

30.1 理论基础290

30.1.1 ELM的基本思想290

30.1.2 ELM的学习算法292

30.1.3 ELM的MATLAB实现293

30.2 案例背景296

30.2.1 问题描述296

30.2.2 解题思路及步骤296

30.3 MATLAB程序实现296

30.3.1 ELM的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测297

30.3.2 ELM的分类——鸢尾花种类识别299

30.4 延伸阅读301

30.4.1 隐含层神经元个数的影响301

30.4.2 案例延伸301

参考文献301