第1章 謝菲爾德大學的MATLAB遺傳算法工具箱第2章 基於遺傳算法和非綫性規期的函數尋優算法第4章 基於遺傳算法的TSP算法第5章 基於遺傳算法的LQR控製器優化設計第7章 多種群遺傳算法的函數優化算法第8章 基於量子遺傳算法的函數尋優算法第9章 基於遺傳算法的多目標優化算法第10章 基於粒子群算法的多目標搜索算法第11章 基於多層編碼遺傳算法的車間調度算法第12章 免疫優化算法在物流配送中心選址中的應用第13章 粒子群算法的尋優算法第14章 基於粒子群算法的PID控製器優化設計第15章 基於混閤粒子群算法的TSP搜索算法”第16章 基於動態粒子群算法的動態環境尋優算法第17章 基於PSO工具箱的函數尋優算法第18章 基於魚群算法的函數尋優算法第19章 基於模擬退火算法的TSP算法第20章 基於遺傳模擬退火算法的聚類算法第21章 模擬退火算法工具箱及應用第22章 蟻群算法的優化計算——旅行商問題(TSP)優化第23章 基於蟻群算法的二維路徑規劃算法第24章 基於蟻群算法的三維路徑規劃算法第25章 有導師學習神經網絡的迴歸擬閤——基於近紅外光譜的汽油辛烷值預測第26章 有導師學習神經網絡的分類——鳶尾花種類識彆第27章 無導師學習神經網絡的分類——礦井突水水源判彆第28章 支持嚮量機的分類——基於乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷第29章 支持嚮量機的迴歸擬閤——混凝土抗壓強度預測第30章 極限學習機的迴歸擬閤及分類——對比實驗研究參考文獻
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具體描述
MATLAB智能算法30個案例分析，ISBN：9787512403512，作者：史峰，王輝 等編著
用戶評價
評分
##學習使用遺傳算法解決多目標優化
評分##看第一個例子感覺很懵逼，再看後麵的內容發現很多都是重復的。這本書連貫性很差，此外由於是給工科生提供的現成方法，內容深度不夠。
評分##部分代碼有些問題，不過仔細讀一下，很容易就可以改掉。對工科生本科生來說，整體還是很不錯的。
評分##美滋滋
評分##很適閤我這種菜狗抄代碼。。。
評分關鍵有完整代碼，現搬現抄美滋滋。
評分##不怎麼樣，怎麼優化不如直接上lingo，至少80％的情況比不上lingo
評分##配閤這本的例子就很不錯！代碼都是現成的~
評分##不怎麼樣，怎麼優化不如直接上lingo，至少80％的情況比不上lingo
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