MATLAB_智能算法30个案例分析有目录

第 1 章..................................................................................................................................... 1 第 2 章基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 ..................................................... 5 第 3 章基于遗传算法的BP神经网络优化算法 ............................................................... 9 第 4 章基于遗传算法的TSP算法 ................................................................................... 12 第 5章基于遗传算法的LQR控制器优化设计 ............................................................... 17 第 6 章遗传算法工具箱详解及应用 ............................................................................... 19 第 7 章多种群遗传算法的函数优化算法 ....................................................................... 21 第 8 章基于量子遗传算法的函数寻优算法 ................................................................... 25 第 9 章基于遗传算法的多目标优化算法 ....................................................................... 28 第 10 章基于粒子群算法的多目标搜索算法 ................................................................. 30 第 11 章基于多层编码遗传算法的车间调度算法 ......................................................... 34 第 12 章免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用. ................................................ 37 第 13 章粒子群优化算法的寻优算法 ............................................................................. 39 第 14 章基于粒子群算法的PID控制器优化设计 ......................................................... 42 第 15 章基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 ............................................................ 47 第 16 章基于动态粒子群算法的动态环境寻优算 ......................................................... 49 第 17 章基于PSO工具箱的函数优化算法 .................................................................... 51 第 18 章基于鱼群算法的函数寻优算法 ......................................................................... 52 第 19 章基于模拟退火算法的TSP算法 ......................................................................... 60 第 20 章基于遗传模拟退火算法的聚类算法 ................................................................. 65 第 21 章模拟退火算法工具箱及应用 ............................................................................. 70 第 22 章蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 ............................................. 72 第 23 章基于蚁群算法的二维路径规划算 ..................................................................... 78 第 24 章基于蚁群算法的三维路径规划算 ..................................................................... 80 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 .. 82 第 26 章有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别 .......................................... 86 第 27 章无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别 ...................................... 92 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 .................. 96 第 29 章支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测 ........................................ 100 第 30 章极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究 ........................................ 106

MATLAB 智能算法30个案例分析

第 1 章

1、案例背景

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