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MATLAB遗传算法工具箱及其应用

本书详细讲解了遗传算法的原理,以及如何在利用MATLAB遗传算法工具实现。
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《MATLAB 遗传算法工具箱应用》PDF完整清晰版

《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》 作 者:雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社:西安电子科技大学出版社 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识,包括遗传算法的基本原理,编码、选择、交叉、变异,适应度函数,控制参数选择,约束条件处理,模式定理,改进的遗传算法,早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德(Sheffield)大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法,举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。 本书取材新颖,内容丰富,逻辑严谨,语言通俗,理例结合,图文并茂,注重基础,面向应用。书中包含大量的实例,便于自学和应用。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书,也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。 第一章 遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的概念 1 1.2 遗传算法的特点 3 1.2.1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章 基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传算法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 28 2.4 多目标优化中的遗传算法 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章 遗传算法的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 39 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 遗传算法的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 遗传算法工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 遗传算法中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2.25 函数 xovshrs 92 5.2.26 函数 xovsp 93 5.2.27 函数 xovsprs 94 第六章 遗传算法工具箱的应用 95 6.1 安装 95 6.2 种群的表示和初始化 95 6.3 目标函数和适应度函数 96 6.4 选择 97 6.5 交叉 99 6.6 变异 101 6.7 重插入 101 6.8 遗传算法的终止 102 6.9 数据结构 102 6.10 多种群支持 104 6.11 示范脚本 105 第七章 遗传算法应用举例 107 7.1 简单一元函数优化实例 107 7.2 多元单峰函数的优化实例 111 7.3 多元多峰函数的优化实例 115 7.4 收获系统最优控制 118 7.5 装载系统的最优问题 122 7.6 离散二次线性系统最优控制问题 125 7.7 目标分配问题 128 7.8 双积分的优化问题 130 7.9 雷达目标识别问题 131 7.10 图像分割问题 134 7.11 一些测试函数对应的优化问题 136 7.11.1 轴并行超球体的最小值问题 136 7.11.2 旋转超球体的最小值问题 137 7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 139 7.11.5 Schwefel函数的最小值问题 140 7.11.6 Griewangk函数的最小值问题 141 7.11.7 不同权的总和最小值问题 142 7.12 多目标优化问题 142 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 146 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 146 8.1.2 编写待优化函数的M文件 148 8.2 使用遗传算法工具初步 149 8.2.1 遗传算法使用规则 149 8.2.2 遗传算法使用方式 150 8.2.3 举例:Rastrigin函数 151 8.2.4 遗传算法的一些术语 156 8.2.5 遗传算法如何工作 157 8.3 使用遗传算法工具求解问题 160 8.3.1 使用遗传算法工具GUI 160 8.3.2 从命令行使用遗传算法 172 8.3.3 遗传算法举例 177 8.4 遗传算法参数和函数 192 8.4.1 遗传算法参数 192 8.4.2 遗传算法函数 203 8.4.3 标准算法选项 207 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 208 9.2 直接搜索算法 209 9.2.1 何谓直接搜索 209 9.2.2 执行模式搜索 209 9.2.3 寻找函数最小值 210 9.2.4 模式搜索术语 212 9.2.5 模式搜索如何工作 214 9.3 使用直接搜索工具 218 9.3.1 浏览模式搜索工具 218 9.3.2 从命令行运行模式搜索 226 9.3.3 模式搜索举例 229 9.3.4 参数化函数 243 9.4 模式搜索参数和函数 245 9.4.1 模式搜索参数 245 9.4.2 模式搜索函数 253 参考文献 259 因为资源费了很多心思才找到,所以需要赋分!

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MATLAB遗传算法工具箱应用(超清晰版+源码)

MATLAB遗传算法工具箱及应用(超清晰版+源码),非常难得真正清晰版本。

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《MATLAB遗传算法工具箱应用》第二版 PDF,添加了完整目录,便于大家查看

《MATLAB遗传算法工具箱及应用》第二版 PDF,针对matlab新版工具箱进行了一定的增补更新。另外为了便于大家查看,手动添加了完整目录,费了不少功夫呀。 详细目录如下,是一本学习遗传算法的好书! 第一章遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的槪念 1 1.2 遗传箅法的特点 3 1.2.1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传箅法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 27 2.4 多目标优化中的遗传算法 29 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章遗传算法的理论基础 33 3.1 模式定理 33 3.2 积木块假设 35 3.3 欺骗问题 36 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 38 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 38 3.4.2 未成熟收敛的防止 39 3.5 性能评估 40 3.6 小生境技术和共享函数 42 第四章遗传算法的基本原理与方法 43 4.1 编码 43 4.1.1 编码方法 44 4.1.2 编码评估策略 46 4.2 选择 46 4.3 交叉 50 4.4 变异 53 4.5 适应度函数 55 4.5.1 适应度函数的作用 55 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 56 4.5.3 适应度函数的种类 56 4.5.4 适应度尺度的变换 57 4.6 控制参数的选择 58 4.7 约束条件的处理 59 第五章遗传算法工具箱函数 60 5.1 工具箱结构 60 5.1.1 种群表示和初始化 61 5.1.2 适应度计算 61 5.1.3 选择函数 61 5.1.4 变异算子 62 5.1.5 交叉算子 62 5.1.6 多子群支持 62 5.2 遗传算法中的通用函数 62 5.2.1 函数bs2rv 62 5.2.2 函数crtbase 64 5.2.3 函数crtbp 64 5.2.4 函数crtrp 65 5.2.5 函数migrate 66 5.2.6 函数mut 67 5.2.7 函数mutate 69 5.2.8 函数mutbga 70 5.2.9 函数ranking 72 5.2.10 函数recdis 74 5.2.11 函数recint 75 5.2.12 函数reclin 76 5.2.13 函数recmut 77 5.2.14 函数recombin 79 5.2.15 函数reins 80 5.2.16 函数rep 82 5.2.17 函数rws 82 5.2.18 函数scaling 83 5.2.19 函数select 84 5.2.20 函数sus 86 5.2.21 函数xovdp 86 5.2.22 函数xovdprs 87 5.2.23 函数xovmp 88 5.2.24 函数xovsh 89 5.2.25 函数xovshrs 90 5.2.26 函数xovsp 91 5.2.27 函数xovsprs 92 第六章遗传算法工具箱的介绍 93 6.1 安装 93 6.2 种群的表示和初始化 93 6.3 目标函数和适应度函数 94 6.4 选择 95 6.5 交叉 97 6.6 变异 98 6.7 重插人 99 6.8 遗传算法举例法的终止 100 6.9 数据结构 100 6.10 多种群支持 101 6.11 示范脚本 103 第七章遗传算法应用举例 UM 7.1 简单一元函数优化实例 104 7.2 多元单峰函数的优化实例 108 7.3 多元多峰函数的优化实例 112 7.4 收获系统最优控制 115 7.5 装载系统的最优问题 119 7.6 离散二次线性系统最优 控制问题 122 7.7 目标分配问题 125 7.8 双积分的优化问题 127 7.9 雷达目标识别问题 128 7.1 0图像增强问题 131 7.1 1 —些测试函数对应的优化问题 133 7.1 1.1轴并行超球体的 最小值问题 133 7.1 1.2旋转超球体的最小值问题 134 7.1 1.3 Rosenbrock's Valley最小值问题 135 7.1 1.4 Rastrigin 函数的最小值问题 136 7.1 1.5 Schwefel 函数的最小值问题 137 7.1 1.6 Griewangk 函数的最小值问题 138 7.1 1.7不同权的总和最小值问题 139 7.1 2 多目标优化问题 139 第八章使用MATLAB遗传算法工具 143 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 143 8.1.1 工具箱的特点 143 8.1.2 编写待优化函数的M文件 145 8.2 使用遗传算法工具初步 146 8.2.1 遗传算法使用规则 147 8.2.2 遗传算法使用方式 147 8.2.3 举例:Rastrigin 函数 149 8.2.4 遗传算法的一些术语 154 8.2.5 遗传算法如何工作 155 8.3 使用遗传算法工具求解问题 158 8.3.1 使用遗传算法工具GUI 158 8.3.2 从命令行使用遗传算法 170 8.3.3 遗传算法举例 177 8.3.4 混合整数优化 196 8.3.5 用遗传箅法求解混合整数工程设计问题 201 8.4 遗传算法参数和函数 207 8.4.1 遗传算法参数 207 8.4.2 遗传算法函数 217 8.4.3 标准箅法选项 223 第9章 使用matlab直接搜索工具 224 9.1 直接搜索工具概述 224 9.2 直接搜索算法 225 9.2.1 直接搜索 225 9.2.2 执行模式搜索 225 9.2.3 寻找函数最小值 227 9.2.4 模式搜索术语 229 9.2.5 模式搜索如何工作 230 9.3 使用直接搜索工具 235 9.3.1 浏览模式搜索工具 235 9.3.2 从命令行运行模式搜索 245 9.3.3 模式搜索算法举例 248 9.3.4 参数化函数 267 9.3.5 用户绘图函数 269 9.3.6 向量化目标函数和约束函数 272 9.3.7 并行优化ODE问题 274 9.4 模式搜索参数和函数 281 9.4.1 模式搜索参数 282 9.4.2 模式搜索函数 294 9.5 搜索和表决 300 9.5.1 搜索的定义 300 9.5.2 搜索方法 301 9.5.3 搜索类型 301 9.5.4 搜索时机 301 9.6 非线性约束求解箅法 302 第十章遗传算法在图像处理中的应用 303 10.1 基于GA的图像分割方法 303 10.1.1 基于简单GA的图像分割阈值法 303 10.1.2 基于改进GA的图像分割方法 309 10.2 最大类间方差法与GA相结合的图像分割方法 317 10.3 最佳直方图熵法与GA相结合的图像分割方法 319 10.4 最佳直方图熵法与改进GA相结合的图像分割方法 322 10.5 二维最佳直方图熵法及改进GA分割图像方法 325 10.6 基于GA的植物病害叶片中的病斑提取方法 332 10.7 基于遗传神经网络的图像分割方法 333 10.8 基于GA的文字提取方法 336 参考文献 340

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MATLAB遗传算法工具箱应用 (包含PDF电子书高清版和书中源码及工具箱

MATLAB遗传算法工具箱及应用 西安电子科技大写 雷英杰 包含PDF电子书高清版和书中源码及工具箱

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《MATLAB 遗传算法工具箱应用·第二版》非扫描word转pdf完整版(极致清晰)

《MATLAB 遗传算法工具箱及应用·第二版》一书的word转pdf版,为保护版权不对外提供原书的word版。本文件是在原书word版的基础上转换成pdf而成,非扫描版,极致清晰。 作 者:雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社:西安电子科技大学出版社 第一章 遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的概念 1 1.2 遗传算法的特点 3 1.2. 1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章 基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传算法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 28 2.4 多目标优化中的遗传算法 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章 遗传算法的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 39 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 遗传算法的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 遗传算法工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 遗传算法中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2.25 函数 xovshrs 92 5.2.26 函数 xovsp 93 5.2.27 函数 xovsprs 94 第六章 遗传算法工具箱的应用 95 6.1 安装 95 6.2 种群的表示和初始化 95 6.3 目标函数和适应度函数 96 6.4 选择 97 6.5 交叉 99 6.6 变异 101 6.7 重插入 101 6.8 遗传算法的终止 102 6.9 数据结构 102 6.10 多种群支持 104 6.11 示范脚本 105 第七章 遗传算法应用举例 107 7.1 简单一元函数优化实例 107 7.2 多元单峰函数的优化实例 111 7.3 多元多峰函数的优化实例 115 7.4 收获系统最优控制 118 7.5 装载系统的最优问题 122 7.6 离散二次线性系统最优控制问题 125 7.7 目标分配问题 128 7.8 双积分的优化问题 130 7.9 雷达目标识别问题 131 7.10 图像分割问题 134 7.11 一些测试函数对应的优化问题 136 7.11.1 轴并行超球体的最小值问题 136 7.11.2 旋转超球体的最小值问题 137 7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 139 7.11.5 Schwefel函数的最小值问题 140 7.11.6 Griewangk函数的最小值问题 141 7.11.7 不同权的总和最小值问题 142 7.12 多目标优化问题 142 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 146 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 146 8.1.2 编写待优化函数的M文件 148 8.2 使用遗传算法工具初步 149 8.2.1 遗传算法使用规则 149 8.2.2 遗传算法使用方式 150 8.2.3 举例:Rastrigin函数 151 8.2.4 遗传算法的一些术语 156 8.2.5 遗传算法如何工作 157 8.3 使用遗传算法工具求解问题 160 8.3.1 使用遗传算法工具GUI 160 8.3.2 从命令行使用遗传算法 172 8.3.3 遗传算法举例 177 8.4 遗传算法参数和函数 192 8.4.1 遗传算法参数 192 8.4.2 遗传算法函数 203 8.4.3 标准算法选项 207 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 208 9.2 直接搜索算法 209 9.2.1 何谓直接搜索 209 9.2.2 执行模式搜索 209 9.2.3 寻找函数最小值 210 9.2.4 模式搜索术语 212 9.2.5 模式搜索如何工作 214 9.3 使用直接搜索工具 218 9.3.1 浏览模式搜索工具 218 9.3.2 从命令行运行模式搜索 226 9.3.3 模式搜索举例 229 9.3.4 参数化函数 243 9.4 模式搜索参数和函数 245 9.4.1 模式搜索参数 245 9.4.2 模式搜索函数 253 参考文献 259

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雷英杰,张善文___MATLAB遗传算法工具箱应用(第二版)

西安电子科技大学出版社于2014年出版的《MATLAB遗传算法工具箱及应用》(第二版),由雷英杰,张善文主编,是学习使用遗传算法求解问题的不可多得的好书,欢迎下载,仅供学习之用,不得用于商业目的!!!!

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《Matlab遗传算法工具箱应用》源码

这是MATLAB 遗传算法工具箱和应用的例子 1.附件结构: gatbx.rar: (1)gatbx-origin.zip; (2)gatbx-toolbox.rar; (3)gatbx-example.rar 2.调试所用Matlab版本是6.5,gatbx-toolbox是调试过程中使用的工具箱,有些热心的研友已经提供了该工具箱,之所以再贴一遍,是因为6.5版本下调试该工具箱会出现一些错误提示,在该版本中已经进行了改正,使用该工具箱只需要将压缩包下的gatbx和gatbx\Test_fns加入到Matlab搜索路径即可,另外gatbx-origin是Sheffield大学提供的原始版本的工具箱,未做任何改动,两者可做比较之用 3.gatbx-example是算例调试源码和各算例的调试说明,大家可以对照原书进行比较 4.窃以为gatbx工具箱较之Matlab7新版下的gads工具箱更能让人熟悉和了解遗传算法的原理和计算过程,虽然在可视化方面不及gads 5.学习遗传算法如果首先用熟相关工具箱的话,能够先培养信心,然后更有兴趣去专研和了解具体的算法,如果就用现有的工具箱就能解决问题的话,不了解其详细的算法也未尝不可,毕竟不是每个研友都能向see_moonlight那样开发自己的工具箱吧,

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MATLAB遗传算法工具箱应用

MATLAB遗传算法工具箱及应用。详细介绍了遗传算法的应用,帮助学习遗传算法及其工具箱的应用

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雷英杰Matlab遗传算法工具箱应用

详细介绍matlab遗传算法工具箱及其应用

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遗传算法matlab工具箱

关于遗传算法的matlab工具箱及其应用的介绍

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matlab遗传算法工具箱gatbx(直接可用版)

这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。

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谢菲尔德大学遗传算法matlab工具箱

谢菲尔德大学遗传算法matlab工具箱,解压后放入matlab安装文件下的toolbox文件夹中,file-set path-add directory-save. matlab2012可能有点问题,matlab2009可行。

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Matlab遗传算法工具箱应用完美版.pdf(含目录)

3090 matlab 遗传算法 工具箱Matlab遗传算法工具箱及应用完美版.pdf3090 matlab 遗传算法 工具箱Matlab遗传算法工具箱及应用完美版.pdf

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matlab编写的采用遗传算法进行图像分割程序

采用matlab语言,编写的采用遗传算法进行图像分割程序

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MATLAB遗传算法工具箱_安装教程_使用实例)

在进行多目标、多参数优化的时候,遗传算法往往具有很强的优势。现在上传一份MATLAB遗传算法(工具箱_安装教程_使用实例),里面用两个实例很清晰地演示了如何使用此工具箱。 具体的使用过程是参考如下博文的,感谢博主的强大技术与无私奉献精神,我只是个搬运工: http://blog.csdn.net/zhengnanlee/article/details/38365647#t3

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谢菲尔德matlab遗传工具箱

英国谢菲尔德大学开发的遗传算法matlab工具箱,最新更新版本,rep等代码文件扩展均已修改,兼容性好,全面覆盖其他版本matlab遗传算法工具箱,请放心下载。下载后直接解压,进入matlab页面配置路径安装即可,运行流畅无错误。

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谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱,所有文件名改为小写了,亲测可用

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MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用.

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用

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Matlab_谢菲尔德大学_Sheffield_遗传算法工具箱

数学建模能用到的遗传算法工具箱,MatlabR2017b亲测可用,自己跑了《MATLAB在数学建模中的应用(第2版)》--电子商务转化率问题的代码,在没打错代码的情况下能完美运行,注意遗传算法文件的后缀名大写M要改成m

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(matlab源程序代码)遗传算法工具箱\genetic\crtbp.m遗传算法工具箱\genetic\crtbp.m

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MATLAB遗传算法工具箱及其应用

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