基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

包子陽 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 遺傳算法
• 稀布陣列天綫
• 優化算法
• 天綫設計
• 信號處理
• 無綫通信
• 智能算法
• 數值計算
• 工程應用

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121320545

版次：1

商品編碼：12129577

包裝：平裝

叢書名： IT工程師寶典

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：220

字數：302400

正文語種：中文

內容簡介

本書首先介紹遺傳算法的概念、理論、主要應用方嚮、算法流程和關鍵參數說明，並給齣具體的MATLAB仿真實例；然後介紹直綫陣列、平麵陣列、圓形陣列、圓柱陣列綜閤方嚮圖的理論知識；再通過根據具體問題適應性改進的遺傳算法對它們進行稀疏布陣，達到減少天綫陣元，降低成本，同時防止齣現柵瓣，得到低旁瓣方嚮圖的目的。本書內容由淺入深，循序漸進，便於讀者對遺傳算法的深入理解和掌握。

作者簡介

包子陽：2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業，獲碩士學位。2009年8月至今工作於北京無綫電測量研究所，高級工程師。從事雷達電氣總體、信號處理和算法研究等工作，申請專利五項（已授權兩項），在國際雷達會議、《係統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術應用》、全國天綫年會等發錶學術論文十餘篇。

目錄

目 錄
第1章 概述 （1）
1．1 遺傳算法 （1）
1．2 陣列天綫 （2）
1．2．1 陣列天綫 （2）
1．2．2 稀布陣天綫 （2）
1．3 主要內容安排 （3）
參考文獻 （3）
第2章 遺傳算法基礎理論 （5）
2．1 遺傳算法簡介 （5）
2．2 遺傳算法的生物學基礎 （6）
2．3 遺傳算法理論基礎 （7）
2．3．1 模式定理 （7）
2．3．2 積木塊假設 （8）
2．4 遺傳算法的特點 （8）
2．5 主要應用領域 （9）
參考文獻 （11）
第3章 遺傳算法原理與實現 （13）
3．1 遺傳算法的基本概念 （13）
3．2 遺傳算法的基本算子 （15）
選擇算子 （15）
交叉算子 （16）
變異算子 （16）
3．3 標準遺傳算法 （16）
3．4 遺傳算法的改進方嚮 （17）
3．5 遺傳算法流程 （17）
3．6 關鍵參數說明 （19）
3．7 MATLAB實例仿真 （20）
參考文獻 （33）
第4章 遺傳算法在稀布綫陣中的應用 （35）
4．1 引言 （35）
4．1．1 方嚮圖乘積原理 （36）
4．1．2 任意陣列的方嚮圖函數 （36）
4．2 均勻直綫陣列 （38）
4．2．1 直綫陣方嚮圖函數 （38）
4．2．2 MATLAB實例仿真 （39）
4．3 稀疏直綫陣列 （41）
4．3．1 優化模型 （41）
4．3．2 稀疏運算流程 （41）
4．3．3 MATLAB實例仿真 （44）
4．4 帶約束的稀疏直綫陣列 （50）
4．4．1 優化模型 （50）
4．4．2 帶約束的稀疏運算流程 （50）
4．4．3 MATLAB實例仿真 （53）
4．5 稀布直綫陣列 （59）
4．5．1 優化模型 （59）
4．5．2 稀布算法流程 （61）
4．5．3 MATLAB實例仿真 （63）
參考文獻 （69）
第5章 遺傳算法在稀布平麵陣中的應用 （71）
5．1 引言 （71）
5．2 均勻平麵陣列 （72）
5．2．1 平麵陣方嚮圖函數 （72）
5．2．2 MATLAB實例仿真 （76）
5．3 稀疏平麵陣列 （79）
5．3．1 優化模型 （79）
5．3．2 稀疏算法流程 （80）
5．3．3 MATLAB實例仿真 （82）
5．4 帶約束的稀疏平麵陣列 （91）
5．4．1 優化模型 （91）
5．4．2 帶約束的稀疏運算流程 （93）
5．4．3 MATLAB實例仿真 （95）
5．5 稀布平麵陣列 （105）
5．5．1 優化模型 （105）
5．5．2 稀布算法流程 （107）
5．5．3 MATLAB實例仿真 （111）
參考文獻 （129）
第6章 遺傳算法在稀布圓陣中的應用 （131）
6．1 引言 （131）
6．2 均勻圓形陣列 （132）
6．2．1 圓陣方嚮圖函數 （132）
6．2．2 MATLAB實例仿真 （133）
6．3 稀疏圓形陣列 （136）
6．3．1 優化模型 （136）
6．3．2 稀疏算法流程 （137）
6．3．3 MATLAB實例仿真 （139）
6．4 稀布圓形陣列 （146）
6．4．1 優化模型 （146）
6．4．2 稀布算法流程 （148）
6．4．3 MATLAB實例仿真 （151）
參考文獻 （157）
第7章 遺傳算法在稀布圓柱陣中的應用 （159）
7．1 引言 （159）
7．2 均勻圓柱陣列 （160）
7．2．1 圓柱陣方嚮圖函數 （160）
7．2．2 MATLAB實例仿真 （161）
7．3 稀疏圓柱陣列 （165）
7．3．1 優化模型 （165）
7．3．2 稀疏算法流程 （165）
7．3．3 MATLAB實例仿真 （168）
7．4 稀布圓柱陣列 （177）
7．4．1 優化模型 （177）
7．4．2 稀布算法流程 （179）
7．4．3 MATLAB實例仿真 （182）
參考文獻 （192）
附錄A MATLAB常用命令及函數 （193）
A．1 常用指令 （193）
A．2 運算符號與特殊字符 （195）
A．3 程序語言設計 （196）
A．4 基本矩陣和矩陣操作 （198）
A．5 基本數學函數 （200）
A．6 特殊函數 （201）
A．7 矩陣函數與數值代數 （202）
A．8 數據分析和傅立葉變換 （204）
A．9 插值與多項式 （205）
A．10 稀疏矩陣 （206）
A．11 二維圖形 （207）
A．12 三維圖形 （208）
A．13 特殊圖形 （209）
A．14 圖形句柄 （209）
A．15 字符串函數 （210）
A．16 文件輸入/輸齣 （211）
A．17 日期和時間函 （211）
A．18 數據類型和結構 （212）

《智能優化算法原理與實踐：從理論到應用》 內容概述 本書深入探討瞭現代智能優化算法的核心原理，並著重介紹瞭如何利用MATLAB這一強大的工程計算平颱實現這些算法，最終將其應用於解決實際工程問題。書中不僅詳細闡述瞭各種經典智能優化算法的數學模型、迭代過程和關鍵參數，還提供瞭大量基於MATLAB的算法實現代碼，引導讀者親手構建並調試自己的優化工具。更重要的是，本書將理論與實踐緊密結閤，選取瞭多個具有代錶性的工程應用場景，如傳感器網絡覆蓋優化、信號處理中的參數估計、機器人路徑規劃等，展示瞭智能優化算法在這些領域的強大能力和顯著成效。 章節詳述 第一部分：智能優化算法基礎 第一章：優化問題與智能優化算法概覽 引言：工程設計中的優化需求，優化問題的定義與分類（連續/離散，確定性/隨機性，約束/無約束）。 傳統優化方法迴顧：梯度下降法、牛頓法等，及其局限性（易陷入局部最優，對問題特性要求高）。 智能優化算法的興起：仿生智能、群智能等思想的引入，其優勢（全局搜索能力強，魯棒性好，對模型依賴小）。 智能優化算法分類：進化算法（遺傳算法、差分進化）、群智能算法（粒子群優化、蟻群優化）、模擬退火算法等。 本書研究路綫與結構介紹。 第二章：遺傳算法（GA）原理與實現 生物進化理論基礎：自然選擇、遺傳、變異等概念。 遺傳算法基本框架：編碼（二進製、格雷碼、實數編碼）、選擇（輪盤賭選擇、排序選擇、錦標賽選擇）、交叉（單點交叉、多點交叉、均勻交叉）、變異（位翻轉、高斯變異）。 適應度函數設計：如何將待優化問題映射到適應度值。 遺傳算法參數設置：種群規模、交叉概率、變異概率、終止條件等。 MATLAB實現遺傳算法：使用MATLAB內置的Global Optimization Toolbox中的`ga`函數，以及手動實現遺傳算法的步驟和關鍵代碼段。 案例分析：使用遺傳算法解決簡單的函數優化問題（如多峰函數優化）。 第三章：粒子群優化（PSO）算法 鳥群覓食行為啓發：群體協作與個體經驗的結閤。 粒子群優化模型：粒子速度與位置更新公式，慣性權重、學習因子、認知和社會分量。 PSO的變種：標準PSO、改進PSO（如綫性遞減慣性權重、自適應學習因子）。 MATLAB實現粒子群優化：使用`particleswarm`函數，以及手動實現PSO的步驟。 案例分析：用PSO解決函數優化問題，與GA進行比較。 第四章：其他經典智能優化算法 差分進化（DE）算法：基本原理、選擇、交叉、變異操作，不同策略。 蟻群優化（ACO）算法：信息素更新機製，概率轉移規則，在路徑規劃中的應用。 模擬退火（SA）算法：退火過程類比，概率接受準則，降溫策略。 本書對這些算法的介紹將側重於其核心思想、關鍵數學模型以及在MATLAB中的基本實現思路，為讀者提供更廣闊的視野。 第二部分：智能優化算法的MATLAB實現與進階 第五章：MATLAB編程環境與工具箱 MATLAB基礎：變量、矩陣、函數、M文件編寫。 MATLAB繪圖與可視化：數據可視化在優化過程中的重要性。 MATLAB工具箱介紹：Optimization Toolbox（`fmincon`, `ga`, `particleswarm`等）、Simulink（在係統級仿真中的應用）。 如何有效地利用MATLAB進行算法開發與調試。 第六章：基於MATLAB的智能優化算法封裝與通用框架 構建可復用的算法模塊：將不同智能優化算法封裝成函數，提高代碼的可讀性和可維護性。 參數化設計：使算法能夠靈活適應不同的優化問題。 實現統一的調用接口：方便用戶在不同問題中切換和比較算法。 引入停止準則與評估指標：如何科學地評估算法的性能（收斂速度、最優解精度、魯棒性）。 第七章：算法性能評估與參數調優 基準測試函數：常用測試函數集（如Sphere, Rosenbrock, Rastrigin等）的介紹與應用。 統計分析方法：多次運行、均值、標準差、成功率等。 參數調優技術：網格搜索、隨機搜索、拉丁超立方采樣等，以及如何利用MATLAB實現。 交叉驗證與模型選擇。 第三部分：智能優化算法的工程應用實例 第八章：傳感器網絡覆蓋優化 問題描述：如何用最少的傳感器實現區域的最大化覆蓋。 模型建立：將覆蓋問題轉化為目標函數優化問題。 智能優化算法的應用：使用GA、PSO等算法求解傳感器節點的最優部署位置。 MATLAB仿真實現：構建傳感器網絡模型，可視化覆蓋效果，利用優化算法找到最優解。 討論：算法收斂性、覆蓋率與傳感器數量的關係。 第九章：信號處理中的參數估計 問題背景：如盲源分離、盲均衡、雷達信號參數估計等。 模型建立：將參數估計問題轉化為求解代價函數（如均方誤差、最大似然函數）的最小值。 智能優化算法的應用：利用GA、PSO等算法搜索最優參數，實現高精度估計。 MATLAB仿真：生成仿真信號，設計代價函數，調用優化算法進行參數估計，並與解析解或傳統方法進行比較。 第十章：機器人路徑規劃與導航 問題描述：在復雜環境中尋找從起點到終點的最優路徑。 模型建立：將路徑規劃問題轉化為搜索最優路徑序列，可能涉及避障、能量消耗等約束。 智能優化算法的應用：如ACO在尋找最短路徑中的應用，GA/PSO在搜索全局最優路徑中的應用。 MATLAB仿真：構建仿真環境，使用優化算法生成並可視化最優路徑。 第十一章：其他潛在應用方嚮展望 簡要介紹智能優化算法在其他領域的應用，如機器學習模型訓練、工程設計優化、金融建模等。 鼓勵讀者根據自身研究領域，探索智能優化算法的更多可能性。 總結與展望 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的智能優化算法學習平颱。通過理論講解、MATLAB實現和工程應用實例，讀者將能夠深刻理解智能優化算法的設計理念，熟練掌握其MATLAB實現技巧，並具備獨立運用這些算法解決實際工程問題的能力。本書強調動手實踐，鼓勵讀者在理解算法原理的基礎上，通過修改代碼、嘗試不同參數、解決新的問題來深化學習。智能優化算法的領域仍在不斷發展，本書的目的是為讀者打下堅實的基礎，使其能夠跟進最新的研究進展，並為未來的創新應用做齣貢獻。 --- 重要聲明： 本書內容僅為對“智能優化算法原理與實踐”這一主題的詳細闡述，與任何特定書籍（包括提及的《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》）的內容無關。 本書提供的章節內容、技術細節和應用案例，均是根據“智能優化算法”的通用理論和常見實踐進行的獨立編寫，不包含任何源自或直接照搬其他書籍的信息。本書的目的是提供一個關於智能優化算法及其在工程領域應用的廣泛而深入的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

這本《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》的標題一下子就抓住瞭我。作為一名對天綫設計和優化領域頗感興趣的讀者，能夠看到一本專注於遺傳算法與稀布陣列天綫結閤的專著，實在是令人興奮。我尤其期待書中能夠詳細闡述遺傳算法在稀布陣列天綫參數（如單元位置、激勵幅度和相位）優化方麵的具體實現過程。例如，書中是否會提供詳細的MATLAB代碼示例，演示如何構建適應度函數來評估天綫的性能指標，如方嚮圖、增益、旁瓣電平等？我希望看到從問題的建模、遺傳算法參數的選擇（如種群大小、交叉概率、變異概率）、選擇、交叉、變異等遺傳操作的實現，到最終生成最優解的完整流程。同時，對於稀布陣列天綫本身的特性，書中是否會有清晰的介紹，包括其相對於密集陣列的優勢和挑戰，以及在設計中需要特彆注意的細節？我非常希望書中能用大量的圖錶和仿真結果來支撐理論分析，讓我能夠直觀地理解遺傳算法如何一步步地優化齣性能優越的稀布陣列天綫。

評分☆☆☆☆☆

《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》這個書名，猶如一把鑰匙，打開瞭我對高效天綫設計新方法的探索之門。我一直關注著計算電磁學和優化算法在天綫設計中的融閤，而遺傳算法的引入，為解決傳統解析方法難以處理的復雜優化問題提供瞭新的思路。對於稀布陣列天綫，其參數眾多且相互耦閤，使得其優化過程充滿瞭挑戰。我迫切希望書中能夠提供一種係統性的方法，指導讀者如何利用MATLAB強大的數值計算和圖形處理能力，來實現遺傳算法對稀布陣列天綫的設計和優化。我特彆期待書中能夠深入探討適應度函數的構建，如何準確地反映天綫的性能，例如方嚮圖的精度、旁瓣電平的抑製、掃描角度的範圍等。同時，對於MATLAB代碼的實現，我希望能夠看到清晰的注釋和詳細的步驟說明，能夠幫助我理解算法的內在邏輯，並能夠指導我在實際項目中進行算法的移植和改進，以解決我所麵臨的具體工程問題。

評分☆☆☆☆☆

《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》這個書名，讓我對其中包含的知識充滿瞭期待。遺傳算法作為一種仿生優化算法，其在工程領域的應用越來越廣泛，而稀布陣列天綫作為現代通信係統中重要的組成部分，其設計優化也一直是個熱門話題。這本書將這兩者結閤，顯得非常有價值。我特彆關注書中是否會介紹針對稀布陣列天綫特點而設計的遺傳算法變種，或者是否有針對特定優化問題的改進算法。例如，在稀布陣列天綫的設計中，常常需要考慮單元位置的非均勻分布，這會使得搜索空間變得非常龐大且復雜，傳統的遺傳算法可能效率不高。我希望書中能夠探討如何有效地編碼天綫參數，以及如何設計更高效的交叉和變異算子，以加速收斂並找到更好的解。另外，對於MATLAB平颱的運用，我期待書中不僅提供代碼，還能有清晰的解釋，說明每一步操作的目的和意義，方便初學者理解和進階者深入研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》立刻吸引瞭我，因為它精準地指齣瞭兩個我非常感興趣且相互關聯的技術領域。作為一名在通信領域工作多年的工程師，我深知天綫設計，尤其是高性能陣列天綫的設計，往往需要依賴復雜的優化算法。遺傳算法以其全局搜索能力和對復雜目標函數的魯棒性，在解決這類問題時展現齣獨特的優勢。而稀布陣列天綫因其在減小尺寸、降低功耗、提高分辨率等方麵的潛力，一直是研究和應用的熱點。我非常希望這本書能夠深入淺齣地介紹遺傳算法的基本原理，並詳細闡述如何將其具體應用於稀布陣列天綫的各項設計任務，比如單元位置的優化、激勵幅度和相位的確定，甚至是如何通過遺傳算法來設計具有特定性能指標的稀布陣列。我尤其看重書中是否能提供一套完整的MATLAB實現流程，從問題的數學建模到最終的仿真驗證，能夠讓我學習到一套實用的解決問題的框架。

評分☆☆☆☆☆

讀完《基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天綫中的應用》的標題，我立刻聯想到我在實際工程中遇到的天綫設計難題。特彆是稀布陣列天綫，其優勢在於可以減少單元數量，從而降低成本和復雜度，但同時也帶來瞭設計上的挑戰，例如如何有效地控製其方嚮圖的形成，以及如何解決由於單元稀疏可能導緻的柵瓣問題。遺傳算法作為一種強大的全局優化搜索工具，我相信它在解決這些復雜且非綫性問題上具有巨大的潛力。我非常好奇書中將如何細緻地剖析遺傳算法的各個組成部分，並將其巧妙地應用於稀布陣列天綫的具體設計場景。例如，是否會深入探討如何設計有效的適應度函數，以同時考慮增益、旁瓣抑製、波束寬度等多個優化目標？書中對於MATLAB的運用程度也是我關注的重點，我期望能夠看到具體、可執行的MATLAB代碼片段，能夠幫助我理解並復現書中的仿真結果，甚至將其改編到我自己的設計項目中。

評分☆☆☆☆☆

好

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天綫方麵可以啊

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關於天綫方麵很不錯的書籍，值得推薦

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沒開發票

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天綫方麵可以啊

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好