MATLAB智能算法案例解析：遗传、免疫、粒子群与神经网络

"MATLAB智能算法30个案例分析（终极版）涵盖了多种智能算法的实战应用，由王辉、史峰、郁磊和胡斐四位专家共同编写，旨在通过实例帮助读者理解和掌握遗传算法、免疫算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法以及神经网络和支持向量机等技术。" 在本书中，首先介绍了基于遗传算法的解决方案，如解决旅行商问题（TSP）、函数优化和控制系统的优化。遗传算法是一种模仿生物进化过程的搜索算法，通过选择、交叉和变异操作来寻找问题的最优解。书中详细解析了如何利用MATLAB实现这些算法，并提供了实际案例，如基于遗传算法的TSP算法、非线性规划的函数寻优以及BP神经网络的优化。 接着，书中涉及了免疫算法的应用，如在柔性车间调度和运输中心规划中的应用。免疫算法受到生物免疫系统启发，通过抗体的生成、选择和变异来解决复杂优化问题。同时，还探讨了粒子群算法，用于函数优化、PID控制优化和路径规划，粒子群算法借鉴了鸟群觅食的行为，通过个体之间的信息交流寻找全局最优解。 模拟退火算法也在多个案例中被应用，如TSP、聚类算法以及HEV能量管理策略参数的优化。模拟退火算法是一种全局优化方法，其灵感来源于固体冷却过程中晶体结构形成的随机过程，允许在一定概率下接受次优解以跳出局部最优。 此外，书中的智能算法还包括蚁群算法，用于旅行商问题的优化和二维、三维路径规划，以及鱼群算法在函数寻优中的应用。这些算法都体现了群体智能的思想，通过个体间的交互寻找优化解决方案。 神经网络部分，书中涉及有导师和无导师学习的实例，如近红外光谱的汽油辛烷值预测、鸢尾花种类识别、矿井突水水源判别和乳腺癌诊断。支持向量机（SVM）则用于分类和回归拟合，如乳腺癌诊断和混凝土抗压强度预测。极限学习机（ELM）也被用来进行回归拟合和分类的对比实验研究。 这本书是学习和实践MATLAB智能算法的宝贵资源，通过30个具体案例，深入浅出地展示了各种智能算法的原理和应用，有助于读者克服智能算法的抽象性和复杂性，提升问题解决能力。