MATLAB智能算法实战：30例遗传、免疫、粒子群与神经网络解析

"本书《MATLAB-智能算法30个案例分析》是针对初学者的一份详实教程，由王辉、史峰、郁磊和胡斐四位专家合作编写，旨在帮助读者通过MATLAB掌握30种不同的智能算法。书中案例涵盖了遗传算法、免疫算法、粒子群算法、鱼群算法、模拟退火算法、蚁群算法以及神经网络和支持向量机等多种优化和决策问题的解决方案。" 在这本教程中，读者可以深入学习到以下关键知识点： 1. **遗传算法**：通过案例1至6，读者将了解如何利用遗传算法解决旅行商问题（TSP）、函数寻优、神经网络优化、LQR控制优化以及多目标优化等问题。这些案例演示了遗传算法的基本原理和工具箱的使用。 2. **多目标优化与Pareto最优解**：案例9和10介绍了如何寻找多目标Pareto最优解，应用于背包问题和车间调度，展示了在多个相互冲突的目标中寻求平衡的策略。 3. **免疫算法**：案例11和12展示了免疫算法在柔性车间调度和运输中心规划中的应用，解释了如何利用免疫原理进行复杂问题的求解。 4. **粒子群算法**：从案例13至18，读者将学习到粒子群算法如何用于函数优化、PID控制优化、TSP寻优以及动态环境下的寻优问题，包括混合粒子群和动态粒子群的改进策略。 5. **模拟退火算法**：案例19至22涵盖了模拟退火算法在TSP、聚类、HEV能量管理和路径规划中的应用，体现了模拟退火算法在处理局部最优困境上的优势。 6. **蚁群算法**：案例23至25讲解了蚁群算法在旅行商问题、二维路径规划和三维路径规划中的优化计算，展示了蚁群算法的全局搜索能力。 7. **神经网络**：案例26至28涵盖了有导师和无导师学习的神经网络，如鸢尾花分类、矿井突水水源判别和乳腺癌诊断，揭示了神经网络在分类和回归中的强大能力。 8. **支持向量机（SVM）**：案例29和30介绍了SVM在分类和回归中的应用，如乳腺癌诊断和混凝土抗压强度预测，突显了SVM在小样本和非线性问题上的优秀性能。 9. **极限学习机**：案例30还探讨了极限学习机的回归拟合和分类能力，与传统方法进行了对比实验研究。 通过对这些案例的学习，读者不仅能够理解各种智能算法的工作原理，还能掌握如何使用MATLAB实现这些算法，从而解决实际问题。这本书对于想要提升MATLAB编程能力和解决实际优化问题的初学者而言是一份宝贵的资源。