matlab遗传算法工具箱及应用

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1、《MATLAB遗传算法工具箱及应用》作　者：雷英杰张善文李续武周创明出版社：西安电子科技大学出版社本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化

2、问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。第一章遗传算法概述11.1遗传算法的概念11.2遗传算法的特点31.2.1遗传算法的优点31.2.2遗传算法的不足之处41

3、.3遗传算法与传统方法的比较41.4遗传算法的基本用语61.5遗传算法的研究方向71.6基于遗传算法的应用8第二章基本遗传算法及改进112.1遗传算法的运行过程112.1.1完整的遗传算法运算流程112.1.2遗传算法的基本操作132.2基本遗传算法142.2.1基本遗传算法的数学模型142.2.2基本遗传算法的步骤142.2.3遗传算法的具体例证162.3改进的遗传算法222.3.1改进的遗传算法一232.3.2改进的遗传算法二242.3.3改进的遗传算法三252.3.4改进的遗传算法四282.4多目标优化中的

4、遗传算法302.4.1多目标优化的概念302.4.2多目标优化问题的遗传算法31第三章遗传算法的理论基础343.1模式定理343.2积木块假设363.3欺骗问题373.4遗传算法的未成熟收敛问题及其防止393.4.1遗传算法的未成熟收敛问题393.4.2未成熟收敛的防止403.5性能评估413.6小生境技术和共享函数43第四章遗传算法的基本原理与方法454.1编码454.1.1编码方法464.1.2编码评估策略484.2选择484.3交叉524.4变异554.5适应度函数574.5.1适应度函数的作用574.5.

5、2适应度函数的设计主要满足的条件584.5.3适应度函数的种类584.5.4适应度尺度的变换594.6控制参数选择604.7约束条件的处理61第五章遗传算法工具箱函数625.1工具箱结构625.1.1种群表示和初始化635.1.2适应度计算635.1.3选择函数635.1.4交叉算子645.1.5变异算子645.1.6多子群支持645.2遗传算法中的通用函数645.2.1函数bs2rv645.2.2函数crtbase665.2.3函数crtbp665.2.4函数crtrp675.2.5函数migrate685.2

6、.6函数mut695.2.7函数mutate715.2.8函数mutbga725.2.9函数ranking745.2.10函数recdis765.2.11函数recint775.2.12函数reclin785.2.13函数recmut795.2.14函数recombin815.2.15函数reins815.2.16函数rep845.2.17函数rws845.2.18函数scaling855.2.19函数select865.2.20函数sus885.2.21函数xovdp885.2.22函数xovdprs895.2

7、.23函数xovmp905.2.24函数xovsh915.2.25函数xovshrs925.2.26函数xovsp935.2.27函数xovsprs94第六章遗传算法工具箱的应用956.1安装956.2种群的表示和初始化956.3目标函数和适应度函数966.4选择976.5交叉996.6变异1016.7重插入1016.8遗传算法的终止1026.9数据结构1026.10多种群支持1046.11示范脚本105第七章遗传算法应用举例1077.1简单一元函数优化实例1077.2多元单峰函数的优化实例1117.3多元多峰函

8、数的优化实例1157.4收获系统最优控制1187.5装载系统的最优问题1227.6离散二次线性系统最优控制问题1257.7目标分配问题1287.8双积分的优化问题1307.9雷达目标识别问题1317.10图像分割问题1347.11一些测试函数对应的优化问题1367.11.1轴并行超球体的最小值问题1367.11.2旋转超球体的最小值问题1377.11.3Rosenbroc