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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17

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20

2.3.4变异操作21

2.3.5算法主函数22

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36

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

13.4.2ω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198

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227

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275

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281

29.2案例背景282

29.2.1问题描述282

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287

29.4.3案例延伸288

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