MATLAB智能算法30個案例分析（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬱磊，史峰，王輝，鬍斐 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 智能算法
• 案例分析
• 機器學習
• 優化算法
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 模糊邏輯
• 專傢係統
• 人工智能

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512414112

版次：2

商品編碼：11753731

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：302

內容簡介

　　《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》是作者多年從事算法研究的經驗總結.書中所有案例均應國內各大MATLAB技術論壇網友的切身需求而精心設計,其中不少案例所涉及的內容和求解方法在國內現已齣版的　MATLAB書籍中鮮有介紹.

　　《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法為主綫,講解瞭遺傳算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、魚群算法、蟻群算法和神經網絡算法等最常用的智能算法的MATLAB實現.本書共給齣３０個案例,每個案例都是一個使用智能算法解決問題的具體實例,所有案例均由理論講解、案例背景、MATLAB程序實現和擴展閱讀四個部分組成,並配有完整的程序源碼和講解視頻,使讀者在掌握算法的同時,也可以學習到作者們多年積纍的編程經驗與技巧,從而快速提高使用算法求解實際問題的能力.

　　《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》可作為本科畢業設計、研究生項目設計、博士低年級課題設計參考書籍,同時對廣大科研人員也有很高的參考價值.

內頁插圖

目錄

第1章　謝菲爾德大學的MATLAB遺傳算法工具箱 1
1.1　理論基礎 1
1.1.1　遺傳算法概述 1
1.1.2　謝菲爾德遺傳算法工具箱 1
1.2　案例背景 3
1.2.1　問題描述 3
1.2.2　解題思路及步驟 3
1.3　MATLAB程序實現 3
1.3.1　工具箱結構 3
1.3.2　遺傳算法常用函數 4
1.3.3　遺傳算法工具箱應用舉例 12
1.4　延伸閱讀 16
參考文獻 16
第2章　基於遺傳算法和非綫性規劃的函數尋優算法 17
2.1　理論基礎 17
2.1.1　非綫性規劃 17
2.1.2　非綫性規劃函數 17
2.1.3　遺傳算法基本思想 18
2.1.4　算法結閤思想 18
2.2　案例背景 18
2.2.1　問題描述 18
2.2.2　算法流程 18
2.2.3　遺傳算法實現 19
2.3　MATLAB程序實現 20
2.3.1　適應度函數 20
2.3.2　選擇操作 20
2.3.3　交叉操作 21
2.3.4　變異操作 22
2.3.5　算法主函數 23
2.3.6　非綫性尋優 24
2.3.7　結果分析 24
2.4　延伸閱讀 25
2.4.1　其他函數的優化 25
2.4.2　其他優化算法 26
參考文獻 26
第3章　基於遺傳算法的BP神經網絡優化算法 27
3.1　理論基礎 27
3.1.1　BP神經網絡概述 27
3.1.2　遺傳算法的基本要素 27
3.2　案例背景 27
3.2.1　問題描述 27
3.2.2　解題思路及步驟 29
3.3　MATLAB程序實現 31
3.3.1　神經網絡算法 31
3.3.2　遺傳算法主函數 32
3.3.3　比較使用遺傳算法前後的差彆 34
3.3.4　結果分析 35
3.4　延伸閱讀 37
參考文獻 37
第4章　基於遺傳算法的TSP算法 38
4.1　理論基礎 38
4.2　案例背景 38
4.2.1　問題描述 38
4.2.2　解決思路及步驟 39
4.3　MATLAB程序實現 40
4.3.1　種群初始化 40
4.3.2　適應度函數 40
4.3.3　選擇操作 41
4.3.4　交叉操作 41
4.3.5　變異操作 43
4.3.6　進化逆轉操作 43
4.3.7　畫路綫軌跡圖 43
4.3.8　遺傳算法主函數 44
4.3.9　結果分析 47
4.4　延伸閱讀 48
4.4.1　應用擴展 48
4.4.2　遺傳算法的改進 49
4.4.3　算法的局限性 49
參考文獻 49
第5章　基於遺傳算法的LQR 控製器優化設計 50
5.1　理論基礎 50
5.1.1　LQR控製 50
5.1.2　基於遺傳算法設計LQR控製器 50
5.2　案例背景 51
5.2.1　問題描述 51
5.2.2　解題思路及步驟 52
5.3　MATLAB程序實現 53
5.3.1　模型實現 53
5.3.2　遺傳算法實現 54
5.3.3　結果分析 56
參考文獻 56
第6章　遺傳算法工具箱詳解及應用 57
6.1　理論基礎 57
6.1.1　遺傳算法的一些基本概念 57
6.1.2　遺傳算法與直接搜索工具箱 58
6.2　案例背景 58
6.2.1　問題描述 58
6.2.2　解題思路及步驟 59
6.3　MATLAB程序實現 59
6.3.1　GADST各函數詳解 59
6.3.2　GADST的使用簡介 63
6.3.3　使用GADST求解遺傳算法相關問題 66
6.4　延伸閱讀 68
參考文獻 68
第7章　多種群遺傳算法的函數優化算法 69
7.1　理論基礎 69
7.1.1　遺傳算法早熟問題 69
7.1.2　多種群遺傳算法概述 69
7.2　案例背景 70
7.2.1　問題描述 70
7.2.2　解題思路及步驟 71
7.3　MATLAB程序實現 71
7.3.1　移民算子 72
7.3.2　人工選擇算子 72
7.3.3　目標函數 73
7.3.4　標準遺傳算法主函數 73
7.3.5　多種群遺傳算法主函數 74
7.3.6　結果分析 75
7.4　延伸閱讀 76
參考文獻 77
第8章　基於量子遺傳算法的函數尋優算法 78
8.1　理論基礎 78
8.1.1　量子遺傳算法概述 78
8.1.2　量子比特編碼 78
8.1.3　量子門更新 79
8.2　案例背景 79
8.2.1　問題描述 79
8.2.2　解題思路及步驟 80
8.3　MATLAB程序實現 82
8.3.1　種群初始化 82
8.3.2　測量函數 82
8.3.3　量子鏇轉門函數 83
8.3.4　適應度函數 84
8.3.5　量子遺傳算法主函數 85
8.3.6　結果分析 87
8.4　延伸閱讀 87
參考文獻 88
第9章　基於遺傳算法的多目標優化算法 89
9.1　理論基礎 89
9.1.1　多目標優化及Pareto最優解 89
9.1.2　函數gamultiobj 89
9.1.3　函數gamultiobj中的一些基本概念 90
9.2　案例背景 90
9.2.1　問題描述 90
9.2.2　解題思路及步驟 90
9.3　MATLAB程序實現 91
9.3.1　gamultiobj組織結構 91
9.3.2　函數stepgamultiobj分析 92
9.3.3　使用函數gamultiobj求解多目標優化問題 99
9.3.4　結果分析 100
參考文獻 101
第10章　基於粒子群算法的多目標搜索算法 102
10.1　理論基礎 102
10.2　案例背景 102
10.2.1　問題描述 102
10.2.2　算法流程 103
10.2.3　適應度計算 103
10.2.4　篩選非劣解集 103
10.2.5　粒子速度和位置更新 103
10.2.6　粒子最優 104
10.3　MATLAB程序實現 104
10.3.1　種群初始化 104
10.3.2　種群更新 104
10.3.3　更新個體最優粒子 105
10.3.4　非劣解篩選 105
10.3.5　仿真結果 106
10.4　延伸閱讀 107
參考文獻 107
第11章　基於多層編碼遺傳算法的車間調度算法 108
11.1　理論基礎 108
11.2　案例背景 108
11.2.1　問題描述 108
11.2.2　模型建立 108
11.2.3　算法實現 109
11.3　MATLAB程序實現 110
11.3.1　主函數 110
11.3.2　適應度值計算 111
11.3.3　交叉函數 113
11.3.4　變異函數 113
11.3.5　仿真結果 114
11.4　案例擴展 115
11.4.1　模糊目標 115
11.4.2　代碼分析 116
11.4.3　仿真結果 117
參考文獻 117
第12章　免疫優化算法在物流配送中心選址中的應用 118
12.1　理論基礎 118
12.1.1　物流中心選址問題 118
12.1.2　免疫算法的基本思想 118
12.2　案例背景 119
12.2.1　問題描述 119
12.2.2　解題思路及步驟 120
12.3　MATLAB程序實現 122
12.3.1　免疫算法主函數 122
12.3.2　多樣性評價 123
12.3.3　免疫操作 124
12.3.4　仿真實驗 127
12.4　案例擴展 128
參考文獻 129

前言/序言

　　時光荏苒，如白駒過隙，轉眼間，？MATLAB智能算法30個案例分析？已經陪伴各位讀者走過瞭四個年頭.在這期間，該書得到瞭廣大讀者的全麵支持與包容，讓我們備受鼓舞.
　　但自R2010a和R2010b以後，MATLAB對優化工具箱和神經網絡工具箱進行瞭較大幅度的更新，與？MATLAB智能算法30個案例分析？一書相關的更新有：
　　① 自R2010a以後，遺傳算法與直接搜索工具箱（GeneticAlgorithmandDirectSearchToolGbox，GADST）被集成到GlobalOptimizationToolbox中，其路徑為MATLAB 安裝目錄 oolboxglobaloptim.
　　② 自R2010b以後，神經網絡工具箱（NeuralNetworkToolbox）對BP神經網絡、競爭神經網絡、自組織特徵映射神經網絡等模型的創建、訓練和預測函數進行瞭升級.為瞭方便讀者學，？MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）？對上一版的內容進行瞭以下修訂：
　　① MATLAB編程環境從R2009a版本升級到瞭R2014a版本.在新版本中，讀者可以更加簡單、方便地完成程序的實現，從而可以將更多的精力集中於算法的設計方麵.
　　② 增加瞭配套光盤，其中包括各個章節的程序源碼和講解視頻.程序源碼部分兼容瞭R2009a和R2014a兩個版本，讀者可以根據自身情況靈活選擇.配套視頻中除瞭包括對各個案例的詳細講解外，還包含瞭作者多年積纍的編程經驗與技巧，相信讀者可以從中獲益良多.
　　③ 豐富瞭讀者與作者的交流途徑與渠道.除瞭在MATLAB技術論壇書的交流版塊參與交流，讀者還可以加入該書的QQ 讀者交流群），與作者以及其他讀者一起交流學習，作者會不定期地組織一些集體答疑與討論活動.
　　本次修訂工作由鬱磊統籌完成，其中，鬱磊修訂的章節包括：3、5、6、9、14、21、22和25~30；史峰修訂的章節包括：2、10~13、15~17、23~24；王輝修訂的章節包括：1、3、4、7~8、18~20.除瞭上述修訂內容外，？MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）？還勘誤瞭上一版中存在的一些錯誤.在此過程中，得到瞭許多讀者的幫助，如MATLAB技術論壇上的denyu、kirchhof、qiuzhichang和prado5等，在此不一一列舉，衷心感謝他們！
　　對作者而言，過去的四年變化太多，有的作者齣國深造，有的作者進入職場，有的作者娶妻生子，在此誠摯地感謝每一位作者的傢人和朋友在背後的默默付齣與支持，這是本書得以完成的最大動力與保障.然而不變的是，作者們依舊保持著那份初心與激情，隨時準備著與每一位讀者交流與探索，攜手進步與成長！
　　作　者
　　2015年7月2日於蘇州

MATLAB智能算法30個案例分析（第2版） 內容簡介 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入的MATLAB智能算法學習平颱。通過精選30個貼近實際應用場景的案例，本書係統地闡述瞭各種經典和前沿的智能算法原理，並結閤MATLAB強大的計算與編程能力，詳細演示瞭如何將這些算法應用於實際問題之中。本書不僅涵蓋瞭機器學習、深度學習、優化算法、仿生智能等多個核心領域，更注重理論與實踐的結閤，力求讓讀者在動手實踐中掌握智能算法的核心思想與實現技巧。 本書結構與內容亮點 本書共分為十八章，每章聚焦一個或一組緊密相關的智能算法及其應用。我們力求內容循序漸進，由易到難，循序漸進地引導讀者進入智能算法的奇妙世界。 第一部分：智能算法基礎與經典模型 第一章 MATLAB環境與智能算法入門： 在正式展開具體算法之前，本章將為讀者搭建起學習的基石。我們將詳細介紹MATLAB集成開發環境（IDE）的常用功能、數據導入導齣、基本的繪圖命令以及如何進行腳本編寫和調試。在此基礎上，初步介紹智能算法的基本概念，如學習、推理、搜索等，並為後續章節的學習打下基礎。 第二章 神經網絡基礎與前饋網絡： 神經網絡是智能算法的基石之一。本章將深入淺齣地講解人工神經元模型、激活函數、權值更新機製等核心概念。重點介紹最基礎也是應用最廣泛的前饋神經網絡（Feedforward Neural Network），包括其結構、訓練過程（如BP算法）以及在模式識彆、函數逼近等方麵的應用。我們將通過MATLAB實例展示如何構建、訓練和評估一個簡單的前饋網絡。 第三章 徑嚮基函數（RBF）網絡： RBF網絡作為一種高效的局部逼近網絡，在本章中得到詳細介紹。我們將闡述RBF函數的性質、RBF網絡的結構組成（輸入層、隱層、輸齣層）以及其訓練方法。通過MATLAB案例，演示RBF網絡在函數逼近、數據分類等任務中的獨特優勢。 第四章 模糊邏輯係統： 模糊邏輯以其處理模糊信息和不確定性的能力，在控製係統和決策支持等領域發揮著重要作用。本章將詳細講解模糊邏輯的基本原理，包括模糊集、隸屬函數、模糊規則、模糊推理以及解模糊化過程。結閤MATLAB的模糊邏輯工具箱，我們將通過實際案例，如模糊控製器設計，展示模糊邏輯係統的強大應用。 第五章 支持嚮量機（SVM）： SVM是一種強大且魯棒的分類器，尤其在處理高維數據和小樣本問題時錶現齣色。本章將深入剖析SVM的原理，包括最大間隔超平麵、核函數（綫性、多項式、徑嚮基等）以及拉格朗日乘子法。通過MATLAB中的SVM實現，我們將演示其在文本分類、圖像識彆等領域的應用。 第二部分：優化算法與計算智能 第六章 遺傳算法（GA）： 遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機製的全局優化算法，廣泛應用於組閤優化、參數估計等問題。本章將詳細介紹遺傳算法的編碼、選擇、交叉、變異等基本算子，以及其收斂性分析。通過MATLAB實現，我們將演示遺傳算法如何解決經典的旅行商問題、函數優化問題等。 第七章 粒子群優化（PSO）： PSO作為一種受鳥群覓食行為啓發的群體智能優化算法，具有收斂速度快、易於實現的優點。本章將詳細講解PSO的基本原理，包括粒子速度和位置的更新機製、慣性權重、認知係數和社會係數等。通過MATLAB案例，我們將展示PSO在函數優化、工程設計等領域的應用。 第八章 蟻群優化（ACO）： ACO算法模擬螞蟻尋找食物的最短路徑行為，適用於解決組閤優化問題，尤其是路徑規劃問題。本章將詳細講解ACO的基本模型，包括信息素的更新機製、路徑選擇概率以及信息素的揮發。通過MATLAB實例，我們將演示ACO在交通路徑規劃、任務調度等方麵的應用。 第九章 差分進化算法（DE）： 差分進化算法是一種簡單而強大的全局搜索算法，在解決連續變量優化問題方麵錶現齣色。本章將詳細介紹DE算法的變異、交叉和選擇策略，以及不同變異操作子的選擇。通過MATLAB實現，我們將演示DE算法在復雜函數優化、參數調優等任務中的有效性。 第十章 模擬退火算法（SA）： 模擬退火算法是一種基於概率的全局優化方法，靈感來源於固體材料的退火過程。本章將深入講解SA算法的接受準則、溫度退化函數等關鍵參數。通過MATLAB案例，我們將演示SA算法在組閤優化、組閤電路設計等問題上的應用。 第三部分：深度學習與模式識彆 第十一章 捲積神經網絡（CNN）： CNN是深度學習在圖像處理領域取得巨大成功的核心模型。本章將深入講解CNN的捲積層、池化層、激活函數以及全連接層的工作原理。通過MATLAB的深度學習工具箱，我們將演示CNN在圖像分類、目標檢測等任務中的構建與訓練。 第十二章 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： RNN及其變種LSTM是處理序列數據（如文本、時間序列）的強大工具。本章將詳細講解RNN的循環結構以及LSTM如何解決梯度消失問題，包括其門控機製。通過MATLAB案例，我們將演示RNN/LSTM在自然語言處理、語音識彆、時間序列預測等領域的應用。 第十三章 深度置信網絡（DBN）： DBN是一種深度無監督學習模型，可以逐層訓練，用於特徵提取和降維。本章將講解DBN的構建方式，包括受限玻爾茲曼機（RBM）的堆疊。通過MATLAB演示，我們將展示DBN在圖像特徵學習和數據預處理中的作用。 第十四章 自編碼器（Autoencoder）： 自編碼器是一種用於學習數據的有效錶示（編碼）的神經網絡。本章將講解不同類型的自編碼器，如稀疏自編碼器、降噪自編碼器等。通過MATLAB實現，我們將演示自編碼器在數據降維、特徵提取和異常檢測中的應用。 第十五章 主成分分析（PCA）與綫性判彆分析（LDA）： PCA和LDA是兩種經典的降維技術，在數據預處理和特徵工程中發揮著重要作用。本章將詳細講解PCA的原理、協方差矩陣以及特徵值分解，並介紹LDA的分類思想。通過MATLAB案例，我們將演示這兩種方法在降維、可視化和特徵提取中的應用。 第四部分：高級智能算法與交叉應用 第十六章 深度強化學習（DRL）： DRL結閤瞭深度學習和強化學習，在解決復雜決策問題方麵展現齣巨大潛力。本章將介紹DRL的基本概念，如Q-learning、深度Q網絡（DQN）等。通過MATLAB案例，我們將演示DRL在遊戲AI、機器人控製等領域的初步應用。 第十七章 集成學習方法： 集成學習通過組閤多個學習器來提高預測精度和魯棒性。本章將介紹兩種主流的集成學習方法：Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost）。通過MATLAB實現，我們將演示集成學習在分類和迴歸問題中的強大能力。 第十八章 智能算法的工程實現與案例拓展： 在本章中，我們將迴顧前麵章節介紹的算法，並重點討論智能算法在實際工程項目中的落地問題，包括數據預處理、模型選擇、參數調優、性能評估以及部署策略。此外，我們將提供一些綜閤性的案例，展示如何將多種智能算法結閤，解決更復雜、跨領域的問題，例如基於智能算法的故障診斷、智能交通係統優化、醫學圖像分析等，激發讀者進行更深入的探索和研究。 實踐導嚮與MATLAB工具箱 本書的最大特色在於其強烈的實踐導嚮。我們不僅詳細講解瞭各種智能算法的理論原理，更重要的是，每一個算法都配有相應的MATLAB代碼實現。讀者可以跟隨書中的步驟，在MATLAB環境中親手運行、修改和擴展這些代碼。書中會充分利用MATLAB強大的數學計算、數據可視化以及豐富的工具箱，例如： Deep Learning Toolbox™： 用於構建、訓練和部署深度學習模型。 Statistics and Machine Learning Toolbox™： 提供瞭用於數據分析、模式識彆和統計建模的各種函數和應用程序。 Optimization Toolbox™： 包含用於求解各種優化問題的算法。 Fuzzy Logic Toolbox™： 用於設計和模擬模糊邏輯係統。 Global Optimization Toolbox™： 提供瞭用於求解全局優化問題的算法。 適用讀者 本書適閤以下人群： 高校學生： 計算機科學、人工智能、電子工程、自動化、通信工程等相關專業的本科生、研究生。 科研人員： 需要將智能算法應用於科研項目中的研究人員。 工程師與開發人員： 希望提升自身在機器學習、深度學習、優化控製等領域技能的工程師和開發人員。 對人工智能和智能算法感興趣的自學者： 希望係統學習和實踐智能算法的愛好者。 學習本書，您將獲得： 紮實的理論基礎： 深入理解各類經典與前沿智能算法的核心原理。 精湛的MATLAB編程技能： 熟練掌握利用MATLAB實現和應用智能算法。 豐富的實踐經驗： 通過30個真實案例，提升解決實際問題的能力。 開闊的視野： 瞭解智能算法在各個領域的廣泛應用，激發創新思路。 掌握未來關鍵技術： 為應對人工智能時代的需求做好準備。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一個引導您探索智能算法無限可能的嚮導。我們相信，通過係統地學習本書內容並積極動手實踐，您將能夠熟練運用MATLAB這一強大的工具，在智能算法的海洋中揚帆遠航，創造齣屬於自己的輝煌。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習算法就像學遊泳，光看教練的動作視頻是不夠的，必須得下水撲騰幾下纔能真正學會。我之前嘗試過自己用MATLAB寫一些算法，但總是遇到各種各樣的bug，調試起來頭疼不已。這本《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》在我看來，就像是給瞭一個我極好的“泳池”和“教練”。我特彆看重書中案例的“實操性”，希望它能提供完整、可以直接運行的代碼，並且對代碼中的每一部分都做詳細的注釋和解釋，讓我知道為什麼這麼寫，背後的邏輯是什麼。我希望它能涵蓋的案例足夠豐富，最好能覆蓋我感興趣的幾個領域，比如圖像處理、信號分析、數據挖掘、甚至是一些優化問題，這樣我就能有更多的選擇，根據自己的需求來學習。我期待書中能夠提供一些“進階”的技巧，比如如何對算法進行調優，如何提高計算效率，如何在實際應用中處理數據中的噪聲和缺失值等等，這些都是我在獨立開發過程中經常會遇到的難題。我希望能通過這本書，不僅能學會算法的實現，更能掌握解決實際工程問題的能力，讓我的MATLAB技能得到質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在關注智能算法在實際工程中的應用，尤其是那些能夠提高效率、降低成本、甚至解決傳統方法難以逾越難題的算法。我希望《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》能夠滿足我對這方麵的學習需求。我特彆期待書中能夠齣現一些“啓發式”的案例，能夠讓我看到智能算法是如何巧妙地解決一些看似復雜的問題的。比如，如何用遺傳算法來優化一個生産調度問題，或者如何用模糊邏輯控製一個無人機係統。我希望書中不僅僅是簡單地介紹算法，更重要的是能夠深入分析算法的優勢和局限性，以及在不同場景下的適用性。我希望它能提供一些“實戰演練”的機會，讓我能夠將學到的算法應用到自己的項目中，解決我工作中遇到的實際問題。我希望這本書能夠幫助我打開新的思路，讓我能夠更好地利用MATLAB這個強大的工具，將智能算法的潛力發揮到極緻，在我的專業領域取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

我一直對智能算法充滿瞭好奇，但總覺得書本上的理論太枯燥，而且很多算法的原理晦澀難懂，很難將其與實際應用聯係起來。《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》的齣現，就像是一束光照亮瞭我前行的道路。我非常期待書中能夠有那些讓我“茅塞頓開”的講解，能夠用最簡單易懂的方式，將復雜的算法原理剖析清楚。我希望它能夠涵蓋各種經典的智能算法，比如神經網絡、支持嚮量機、決策樹、聚類算法等等，並且能夠通過MATLAB的代碼，將這些算法的實現過程清晰地展示齣來。我希望這本書不僅僅是停留在“知其然”，更能達到“知其所以然”的境界，讓我能夠理解算法背後的邏輯，並且能夠根據自己的需求，對算法進行修改和優化。我希望通過這本書，能夠培養我獨立解決問題的能力，讓我能夠靈活運用智能算法，去應對各種各樣具有挑戰性的工程問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習任何一門技術，最終的目的都是為瞭解決實際問題。對於智能算法的學習，我更是如此。《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》吸引我的地方在於它的“案例分析”四個字。我希望這本書能夠提供一些非常貼近實際工程的案例，讓我能夠看到智能算法是如何在現實世界中發揮作用的。我希望書中能夠齣現一些能夠引起我共鳴的案例，比如在我的工作領域，如何利用智能算法來提高産品的性能，或者降低生産成本。我非常看重書中案例的“完整性”和“可操作性”，希望它不僅能夠介紹算法的原理，更能夠提供完整的MATLAB代碼，並且對代碼中的關鍵部分進行詳細的解釋，讓我能夠輕鬆地將其應用到自己的項目中。我希望通過這本書，我能夠真正掌握將智能算法轉化為實際生産力的能力，讓我在工作中能夠更加得心應手，解決那些曾經讓我束手無策的難題。

評分☆☆☆☆☆

天呐，最近我剛入手瞭這本《MATLAB智能算法30個案例分析（第2版）》，拿到手的時候真的被它的厚度驚到瞭！雖然我之前對MATLAB和一些智能算法有過基礎瞭解，但一直感覺理論知識多於實踐，看論文和書本上的公式總有點抽象，總覺得少瞭點什麼，像是隔靴搔癢。我一直希望能找到一本能夠真正把那些復雜的算法講清楚，並且有大量實際案例可以參考的書。我理想中的這本書，應該能像一個經驗豐富的老司機一樣，帶著我一步步地剖析那些“高深莫測”的算法，從原理到實現，再到具體的應用場景，都講解得通俗易懂。我特彆期待書中能夠有那些能讓我“豁然開朗”的講解，比如把某個復雜的神經網絡模型，用非常直觀的比喻或者圖示來解釋其內部的工作機製，而不是簡單羅列一大堆數學公式。還有，我希望它能涵蓋各種主流的智能算法，不隻是我們常聽說的遺傳算法、粒子群優化，最好還能包括一些深度學習、模糊邏輯、專傢係統等等，並且能夠用MATLAB的代碼清晰地展示齣來，讓我可以直接跟著敲一遍，這樣纔能真正理解算法的精髓，而不是停留在理論層麵。我希望能通過這本書，掌握將算法應用於實際問題的方法，解決我目前工作中遇到的瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

我有第一版，結果被技術領導順走瞭，再買一本吧

評分☆☆☆☆☆

快遞很快，不愧是京東哈哈。書不是很厚，但是不簡單，數學建模深如海，好好學習瞭~

評分☆☆☆☆☆

第二版瞭，感覺還不錯，彆人推薦的，感覺還可以

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，有點深奧，需要有一定基礎纔可以，裏麵是趣味數學的相關編程，可以看看

評分☆☆☆☆☆

這本書可以作為隻能算法的入門書瞭，講的很好很詳細，還有視頻，就指著這本書呢。

評分☆☆☆☆☆

喜歡這書的封皮。有種深沉內斂的感覺。內容更是豐富呢。快遞也快得飛起。插上小翅膀飛來的感覺

評分☆☆☆☆☆

書很棒，發貨很快，前天晚上下單第二天就到瞭

評分☆☆☆☆☆

封麵挺美觀的，紙張很不錯

評分☆☆☆☆☆

內容很好，指導性很強！