[高清電子版]MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[附源碼]

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作者：雷英杰 張善文 李續(xù)武 周創(chuàng)明 編著
出版社：西安電子科技大學(xué)出版社
出版時(shí)間：2006年4月
面數(shù)：261
書(shū)店價(jià)：26.00

　　本書(shū)系統(tǒng)介紹MATLAB遺傳算法和直接搜索工具箱的功能特點(diǎn)、編程原理及使用方法。全書(shū)共分為9章。第一章至第四章介紹遺傳算法的基礎(chǔ)知識(shí)，包括遺傳算法的基本原理，編碼、選擇、交叉、變異，適應(yīng)度函數(shù)，控制參數(shù)選擇，約束條件處理，模式定理，改進(jìn)的遺傳算法，早熟收斂問(wèn)題及其防止等。第五章至第七章介紹英國(guó)設(shè)菲爾德（Sheffield）大學(xué)的MATLAB遺傳算法工具箱及其使用方法，舉例說(shuō)明如何利用遺傳算法工具箱函數(shù)編寫(xiě)求解實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題的MATLAB程序。第八章和第九章介紹MathWorks公司最新發(fā)布的MATLAB遺傳算法與直接搜索工具箱及其使用方法。
　　本書(shū)取材新穎，內(nèi)容豐富，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，語(yǔ)言通俗，理例結(jié)合，圖文并茂，注重基礎(chǔ)，面向應(yīng)用。書(shū)中包含大量的實(shí)例，便于自學(xué)和應(yīng)用。
本書(shū)可作為高等院校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息、管理、控制與系統(tǒng)工程等專業(yè)本科生或研究生的教材或參考書(shū)，也可供其他相關(guān)專業(yè)的師生及科研和工程技術(shù)人員自學(xué)或參考。


 本書(shū)系統(tǒng)介紹MATLAB遺傳算法和直接搜索工具箱的功能特點(diǎn)、編程原理及使用方法。全書(shū)共分為9章。第一章至第四章介紹遺傳算法的基礎(chǔ)知識(shí)，包括遺傳算法的基本原理，編碼、選擇、交叉、變異，適應(yīng)度函數(shù)，控制參數(shù)選擇，約束條件處理，模式定理，改進(jìn)的遺傳算法，早熟收斂問(wèn)題及其防止等。第五章至第七章介紹英國(guó)設(shè)菲爾德（Sheffield）大學(xué)的MATLAB遺傳算法工具箱及其使用方法，舉例說(shuō)明如何利用遺傳算法工具箱函數(shù)編寫(xiě)求解實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題的MATLAB程序。第八章和第九章介紹MathWorks公司最新發(fā)布的MATLAB遺傳算法與直接搜索工具箱及其使用方法。
本書(shū)取材新穎，內(nèi)容豐富，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，語(yǔ)言通俗，理例結(jié)合，圖文并茂，注重基礎(chǔ)，面向應(yīng)用。書(shū)中包含大量的實(shí)例，便于自學(xué)和應(yīng)用。
本書(shū)可作為高等院校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息、管理、控制與系統(tǒng)工程等專業(yè)本科生或研究生的教材或參考書(shū)，也可供其他相關(guān)專業(yè)的師生及科研和工程技術(shù)人員自學(xué)或參考。


第一章 遺傳算法概述 1
1.1 遺傳算法的概念 1
1.2 遺傳算法的特點(diǎn) 3
1.2.1 遺傳算法的優(yōu)點(diǎn) 3
1.2.2 遺傳算法的不足之處 4
1.3 遺傳算法與傳統(tǒng)方法的比較 4
1.4 遺傳算法的基本用語(yǔ) 6
1.5 遺傳算法的研究方向 7
1.6 基于遺傳算法的應(yīng)用 8
第二章 基本遺傳算法及改進(jìn) 11
2.1 遺傳算法的運(yùn)行過(guò)程 11
2.1.1 完整的遺傳算法運(yùn)算流程 11
2.1.2 遺傳算法的基本操作 13
2.2 基本遺傳算法 14
2.2.1 基本遺傳算法的數(shù)學(xué)模型 14
2.2.2 基本遺傳算法的步驟 14
2.2.3 遺傳算法的具體例證 16
2.3 改進(jìn)的遺傳算法 22
2.3.1 改進(jìn)的遺傳算法一 23
2.3.2 改進(jìn)的遺傳算法二 24
2.3.3 改進(jìn)的遺傳算法三 25
2.3.4 改進(jìn)的遺傳算法四 28
2.4 多目標(biāo)優(yōu)化中的遺傳算法 30
2.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化的概念 30
2.4.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的遺傳算法 31
第三章 遺傳算法的理論基礎(chǔ) 34
3.1 模式定理 34
3.2 積木塊假設(shè) 36
3.3 欺騙問(wèn)題 37
3.4 遺傳算法的未成熟收斂問(wèn)題及其防止 39
3.4.1 遺傳算法的未成熟收斂問(wèn)題 39
3.4.2 未成熟收斂的防止 40
3.5 性能評(píng)估 41
3.6 小生境技術(shù)和共享函數(shù) 43
第四章 遺傳算法的基本原理與方法 45
4.1 編碼 45
4.1.1 編碼方法 46
4.1.2 編碼評(píng)估策略 48
4.2 選擇 48
4.3 交叉 52
4.4 變異 55
4.5 適應(yīng)度函數(shù) 57
4.5.1 適應(yīng)度函數(shù)的作用 57
4.5.2 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)主要滿足的條件 58
4.5.3 適應(yīng)度函數(shù)的種類 58
4.5.4 適應(yīng)度尺度的變換 59
4.6 控制參數(shù)選擇 60
4.7 約束條件的處理 61
第五章 遺傳算法工具箱函數(shù) 62
5.1 工具箱結(jié)構(gòu) 62
5.1.1 種群表示和初始化 63
5.1.2 適應(yīng)度計(jì)算 63
5.1.3 選擇函數(shù) 63
5.1.4 交叉算子 64
5.1.5 變異算子 64
5.1.6 多子群支持 64
5.2 遺傳算法中的通用函數(shù) 64
5.2.1 函數(shù) bs2rv 64
5.2.2 函數(shù) crtbase 66
5.2.3 函數(shù) crtbp 66
5.2.4 函數(shù) crtrp 67
5.2.5 函數(shù) migrate 68
5.2.6 函數(shù) mut 69
5.2.7 函數(shù) mutate 71
5.2.8 函數(shù) mutbga 72
5.2.9 函數(shù) ranking 74
5.2.10 函數(shù) recdis 76
5.2.11 函數(shù) recint 77
5.2.12 函數(shù) reclin 78
5.2.13 函數(shù) recmut 79
5.2.14 函數(shù) recombin 81
5.2.15 函數(shù) reins 81
5.2.16 函數(shù) rep 84
5.2.17 函數(shù) rws 84
5.2.18 函數(shù) scaling 85
5.2.19 函數(shù) select 86
5.2.20 函數(shù) sus 88
5.2.21 函數(shù) xovdp 88
5.2.22 函數(shù) xovdprs 89
5.2.23 函數(shù) xovmp 90
5.2.24 函數(shù) xovsh 91
5.2.25 函數(shù) xovshrs 92
5.2.26 函數(shù) xovsp 93
5.2.27 函數(shù) xovsprs 94
第六章 遺傳算法工具箱的應(yīng)用 95
6.1 安裝 95
6.2 種群的表示和初始化 95
6.3 目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù) 96
6.4 選擇 97
6.5 交叉 99
6.6 變異 101
6.7 重插入 101
6.8 遺傳算法的終止 102
6.9 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 102
6.10 多種群支持 104
6.11 示范腳本 105
第七章 遺傳算法應(yīng)用舉例 107
7.1 簡(jiǎn)單一元函數(shù)優(yōu)化實(shí)例 107
7.2 多元單峰函數(shù)的優(yōu)化實(shí)例 111
7.3 多元多峰函數(shù)的優(yōu)化實(shí)例 115
7.4 收獲系統(tǒng)最優(yōu)控制 118
7.5 裝載系統(tǒng)的最優(yōu)問(wèn)題 122
7.6 離散二次線性系統(tǒng)最優(yōu)控制問(wèn)題 125
7.7 目標(biāo)分配問(wèn)題 128
7.8 雙積分的優(yōu)化問(wèn)題 130
7.9 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題 131
7.10 圖像分割問(wèn)題 134
7.11 一些測(cè)試函數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題 136
7.11.1 軸并行超球體的最小值問(wèn)題 136
7.11.2 旋轉(zhuǎn)超球體的最小值問(wèn)題 137
7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值問(wèn)題 138
7.11.4 Rastrigin函數(shù)的最小值問(wèn)題 139
7.11.5 Schwefel函數(shù)的最小值問(wèn)題 140
7.11.6 Griewangk函數(shù)的最小值問(wèn)題 141
7.11.7 不同權(quán)的總和最小值問(wèn)題 142
7.12 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題 142
第八章 使用MATLAB遺傳算法工具 146
8.1 遺傳算法與直接搜索工具箱概述 146
8.1.1 工具箱的特點(diǎn) 146
8.1.2 編寫(xiě)待優(yōu)化函數(shù)的M文件 148
8.2 使用遺傳算法工具初步 149
8.2.1 遺傳算法使用規(guī)則 149
8.2.2 遺傳算法使用方式 150
8.2.3 舉例：Rastrigin函數(shù) 151
8.2.4 遺傳算法的一些術(shù)語(yǔ) 156
8.2.5 遺傳算法如何工作 157
8.3 使用遺傳算法工具求解問(wèn)題 160
8.3.1 使用遺傳算法工具GUI 160
8.3.2 從命令行使用遺傳算法 172
8.3.3 遺傳算法舉例 177
8.4 遺傳算法參數(shù)和函數(shù) 192
8.4.1 遺傳算法參數(shù) 192
8.4.2 遺傳算法函數(shù) 203
8.4.3 標(biāo)準(zhǔn)算法選項(xiàng) 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 何謂直接搜索 209
9.2.2 執(zhí)行模式搜索 209
9.2.3 尋找函數(shù)最小值 210
9.2.4 模式搜索術(shù)語(yǔ) 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 瀏覽模式搜索工具 218
9.3.2 從命令行運(yùn)行模式搜索 226
9.3.3 模式搜索舉例 229
9.3.4 參數(shù)化函數(shù) 243
9.4 模式搜索參數(shù)和函數(shù) 245
9.4.1 模式搜索參數(shù) 245
9.4.2 模式搜索函數(shù) 253
參考文獻(xiàn) 259

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