MATLAB智能算法30个案例分析终极版带目录.doc.docx
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《MATLAB智能算法30个案例分析》是一本详尽阐述智能算法在MATLAB环境中的应用的书籍。这本书由四位专家王辉、史峰、郁磊和胡斐合作完成,涵盖了遗传算法、免疫算法、粒子群算法、鱼群算法、多目标Pareto算法、模拟退火算法、蚁群算法、神经网络以及支持向量机等多个领域的经典算法,并通过30个具体的案例深入浅出地解析了这些算法的实际应用。 书中第一个案例是基于遗传算法的旅行商问题(TSP)解决方案,这是一个典型的NP完全问题,遗传算法通过模拟生物进化过程,利用染色体编码和选择、交叉、变异等操作,有效地寻找问题的最优解。第二个案例则将遗传算法与非线性规划相结合,用于函数寻优,避免了传统方法受函数约束的局限,增强了全局搜索能力。 接着,书中讨论了遗传算法在神经网络中的应用,例如在BP神经网络的优化中,通过遗传算法的并行搜索特性,提高了网络训练的速度和全局收敛性。同时,书中还介绍了设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱,这是一个功能丰富的函数库,便于用户实现遗传算法的定制化应用。 除了遗传算法,书中的其他案例也十分丰富,如免疫算法在柔性车间调度和运输中心规划问题中的应用,粒子群算法在函数优化和PID控制优化中的运用,以及模拟退火算法在TSP和HEV能量管理策略参数优化中的实践。此外,蚁群算法被用于旅行商问题和二维、三维路径规划,展示了其在解决组合优化问题上的潜力。 神经网络部分,包括有导师学习和无导师学习的应用,如近红外光谱的汽油辛烷值预测、鸢尾花分类、矿井突水水源判别、乳腺癌诊断等,展示了神经网络在数据拟合和分类任务中的强大能力。支持向量机在分类和回归问题上的应用,如乳腺癌诊断和混凝土抗压强度预测,进一步拓展了机器学习的范围。极限学习机作为新兴的机器学习模型,也在回归拟合和分类问题上进行了对比实验研究。 本书的一大亮点是以案例驱动的学习方式,每个案例都配有完整的MATLAB程序和解题思路,还有配套的讲解视频,帮助读者直观理解和掌握算法的运用。同时,作者团队在线答疑,增强了读者的互动性和学习效果。 《MATLAB智能算法30个案例分析》是学习和掌握智能算法的实用资源,通过实例展示了这些算法如何解决实际问题,对计算机科学和工程领域的学生、研究人员和从业人员具有很高的参考价值。
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