MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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雷英傑，張善文 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 遺傳算法
• 優化算法
• 工具箱
• 應用
• 第二版
• 人工智能
• 數值計算
• 工程優化
• 算法

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560633046

版次：2

商品編碼：12262695

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　

本書係統介紹MATLAB遺傳算法工具箱的功能特點、編程原理與使用方法，全書共分為10章。第一章至第四章介紹遺傳算法的基礎知識，包括遺傳算法的基本原理（編碼、選擇、交叉、變異、適應度函數、控製參數的選擇、 約束條件的處理），模式定理，改進的遺傳算法，未成熟收斂問題及其防止，小生境技術等。第五章和第六章介紹英國謝菲爾德（Sheffield）大學的MATLAB遺傳算法工具箱及其使用方法。第七章舉例說明利用謝菲爾德遺傳算法工具箱函數編寫求解實際優化問題的MATLAB程序。第八章和第九章分彆介紹MATLAB內建的遺傳算法與直接搜索工具及其使用方法。第十章利用MATLAB編程實例介紹遺傳算法在圖像處理中的若乾應用。

本書取材新穎，內容豐富，邏輯嚴謹，語言通俗，理例結閤，圖文並茂，注重基礎，麵嚮應用。書中包含大量的實例，便於自學和應用。本書可作為高等院校計算機、自動化、信息、管理、控製與係統工程等專業本科生或研究生的教材或參考書，也可供其他專業的師生以及科研和工程技術人員自學或參考。

　　

《MATLAB遺傳算法工具箱及應用》（第二版）圖書簡介 探索智能優化新境界：深入淺齣掌握遺傳算法的強大力量 在日新月異的科技浪潮中，復雜問題的求解與優化已成為各學科領域的核心挑戰。麵對海量數據、高維參數空間以及非綫性、多模態的復雜函數，傳統優化方法往往顯得力不從心。而以自然選擇和遺傳機製為靈感的“遺傳算法”（Genetic Algorithm, GA），憑藉其全局搜索能力、魯棒性和易於並行化的特點，在解決各類優化難題上展現齣卓越的效能，並逐漸成為智能計算領域不可或缺的重要工具。 《MATLAB遺傳算法工具箱及應用》（第二版）應運而生，旨在為廣大科研工作者、工程師、學生以及對智能優化技術感興趣的讀者，提供一本內容翔實、理論與實踐相結閤的權威指南。本書不僅全麵詳盡地介紹瞭MATLAB遺傳算法工具箱（Global Optimization Toolbox，其前身為Optimization Toolbox中的ga函數）的各項功能、核心算法原理，更重要的是，通過大量貼近實際應用的案例分析，引導讀者將理論知識轉化為解決現實問題的強大武器。 本書特色與亮點： 理論體係嚴謹，深度解析算法精髓： 本書並非簡單羅列工具箱函數的使用方法，而是深入剖析瞭遺傳算法的數學模型、基本原理，包括染色體編碼、選擇、交叉、變異等關鍵算子，以及收斂性、最優性等理論概念。第二版在繼承第一版紮實理論基礎的同時，進一步梳理和更新瞭算法的最新發展和理論研究進展，力求為讀者構建起紮實的理論框架。從最基礎的“如何錶示問題”到“如何讓算法‘思考’和‘進化’”，每一個環節都力求清晰透徹，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。 MATLAB遺傳算法工具箱功能全景呈現： 本書以MATLAB的Global Optimization Toolbox為核心，係統介紹其提供的遺傳算法（ga）函數以及相關的輔助函數。讀者將學習到如何設置算法的各種參數，如種群大小、代溝、交叉率、變異率、選擇策略、停止條件等，並理解這些參數對算法性能的影響。同時，本書還會介紹工具箱在處理約束優化、多目標優化等復雜場景下的高級用法，例如如何定義約束函數、如何處理目標函數的權重與 Pareto 前沿的理解，使讀者能夠靈活運用工具箱解決各種實際問題。 海量精選應用案例，實踐齣真知： 理論的魅力最終體現在實踐的價值。《MATLAB遺傳算法工具箱及應用》（第二版）最大的亮點之一便是其豐富而高質量的應用案例。這些案例覆蓋瞭工程、經濟、管理、生物、計算機科學等多個學科領域，涵蓋瞭從經典的函數優化到復雜的實際工程設計問題。例如： 工程優化設計： 如何利用遺傳算法優化橋梁結構、天綫布局、電路參數，實現性能最大化或成本最小化。 參數估計與模型辨識： 如何求解復雜模型的參數，以更好地擬閤實驗數據。 調度與組閤優化： 如何解決旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）、生産調度問題，以獲得最優的路徑或時間錶。 機器學習與模式識彆： 如何利用遺傳算法進行特徵選擇、模型參數尋優，提升分類器或迴歸器的性能。 信號處理與控製係統設計： 如何優化濾波器參數，設計魯棒的控製器。 多目標優化問題： 如何在多個相互衝突的目標之間找到最優的摺衷解，例如同時優化成本和性能。 約束優化問題： 如何在滿足一係列限製條件的情況下，找到最優解。 每個案例都遵循“問題描述—模型建立—算法實現—結果分析—性能評估”的邏輯流程，配以詳細的MATLAB代碼示例，並對結果進行深入解讀，引導讀者理解算法是如何一步步解決問題的，以及如何從算法的輸齣中提取有價值的信息。 代碼示例豐富且易於理解： 本書提供的所有MATLAB代碼都經過精心設計和調試，力求清晰、簡潔、易於理解。讀者可以方便地將代碼復製、修改並應用於自己的問題。代碼中包含瞭充分的注釋，詳細解釋瞭每一部分的功能和實現邏輯，即使是初學者也能快速上手。第二版在代碼方麵進行瞭全麵的更新和優化，以適配最新版本的MATLAB環境，並 Incorporate 瞭更先進的編程實踐。 循序漸進的學習路徑： 本書從遺傳算法的基本概念入手，逐步深入到工具箱的高級應用。每一章節都建立在前一章節的基礎上，形成清晰的學習脈絡。對於初學者，可以從基礎理論和簡單案例開始，逐步建立對遺傳算法的理解；對於有一定基礎的讀者，可以直接查閱感興趣的應用章節，或深入學習特定算法的改進方法。 麵嚮實際問題的解決能力培養： 本書的核心目標是培養讀者的實際問題解決能力。通過學習本書，讀者將能夠： 準確地將實際問題轉化為遺傳算法可以求解的數學模型。 熟練運用MATLAB遺傳算法工具箱進行求解。 理解算法的局限性，並學會如何評估和解釋優化結果。 能夠根據具體問題的特點，對遺傳算法進行適當的改進和參數調整。 舉一反三，將遺傳算法的思想和方法遷移到其他未涵蓋的實際問題中。 目標讀者： 高等院校師生： 本科生、研究生和博士生，尤其是在計算機科學、控製工程、自動化、電子工程、機械工程、航空航天、生物醫學工程、運籌學、經濟學、管理科學等專業學習和研究的學生。 科研工作者： 從事優化算法研究、模式識彆、機器學習、數據挖掘、係統仿真、工程設計等領域的科研人員。 工程技術人員： 在工業界從事産品設計、工藝優化、參數配置、資源調度、風險評估等工作的工程師。 對智能計算和優化技術感興趣的愛好者： 任何希望瞭解和應用遺傳算法解決實際問題的人士。 本書結構概述（第二版可能有所調整，但核心內容不變）： 第一部分：遺傳算法基礎理論 智能優化算法概述 遺傳算法的基本原理：編碼、選擇、交叉、變異 遺傳算法的數學模型與收斂性分析 遺傳算法的改進策略與發展趨勢 第二部分：MATLAB遺傳算法工具箱詳解 MATLAB Global Optimization Toolbox概覽 `ga`函數的核心用法：定義目標函數、約束函數 關鍵參數設置：種群、代溝、停止條件、選擇、交叉、變異 處理約束優化問題 處理多目標優化問題 其他輔助函數與高級技巧 第三部分：精選應用案例分析 單目標函數優化案例 多目標函數優化案例 工程設計優化實例（如結構優化、參數優化） 調度與組閤優化問題解決 參數估計與模型辨識應用 機器學習與特徵選擇應用 生物信息學與生物醫學工程應用 金融與經濟學建模應用 本書的齣版，不僅是對MATLAB遺傳算法工具箱的一次係統性梳理與更新，更是對智能優化方法在實際應用領域的一次深度探索。我們相信，《MATLAB遺傳算法工具箱及應用》（第二版）將成為您學習和應用遺傳算法的得力助手，助您在解決復雜問題的道路上，邁齣更堅實的步伐，開啓智能優化的無限可能。無論您是初學者還是經驗豐富的從業者，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的技能，幫助您駕馭這一強大的優化工具，解鎖更多科學與工程的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

讀到《MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版）》這本書，我最想知道的是它在理論深度上能達到什麼程度。遺傳算法作為一種啓發式搜索算法，其背後的數學原理和收斂性分析往往是比較復雜的。我希望這本書不僅能停留在“如何使用”的層麵，更能適當地介紹一些深入的理論探討。比如，在介紹各種遺傳算子時，能否結閤一些數學公式來闡釋其作用機製？對於算法的收斂性，是否有相應的理論證明或者相關的證明思路可以參考？雖然工具箱的使用是核心，但如果能夠對背後的理論有更清晰的認識，會讓我們在麵對更復雜的問題時，更有底氣去設計和調整算法。我特彆期待書中能有關於“多目標優化”和“約束優化”的專題講解，因為在實際應用中，很多問題往往涉及多個優化目標或者需要滿足一定的約束條件，而這些內容的實現對初學者來說可能是一個難點。如果書中能提供清晰的框架和具體的實現方法，並輔以相應的案例分析，那將極大地提升本書的實用價值。此外，我個人對遺傳算法與其它優化算法（如粒子群優化、模擬退 কীট等）的比較分析也很感興趣，瞭解它們各自的優勢和劣勢，以及在不同問題上的適用性，有助於我們做齣更明智的選擇。這本書的深入性，將直接決定它在學術研究和復雜工程問題解決方麵的潛力。

評分☆☆☆☆☆

關於《MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版）》這本書，我的看法是，它最重要的價值在於能否提供一種“循序漸進”的學習路徑。作為一個讀者，特彆是對於我這樣可能不是數學專業背景，但又對算法感興趣的人來說，學習過程中的“挫敗感”是很大的。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，用通俗易懂的語言解釋遺傳算法的核心思想，然後逐步深入。比如，在介紹適應度函數的設計時，能否提供一些不同類型問題的適應度函數構建的經典範例？在講到交叉和變異算子時，除瞭給齣公式，能否通過圖示來直觀地展示它們的作用過程？我非常期待書中能有一些“引導性”的設計，讓讀者在閱讀的過程中，能夠逐步建立起對遺傳算法的整體認知。比如，可以先從一個簡單的一維函數優化問題開始，然後逐步引入更復雜的約束條件、多目標等情況，讓讀者在實踐中體會算法的演進。而且，我希望書中的代碼示例能夠做到“復製即用”，並且有清晰的注釋，幫助理解每一行代碼的含義。此外，如果書中能包含一些“學習建議”或者“進階方嚮”，比如如何進一步學習相關的算法，或者如何將遺傳算法與其他技術結閤，那將對讀者個人的學習和發展大有裨益。這本書能否成為一個好的“入門嚮導”，將直接決定它能否吸引並留住更多的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版）》，說實話，我更關注的是它在“應用”這部分的內容。畢竟，理論學得再好，最終還是要落到實際問題上。我非常希望書中能提供一些非常貼閤實際需求的案例，這些案例最好能涵蓋一些我工作中可能會遇到的問題。比如，在工程設計領域，如何利用遺傳算法來優化結構參數，提高材料利用率？在金融領域，如何利用它來構建投資組閤，實現風險和收益的最優平衡？在生産製造領域，如何用它來規劃生産流程，提高效率，降低成本？我期待書中提供的案例不隻是簡單的數學函數優化，而是能夠反映真實世界問題的復雜性和多樣性。而且，這些案例的代碼實現，我希望能夠盡量地詳細和規範，最好能有詳細的注釋，解釋每一步操作的目的。除瞭具體的案例，我更希望能有一些通用的解決策略和方法論的指導。比如，在麵對一個全新的問題時，我們應該如何著手，如何定義適應度函數，如何選擇閤適的遺傳算子，如何進行參數的初步設置，以及如何評估算法的性能？如果書中能提供一個“問題解決框架”或者“設計流程圖”，那對於我們快速上手解決實際問題將有巨大的幫助。這本書的應用性，直接關係到讀者能否學以緻用，將遺傳算法真正融入到自己的工作和研究中。

評分☆☆☆☆☆

這本書叫《MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版）》，我對這本書的評價，很大程度上取決於它在“工具箱”這部分內容的詳盡程度。MATLAB的遺傳算法工具箱功能強大，但往往隱藏著一些不為人知的細節和技巧。我特彆希望這本書能把這些“乾貨”都挖齣來。比如，除瞭官方文檔中列齣的基本函數，是否還有一些不常用但卻非常有效的函數？對於一些關鍵函數的內部實現原理，書中能否有適當的介紹，讓我們知其然更知其所以然？我更關注的是如何有效地利用這些工具箱來提升算法的效率和魯棒性。例如，如何針對不同類型的問題，選擇最適閤的交叉和變異策略？如何通過調整種群大小、選擇壓力等參數，來平衡算法的收斂速度和搜索能力？書中是否能提供一些“性能調優指南”，教我們如何通過實驗來找到最佳參數組閤？另外，我個人還很希望能看到書中對工具箱的一些“高級用法”的介紹，比如如何與其它MATLAB工具箱（如優化工具箱、機器學習工具箱）結閤使用，實現更復雜的功能。還有，對於一些常見的算法瓶頸，比如搜索停滯、早熟收斂等，工具箱是否有相應的解決機製，或者書中是否有提供一些規避這些問題的方法？這本書對工具箱的深度挖掘，將直接影響到讀者能否真正發揮齣遺傳算法的潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就叫做《MATLAB遺傳算法工具箱及應用（第二版）》，但說實話，我翻瞭翻目錄，對裏麵的內容還是有點期待的，畢竟是第二版，應該會比第一版更完善吧。我尤其關心的是，它在介紹遺傳算法的基本原理時，會不會用更直觀的比喻和例子來幫助我們理解，畢竟遺傳算法聽起來有點抽象，什麼交叉、變異、選擇，如果能用日常生活中的場景來類比，那就好理解多瞭。而且，作為一本工具書，我期望它能詳細講解MATLAB遺傳算法工具箱的每一個函數，不僅僅是列齣用法，更重要的是解釋每個參數的含義以及它們對算法性能的影響。比如，交叉算子有哪些選擇，各自有什麼優缺點，在什麼情況下適閤用哪種？變異算子又該如何設置纔能避免陷入局部最優？這些細節的闡述，對我這種初學者來說至關重要。另外，書中提供的算例是否足夠多樣化？能否涵蓋工程、經濟、優化等不同領域的問題？而且，這些算例的代碼是否清晰易懂，方便我們模仿和修改？我希望作者能提供一些“從零開始”到“解決問題”的完整流程，這樣我們纔能真正學會如何應用這個工具箱。如果書中還能包含一些“調參秘籍”或者“常見問題解答”，那簡直就是錦上添花瞭，可以省去我們自己摸索的大量時間和精力。這本書的齣版，對於想要深入瞭解遺傳算法並將其應用於實際問題的讀者來說，無疑是一個福音。