MATLAB-智能算法30个案例分析-终极版(带目录)
MATLAB 智能算法30个案例分析（终极版）
1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）
2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）
3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）
4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）
5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）
6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）
7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）
8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）
9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）
10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）
11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）
12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）
13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）
14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）
15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）
16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）
17 粒子群算法工具箱（史峰）
18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）
19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）
20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）
21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）
22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）
23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）
24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）
25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）
26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）
27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）
28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）
29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）
30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）
智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。
因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法，鱼群算法，多目标pareto算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，SVM等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一
个实际问题，给出全部程序和求解思路，并配套相关讲解视频，使读者在读过一个案例之后能够快速掌握这种方法，并且会套用案例程序来编写自己的程序。本书作者在线，读者和会员可以向作者提问，作者做到有问必答。
本书和目录如下：
1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）
TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。实践证明，遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。
2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）
遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身，从而不受函数约束条件的限制；搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜
索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。
3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）
BP模型被广泛地应用于模式分类、模式识别等方面．但BP算法收敛速度慢，且很容易陷入局部极小点，而遗传算法具有并行搜索、效率高、不存在局部收敛问题等优点而被广泛应用．遗传算法的寻优过程带有一定程度的随机性和盲从性，多数情况下只能收敛到全局次优解，且有过早收敛的现象．为了克服遗传算法寻优过程的盲从性，将有监督学习的BP算法与之结合以达到优势互补、提高算法的稳定性和全局搜索能力的目的。
4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）
Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括：通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数，采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真为例，对该函数优化和GA 改进，只需改写函数m 文件形式即可。
5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）
LQR控制在工程中得到了广泛的应用，对于LQR最优控制方法，性能指标中权重矩阵的选择对控制系统的性能有很大影响。权重矩阵通常的确定方法，首先是根据经验初步确定，然后通过模拟，根据输出响应量逐步调整权重系数，直到获得满意的输出响应量为止。这种
确定方法不仅费时，而且无法获得最优的权重矩阵使系统性能达到最优。本案例将研究基于遗传算法的LQR控制优化算法，利用遗传算法的全局寻优能力，搜索权重矩阵。
6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）
MATLAB自带的遗传算法与直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, GADST)，可以较好地解决与遗传算法相关的各种问题。GADST可以通过GUI界面调用，也可以通过命令行方式调用，使用简单方便。本案例将对GADST函数库的遗传算法部分进行详细的代码分析和讲解，并通过求解非线性方程组介绍GADST 的使用方法。
7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）
标准遗传算法有时候会出现未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。遗传算法存在未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。因此已有学者提出了多种群遗传算法。该算法中多个种群使用同一目标函数，各种群的交叉率和变异率取不同的固定值，以搜索不同解空间中的最优解，种群之间定期进行信息交换。多种群遗传算法能在一定程度上缓解遗传算法的不成熟收敛问题。
8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）
量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm，QGA)是量子计算与遗传算法(Genetic Algorithm，GA)相结合的产物，是一种新发展起来
的概率进化算法。量子遗传算法是将量子计算与遗传算法相结合而形成的一种混合遗传算法，它弥补了传统遗传算法的某些不足；利用量子计算的一些概念和理论，如量子位、量子叠加态等，使用量子比特编码染色体，这种概率幅表示可以使一个量子染色体同时表达多个状态的信息，用量子门对叠加态的作用作为进化操作，能很好地保持种群多样性和避免选择压力问题，而且当前最优个体的信息能够很容易用来引导变异，使得种群以大概率向着优良模式进化，从而实现目标的优化求解。
9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）
多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。
10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）
背包问题（knapsack problem）是运筹学一个典型的优化难题，但是它有着广泛的应用背景，如装载问题、材料切割、投资决策以及资源分配等，往往还将其作为其他问题的子问题加以研究。它是个典型的NP问题，对其求解主要采用启发式算法，如贪心算法、遗传
算法及模拟退火算法等。粒子群算法是一种新的进化算法，运算简单、易于实现，该案例将其用于多目标二维背包问题中，向读者阐明粒子群算法解决带有约束的多目标组合优化问题的方法。
11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）
有效的调度方法与优化技术的研究和应用，对于制造企业提高生产效率，降低生产成本等方面起着重要作用。然而柔性车间调度问题计算复杂，约束条件多，普通算法容易陷入局部最优问题。免疫算法是模仿免疫系统抗原识别，抗原与抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆抽象得到的算法，具有非线性，全局化搜索等优势，本案例研究了基于免疫算法的柔性车间调度算法。
12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）
随着物流业的快速发展，配送在整个物流系统中的所起的作用越发重要，因而配送中心的选址对于企业的网络布局、经营方式等起到了重要作用。然而，配送中心的选择具有计算复杂、约束条件多等问题，普通算法难以找到问题的最优解。免疫算法具有非线性、全局搜索等优点，适合于此类复杂问题的研究，本案例研究了基于免疫算法的运输中心规划算法。
13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）
粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。函数寻优是工程中经常遇到的问题，有些函数因为局部极小值点的存在，算法难以寻找到局部最优值。粒子群算法具有群体智能，全局寻
优等优势，比较适合于函数寻优问题，本案例研究了基于粒子群算法的函数寻优算法。
14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）
PID控制方法是工业领域中最常用的控制方法，然而在PID控制算法的使用中，P,I,D参数即比例参数、积分参数、微分参数的确定是个难题，一般是凭经验获得。粒子群算法具有全局寻优功能，可以寻找使控制指标值最优的PID参数。本案例研究了基于粒子群算法的PID控制优化算法。
15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）
粒子群算法虽然具有算法简单，寻优速度快等优点，但同时存在算法容易收敛，易陷入局部最优值等问题。采用遗传算法改进粒子群算法，通过选择、交叉和变异操作的引入，改进了算法性能，增强了算法的全局搜索能力。本案例研究了基于混合粒子群算法的TSP寻优算法。
16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）
普通粒子群算法无法感知外界环境的变化，在外界环境发生改变时无法实时进行响应，因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法，该算法通过实时计算敏感粒子的适应度值从而感知外界环境的变化，当外界环境的变化超过一定的阈值时算法以按一定比例更新速度和粒子的方式进行相应，从而具有动态环境寻优的功能。本案例研究了基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法。
17 粒子群算法工具箱（史峰）
粒子群算法工具箱包含了粒子群算法的基本操作和常用功能，实现步骤包括种群规模选择，粒子长度选取，适应度函数编写，粒子群参数确定等，可以方便实现函数极值寻找，系统参数寻优等功能。本案例以函数极值寻优为例，详细讲解了粒子群算法工具箱的使用。
18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）
人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年提出的一类基于动物行为的群体智能优化算法．该算法是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为在搜索域中进行寻优，是集群体智能思想的一个具体应用．人工鱼群算法具有以下特点：具有克服局部极值、取得全局极值的较优秀的能力；算法中仅使用目标问题的函数值，对搜索空间有一定自适应能力；具有对初值与参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现、收敛速度快和使用灵活等特点．可以解决经典方法不能求解的带有绝对值且不可导二元函数等的极值问题。本案例研究了基于鱼群算法的函数寻优算法。
19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）
模拟退火算法(Simulated Annealing ，简称SA)为求解传统方法难处理的TSP问题提供了一个有效的途径和通用框架，并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率性搜索算法。用以求解不同的非线性问题；对不可微甚至不连续的函数优化，SA 能以较大概率求得全局优化解；具有较强的鲁棒性、全局收敛性、隐含并行性及广泛的
适应性；并且能处理不同类型的优化设计变量( 离散的、连续的和混合型的) ；不需要任何的辅助信息，对目标函数和约束函数没有任何要求。利用Metropolis 算法并适当地控制温度下降过程，在优化问题中具有很强的竞争力，本案例研究了基于模拟退火算法的TSP算法。
20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）
遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。
21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)作为局部搜索算法的扩展，在每一次修改模型的过程中，随机产生一个新的状态模型，然后以一定的概率选择邻域中能量值大的状态。这种接受新模型的方式使
其成为一种全局最优算法，并得到理论证明和实际应用的验证。能量管理策略是混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的核心技术之一。本案例将对SA进行讲解并将其应用于HEV能量管理策略的参数优化。
22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）
蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）是由意大利学者M.Dorigo 等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其应用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），取得了较好的实验结果。近年来，许多专家与学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题（Job-shop Scheduling Problem）、指派问题（Quadratic Assignment Problem）、旅行商问题（Traveling Salesman Problem）等。本章将详细阐述蚁群算法的基本思想及原理，并以实例的形式介绍其应用于解决中国旅行商问题（Chinese TSP，CTSP）的情况。
23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）
二维路径规划算法是机器人智能控制领域研究中的热点，算法目的是使机器人能够在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径。蚁群算法具有分布计算，群体智能等优势，在路径规划算法上具有很大潜力，本案例研究了基于蚁群算法的二维路径规划算法。
24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）
三维路径规划算法是机器人智能控制领域中的热点问题，是指机器人在三维地图中自动规划一条从出发点到目标点满足指标最优的路径。相对于二维路径规划算法来说，三维路径规划问题更加复杂，需要考虑的因素和约束条件更多，一般方法难以取得好的规划效果。蚁群算法具有分布计算，群体智能等优势，在路径规划算法上具有很大潜力，本案例研究了基于蚁群算法的三维路径规划算法。
25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）
神经网络的学习规则又称神经网络的训练算法，用来计算更新神经网络的权值和阈值。学习规则有两大类别：有导师学习和无导师学习。在有导师学习中，需要为学习规则提供一系列正确的网络输入/输出对（即训练样本），当网络输入时，将网络输出与相对应的期望值进行比较，然后应用学习规则调整权值和阈值，使网络的输出接近于期望值。而在无导师学习中，权值和阈值的调整只与网络输入有关系，没有期望值，这类算法大多用聚类法，将输入模式归类于有限的类别。本章将详细分析两种应用最广的有导师学习神经网络（BP神经网络及RBF神经网络）的原理及其在回归拟合中的应用。
26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）
有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。
27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）
如第25章及第26章所述，对于有导师学习神经网络，事先需要知道与输入相对应的期望输出，根据期望输出与网络输出间的偏差来调整网络的权值和阈值。然而，在大多数情况下，由于人们认知能力以及环境的限制，往往无法或者很难获得期望的输出，在这种情况下，基于有导师学习的神经网络往往是无能为力的。与有导师学习神经网络不同，无导师学习神经网络在学习过程中无需知道期望的输出。其与真实人脑中的神经网络类似，可以通过不断地观察、分析与比较，自动揭示样本中的内在规律和本质，从而可以对具有近似特征（属性）的样本进行准确地分类和识别。本章将详细介绍竞争神经网络与自组织特征映射（SOFM）神经网络的结构及原理，并以实例说明其具体的应用范围及效果。
28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类
样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。本章将详细介绍支持向量机
的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。
29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）
与传统的神经网络相比，SVM具有以下几个优点：（1）SVM 是专门针对小样本问题而提出的，其可以在有限样本的情况下获得最优解；（2）SVM算法最终将转化为一个二次规划问题，从理论上讲可以得到全局最优解，从而解决了传统神经网无法避免局部最优的问题；（3）SVM的拓扑结构由支持向量决定，避免了传统神经网络需要反复试凑确定网络结构的问题；（4）SVM利用非线性变换将原始变量映射到高维特征空间，在高维特征空间中构造线性分类函数，这既保证了模型具有良好的泛化能力，又解决了“维数灾难”问题。同时，SVM不仅可以解决分类、模式识别等问题，还可以解决回归、拟合等问题。因此，其在各个领域中都得到了非常广泛的利用。本章将详细介绍SVM回归拟合的基本思想和原理，并以实例的形式阐述其在混凝土抗压强度预测中的应用。
30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）
单隐含层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feedforward Neural Network，SLFN）以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，传统的学习算法（如BP算法等）固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈。因此，探索一种训练速度快、获得全局最优解，且具有良好的泛化性能的训练算法是提升前馈神经网络性能的主要目标，也是近年来的研究热点和难点。本章将介绍一个针对
SLFN的新算法——极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM），该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点。同时，在介绍ELM算法的基础上，本章以实例的形式将该算法分别应用于回归拟合（第25章——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测）和分类（第26章——鸢尾花种类识别）中。
MATLAB 智能算法30个案例分析
智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。
因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法，鱼群算法，多目标pareto算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，SVM等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一个实际问题，给出全部程序和求解思路，并配套相关讲解视频，使读者在读过一个案例之后能够快速掌握这种方法，并且会套用案例程序来编写自己的程序。本书作者在线，读者和会员可以向作者提问，作者做到有问必答。
本书和目录如下：
1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）
TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。实践证明，遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。
2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）
遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身，从而不受函数约束条件的限制；搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，可
大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。
3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）
BP模型被广泛地应用于模式分类、模式识别等方面．但BP算法收敛速度慢，且很容易陷入局部极小点，而遗传算法具有并行搜索、效率高、不存在局部收敛问题等优点而被广泛应用．遗传算法的寻优过程带有一定程度的随机性和盲从性，多数情况下只能收敛到全局次优解，且有过早收敛的现象．为了克服遗传算法寻优过程的盲从性，将有监督学习的BP算法与之结合以达到优势互补、提高算法的稳定性和全局搜索能力的目的。
4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）
Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括：通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数，采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真为例，对该函数优化和GA 改进，只需改写函数m 文件形式即可。
5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）
LQR控制在工程中得到了广泛的应用，对于LQR最优控制方法，性能指标中权重矩阵的选择对控制系统的性能有很大影响。权重矩阵通常的确定方法，首先是根据经验初步确定，然后通过模拟，根据输出响应量逐步调整权重系数，直到获得满意的输出响应量为止。这种确定方法不仅费时，而且无法获得最优的权重矩阵使系统性能达到最优。本案例将研究基于遗传算法的LQR控制优化算法，利用遗传算法的全局寻优能力，搜索权重矩阵。
6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）
MATLAB自带的遗传算法与直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, GADST)，可以较好地解决与遗传算法相关的各种问题。GADST可以通过GUI界面调用，也可以通过命令行方式调用，使用简单方便。本案例将对GADST函数库的遗传算法部分进行详细的代码分析和讲解，并通过求解非线性方程组介绍GADST的使用方法。
7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）
标准遗传算法有时候会出现未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。遗传算法存在未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。因此已有学者提出了多种群遗传算法。该算法中多个种群使用同一目标函数，各种群的交叉率和变异率取不同的固定值，以搜索不同解空间中的最优解，种群之间定期进行信息交换。多种群遗传算法能在一定程度上缓解遗传算法的不成熟收敛问题。
8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）
量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm，QGA)是量子计算与遗传算法(Genetic Algorithm，GA)相结合的产物，是一种新发展起来的概率进化算法。量子遗传算法是将量子计算与遗传算法相结合而形成的一种混合遗传算法，它弥补了传统遗传算法的某些不足；利用量子计算的一些概念和理论，如量子位、量子叠加态等，使用量子比特编码染色体，这种概率幅表示可以使一个量子染色体同时表达多个状态的信息，用量子门对叠加态的作用作为进化操作，能很好地保持种群多样性和避免选择压力问题，而且当前最优个体的信息能够很容易用来引导变异，使得种群以大概率向着优良模式进化，从而实现目标的优化求解。
9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）
多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。
10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）
背包问题（knapsack problem）是运筹学一个典型的优化难题，但是它有着广泛的应用背景，如装载问题、材料切割、投资决策以及资源分配等，往往还将其作为其他问题的子问题加以研究。它是个典型的NP问题，对其求解主要采用启发式算法，如贪心算法、遗传算法及模拟退火算法等。粒子群算法是一种新的进化算法，运算简单、易于实现，该案例将其用于多目标二维背包问题中，向读者阐明粒子群算法解决带有约束的多目标组合优化问题的方法。
11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）
有效的调度方法与优化技术的研究和应用，对于制造企业提高生产效率，降低生产成本等方面起着重要作用。然而柔性车间调度问题计算复杂，约束条件多，普通算法容易陷入局部最优问题。免疫算法是模仿免疫系统抗原识别，抗原与抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆抽象得到的算法，具有非线性，全局化搜索等优势，本案例研究了基于免疫算法的柔性车间调度算法。
12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）
随着物流业的快速发展，配送在整个物流系统中的所起的作用越发重要，因而配送中心的选址对于企业的网络布局、经营方式等起到了重要作用。然而，配送中心的选择具有计算复杂、约束条件多等问题，普通算法难以找到问题的最优解。免疫算法具有非线性、全局搜索等优点，适合于此类复杂问题的研究，本案例研究了基于免疫算法的运输中心规划算法。
13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）
粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。函数寻优是工程中经常遇到的问题，有些函数因为局部极小值点的存在，算法难以寻找到局部最优值。粒子群算法具有群体智能，全局寻优等优势，比较适合于函数寻优问题，本案例研究了基于粒子群算法的函数寻优算法。
14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）
PID控制方法是工业领域中最常用的控制方法，然而在PID控制算法的使用中，P,I,D参数即比例参数、积分参数、微分参数的确定是个难题，一般是凭经验获得。粒子群算法具有全局寻优功能，可以寻找使控制指标值最优的PID参数。本案例研究了基于粒子群算法的PID控制优化算法。
15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）
粒子群算法虽然具有算法简单，寻优速度快等优点，但同时存在算法容易收敛，易陷入局部
最优值等问题。采用遗传算法改进粒子群算法，通过选择、交叉和变异操作的引入，改进了算法性能，增强了算法的全局搜索能力。本案例研究了基于混合粒子群算法的TSP寻优算法。
16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）
普通粒子群算法无法感知外界环境的变化，在外界环境发生改变时无法实时进行响应，因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法，该算法通过实时计算敏感粒子的适应度值从而感知外界环境的变化，当外界环境的变化超过一定的阈值时算法以按一定比例更新速度和粒子的方式进行相应，从而具有动态环境寻优的功能。本案例研究了基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法。
17 粒子群算法工具箱（史峰）
粒子群算法工具箱包含了粒子群算法的基本操作和常用功能，实现步骤包括种群规模选择，粒子长度选取，适应度函数编写，粒子群参数确定等，可以方便实现函数极值寻找，系统参数寻优等功能。本案例以函数极值寻优为例，详细讲解了粒子群算法工具箱的使用。
18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）
人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年提出的一类基于动物行为的群体智能优化算法．该算法是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为在搜索域中进行寻优，是集群体智能思想的一个具体应用．人工鱼群算法具有以下特点：具有克服局部极值、取得全局极值的较优秀的能力；算法中仅使用目标问题的函数值，对搜索空间有一定自适应能力；具有对初值与参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现、收敛速度快和使用灵活等特点．可以解决经典方法不能求解的带有绝对值且不可导二元函数等的极值问题。本案例研究了基于鱼群算法的函数寻优算法。
19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）
模拟退火算法(Simulated Annealing ，简称SA)为求解传统方法难处理的TSP问题提供了一个有效的途径和通用框架，并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率性搜索算法。用以求解不同的非线性问题；对不可微甚至不连续的函数优化，SA 能以较大概率求得全局优化解；具有较强的鲁棒性、全局收敛性、隐含并行性及广泛的适应性；并且能处理不同类型的优化设计变量( 离散的、连续的和混合型的) ；不需要任何的辅助信息，对目标函数和约束函数没有任何要求。利用Metropolis 算法并适当地控制温度下降过程，在优化问题中具有很强的竞争力，本案例研究了基于模拟退火算法的TSP算法。
20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）
遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。
21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)作为局部搜索算法的扩展，在每一次修改模型的过程中，随机产生一个新的状态模型，然后以一定的概率选择邻域中能量值大的状态。这种接受新模型的方式使其成为一种全局最优算法，并得到理论证明和实际应用的验证。能量管理策略是混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的核心技术之一。本案例将对SA进行讲解并将其应用于HEV能量管理策略的参数优化。
22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）
蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其应用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），取得了较好的实验结果。近年来，许多专家与学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题（Job-shop Scheduling Problem）、指派问题（Quadratic Assignment Problem）、旅行商问题（Traveling Salesman Problem）等。
本章将详细阐述蚁群算法的基本思想及原理，并以实例的形式介绍其应用于解决中国旅行商问题（Chinese TSP，CTSP）的情况。
23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）
二维路径规划算法是机器人智能控制领域研究中的热点，算法目的是使机器人能够在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径。蚁群算法具有分布计算，群体智能等优势，在路径规划算法上具有很大潜力，本案例研究了基于蚁群算法的二维路径规划算法。
24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）
三维路径规划算法是机器人智能控制领域中的热点问题，是指机器人在三维地图中自动规划一条从出发点到目标点满足指标最优的路径。相对于二维路径规划算法来说，三维路径规划问题更加复杂，需要考虑的因素和约束条件更多，一般方法难以取得好的规划效果。蚁群算法具有分布计算，群体智能等优势，在路径规划算法上具有很大潜力，本案例研究了基于蚁群算法的三维路径规划算法。
25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）
神经网络的学习规则又称神经网络的训练算法，用来计算更新神经网络的权值和阈值。学习规则有两大类别：有导师学习和无导师学习。在有导师学习中，需要为学习规则提供一系列正确的网络输入/输出对（即训练样本），当网络输入时，将网络输出与相对应的期望值进行比较，然后应用学习规则调整权值和阈值，使网络的输出接近于期望值。而在无导师学习中，权值和阈值的调整只与网络输入有关系，没有期望值，这类算法大多用聚类法，将输入模式归类于有限的类别。本章将详细分析两种应用最广的有导师学习神经网络（BP神经网络及RBF神经网络）的原理及其在回归拟合中的应用。
26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）
有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。
27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）
如第25章及第26章所述，对于有导师学习神经网络，事先需要知道与输入相对应的期望输出，根据期望输出与网络输出间的偏差来调整网络的权值和阈值。然而，在大多数情况下，由于人们认知能力以及环境的限制，往往无法或者很难获得期望的输出，在这种情况下，基于有导师学习的神经网络往往是无能为力的。
与有导师学习神经网络不同，无导师学习神经网络在学习过程中无需知道期望的输出。其与真实人脑中的神经网络类似，可以通过不断地观察、分析与比较，自动揭示样本中的内在规律和本质，从而可以对具有近似特征（属性）的样本进行准确地分类和识别。本章将详细介绍竞争神经网络与自组织特征映射（SOFM）神经网络的结构及原理，并以实例说明其具体的应用范围及效果。
28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik 创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。
本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。
29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）
与传统的神经网络相比，SVM具有以下几个优点：
（1）SVM是专门针对小样本问题而提出的，其可以在有限样本的情况下获得最优解；（2）SVM算法最终将转化为一个二次规划问题，从理论上讲可以得到全局最优解，从而解决了传统神经网无法避免局部最优的问题；
（3）SVM的拓扑结构由支持向量决定，避免了传统神经网络需要反复试凑确定网络结构的问题；
（4）SVM利用非线性变换将原始变量映射到高维特征空间，在高维特征空间中构造线性分类函数，这既保证了模型具有良好的泛化能力，又解决了“维数灾难”问题。
同时，SVM不仅可以解决分类、模式识别等问题，还可以解决回归、拟合等问题。因此，其在各个领域中都得到了非常广泛的利用。
本章将详细介绍SVM回归拟合的基本思想和原理，并以实例的形式阐述其在混凝土抗压强度预测中的应用。
30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）
单隐含层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feedforward Neural Network，SLFN）以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，传统的学习算法（如BP算法等）固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈。
因此，探索一种训练速度快、获得全局最优解，且具有良好的泛化性能的训练算法是提升前馈神经网络性能的主要目标，也是近年来的研究热点和难点。
本章将介绍一个针对SLFN的新算法——极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM），该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，
遗传算法优化相关MATLAB算法实现
遗传算法 1、案例背景 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体（Population)。群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。 2、遗传算法中常用函数 1)创建种群函数—crtbp 2)适应度计算函数—ranking 3)选择函数—select 4)交叉算子函数—recombin 5)变异算子函数—mut 6)选择函数—reins 7)实用函数—bs2rv 8)实用函数—rep 3、主程序： 1. 简单一元函数优化： clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=20; %最大遗传代数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.95; %代沟 px=0.7; %交叉概率 pm=0.01; %变异概率
MATLAB-智能算法30个案例分析-终极版(带目录)
MATLAB 智能算法30个案例分析（终极版） 1 基于遗传算法的TSP算法（王辉） 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐） 6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐） 7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉） 8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉） 9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐） 10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰） 11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰） 12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰） 13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰） 14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰） 15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰） 16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰） 17 粒子群算法工具箱（史峰） 18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉） 19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉） 20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉） 21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）
22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊） 23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰） 24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰） 25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊） 26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊） 27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊） 28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊） 29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊） 30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊） 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。 因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法，鱼群算法，多目标pareto算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，SVM等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一
《ACM算法与数据结构设计》大作业
《ACM算法与数据结构设计》课程大作业报告 题目：五位以内的对称素数 学生姓名 班级学号 学生学院计算机软件学院 学生专业计算机科学与技术 联系电话 电子邮 指导教师 指导单位计算机学院软件工程系 日期2011.5.24
注意事项 （1）课程大作业从《ACM算法与数据结构设计》课程实验二（2011年4月19日）或实验三（2011年5月10日）中任选一个课题完成。（2）课程大作业内容包括课题名称、课题内容和要求、课题分析、概要设计、详细设计、测试数据及其结果分析、调试过程中的问题、参考资料列表、课程小结等。 （3）课程报告可以打印，也可以手写，但前面两页内容、大作业撰写纲要、课程小结不可遗漏和更换。 （4）课程小结给出ACM程序设计过程的收获、遇到的问题，遇到问题解决问题过程的思考、程序调试能力的思考等，需要手写签字。（5）课程大作业提交时间为2011年5月24日（第14周星期二）晚19:00~20:00，地点：计算中心A机房。
一、课题名称： 五位以内的对称素数 二、课题内容和要求： 题目：判断一个数是否为对称且不大于五位数的素数。 要求：判断输入的一组数据（正整数）是否是五位以内的对称素数，逐个判断并输出“yes”或“no” 三、课题分析： 定义两个函数分别判断数据是否为素数（bool isprime(int n)），是否是对称数（bool issym(int n)）；在main()函数中利用if()语句来判断该数据是否是五位以内的数。只有同时满足三个条件，才能判断一个数据是五位以内的对称素数，输出“yes”；否则输出“no”。 输入输出方案： 输入: 输入数据含有不多于50个的正整数(0 CG程序代码 function [x,y] = cg(A,b,x0) %%%%%%%%%%%%%%%%%CG算法%%%%%%%%%%%% r0 = A*x0-b; p0 = -r0; k = 0; r = r0; p = p0; x = x0; while r~=0 alpha = -r'*p/(p'*A*p); x = x+alpha*p; rold = r; r = rold+alpha*A*p; beta = r'*r/(rold'*rold); p = -r+beta*p; plot(k,norm(p),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = x'*A*x/2-b'*x; function [x,y] = cg_FR(fun,dfun,x0) %%%%%%%%%%%%%%%CG_FR算法%%%%%%%%%%%%%%% error = 10^-5; f0 = feval(fun,x0); df0 = feval(dfun,x0); p0 = -df0; f = f0; df = df0; p = p0; x = x0; k = 0; while ((norm(df)>error)&&(k<1000)) f = feval(fun,x); [alpha,funcNk,exitflag] = lines(fun,0.01,0.15,0.85,6,f,df'*p,x,p);%%用线搜索找下降距离%% if exitflag == -1 disp('Break!!!'); break; end x = x+alpha*p; dfold = df; df = feval(dfun,x); beta = df'*df/(dfold'*dfold); p = -df+beta*p; plot(k,norm(df),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = feval(fun,x); y.error = norm(df); 精品文档习题胡明-版)-王红梅-算法设计与分析(第2答案 1 习题）—1783Leonhard Euler，17071.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（提 出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：北区一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现东区在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部岛区的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次，南区是这条河以及河上的两个岛和七座桥的图1.7 1.7 七桥问题图草图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点一次步行1，经过七座桥，且每次只经历过一次2，回到起点3，该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。）用的不是除法而是减最初的欧几里德算法2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n r=0 循环直到2.m=n 2.1 n=r 2.2 r=m-n 2.3 m 输出3 ．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代3++描述。C码和 采用分治法// //对数组先进行快速排序在依次比较相邻的差//精品文档． 精品文档 #include 2017级《程序设计与算法综合实践》 期末大作业题目及评分标准 有如下情况之一者，为不及格。 （1）未能完成所选题目评分标准的最低要求。 （2）抄袭他人成果。 （3）大作业检查时不带电脑，或电脑没有C语言开发环境。 （4）出勤次数、课堂表现等不符合学校相关教学文件规定等其他情况。 备选题目目录 1.图书购买系统...............................................................................................................- 2 - 2.物流信息管理系统 ....................................................................................................- 3 - 3.PM2.5实时信息管理系统 ............................................................ - 5 - 4.电影评论系统 ............................................................................... - 6 - 5.游戏角色属性分析........................................................................ - 8 - 6.KTV点歌系统 ................................................................................ - 9 - 7.英语词斩系统 ............................................................................. - 11 - 8.校运动会成绩管理系统.............................................................. - 14 - 9.通讯录管理系统 ......................................................................... - 15 - 10.机票购买系统 ............................................................................. - 16 - 11.车辆销售管理系统...................................................................... - 17 - 12.饮品自动贩卖机系统.................................................................. - 18 - 习题1 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉(Le ｏn ｈar ｄ Ｅul ｅr,１7０7 —17８3)提出并解决了该问题。七桥问题就是这样描述的:一个人就是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡(现在叫加里宁格勒,在波罗的海南岸)城中全部的七座桥后回到起点,且每座桥只经 过一次,图1、７就是这条河以及河上的两个岛 与七座桥的草图。请将该问题的数据模型抽象 出来,并判断此问题就是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入:一个起点 输出:相同的点 1， 一次步行 2， 经过七座桥,且每次只经历过一次 3， 回到起点 该问题无解:能一笔画的图形只有两类:一类就是所有的点都就是偶点。另一类就是只有二个奇点的图形。 2、在欧几里德提出的欧几里德算法中(即最初的欧几里德算法)用的不就是除法而就是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 １、r=m-n ２、循环直到r=0?2、１ m ＝n ２、２ n=r ２、3 ｒ=ｍ-n ?3 输出m ３.设计算法求数组中相差最小的两个元素(称为最接近数)的差。要求分别给出伪代码与C ++描述。 //采用分治法 /／对数组先进行快速排序 ／/在依次比较相邻的差 #inc ｌud ｅ ＜ｉostream> ｕsin ｇ n ａｍｅs ｐａc ｅ ｓｔd; in ｔ ｐa ｒｔion ｓ(int b[］,ｉnt l ｏw,ｉnt ｈi ｇｈ) { ｉｎt pr ｖｏtkey=b[lo ｗ]; b ［０］＝b[lo ｗ]; 图1、7 七桥问题 ｗｈile (lｏw<ｈigh) ｛ ｗhilｅ(lｏw 智能算法30个案例分析 【篇一：智能算法30个案例分析】 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免 疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既 爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我 们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更 难用它来解决问题。 因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作 matlab 智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法， 鱼群算法，多目标pareto 算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，svm 等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一 个实际问题，给出全部程序和求解思路，并配套相关讲解视频，使 读者在读过一个案例之后能够快速掌握这种方法，并且会套用案例 程序来编写自己的程序。本书作者在线，读者和会员可以向作者提问，作者做到有问必答。 本书和目录如下：基于遗传算法的tsp算法（王辉） tsp (旅行商问题—traveling salesman problem)，是典型的np 完全问题，即其 最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到 目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进 化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存” 的演 化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代 的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。实践证明，遗传算法对于解决 tsp 问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）遗传算法提供 了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传 算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数 本身，从而不受函数约束条件的限搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，大大减少陷入局部 最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求 目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。 用于模式分类、模式识别等方面．但 bp 算法收敛速度慢，且很容易 陷入局部极小点，而遗传算法具有并行搜索、效率高、不存在局部 《软件系统分析与设计》 期末大作业 选题名称：游戏平台管理系统设计人：徐文豪刘青海 赖超宇甘智宏 班级：软工143班 南昌大学软件学院 2016.6.1 目录 一、整体描述 (2) 二、需求分析 (3) 三、系统功能概况 (4) 四、类的属性与方法 (5) 五、系统界面界限 (11) 六、设计模型 (13) 七、设计原则 (17) 八、设计模式······················ 一、整体描述 随着移动通讯的发展，手机应用也越来越多，其中，游戏应用占据了很大的比重，游戏平台管理系统是整合了大量游戏应用，以及玩家线上交流的平台。 主要受众群：拥有移动端或电脑端的人群。 应用前景：移动互联的发展为游戏平台的发展提供了很大的生存空间，应用前景十分广阔 盈利方式：向平台中游戏的开发商收取一定的费用，游戏玩家向游戏中注入资金时，收取一定比例的游戏收入。 面临的困难：游戏平台前期的推广，提高游戏平台本身对开发商和游戏玩家的吸引力，游戏平台能否适应大部分游戏玩家的要求。 玩家首先要注册账号，然后就可以在上面下载游戏应用，上传自己的游戏资源。同时，根据玩家的活跃程度获取相应积分，用积分可以兑换游戏礼包，也会根据玩家等级在游戏装备上给与相应的优惠和等级奖励。玩家在每一款游戏的评论区都可以交流游戏经验，提出意见和建议，以便游戏及时更新，弥补相应不足。玩家也可以建立游戏工会，不同游戏的玩家都可以加入，分享自己的游戏心得或者转赠游戏装备或积分。 二、需求分析 时间when：游戏厂商：随时；注册用户：随时；管理人员：正常工作时间。 地点Where：游戏厂商，管理人员：工作地点；注册用户：随地 人员who：游戏厂商，管理人员，注册用户， What：游戏厂商：推广游戏，管理人员：扩大服务，盈利；注册人员：玩游戏。 Why：游戏厂商：推广力度不大，效果不好，管理人员：方便管理，注册用户：良好的游戏环境。 性能Performance：系统提供服务的效率，响应时间快，由于是手机端的APP吞吐量不需要太大。 成本Cost：实现系统需要付出的代价，耗费****元 时间Time：2016年6月3日 可靠性Reliability: 需要系统长时间正确运行的能力 安全性Security: 由于该平台会涉及资金的流动，所以需要对信息安全的保护能力。 合规性Compliance: 需要符合各种行业的标准，法律法规，规范。技术性Technology:要求基于安卓平台开发。 兼容性Compatibility:需要与一些支付平台进行兼容能力。还有对游戏的兼容性。 算法设计与分析(第2版)-王红梅-胡明-习题 答案 习题1 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler ，1707—1783） 提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次， 图 1.7是这条河以及河上的两个岛和七座桥的 草图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判 断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点 1， 一次步行 2， 经过七座桥，且每次只经历过一次 3， 回到起点 该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。 2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n 2.循环直到r=0 2.1 m=n 2.2 n=r 2.3 r=m-n 3 输出m 3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代码和C ++描述。 //采用分治法 //对数组先进行快速排序 //在依次比较相邻的差 图1.7 七桥问题 #include MATLAB统计分析与应用：40个案例分析 ISBN:9787512400849 分类号:C819 /115 出版社:北京航空航天大学出版社 【内容简介】 本书从实际应用的角度出发，以大量的案例详细介绍了MA TLAB环境下的统计分析与应用。 本书主要内容包括：利用MA TLAB制作统计报告或报表；从文件中读取数据到MA TLAB；从MA TLAB中导出数据到文件；数据的平滑处理、标准化变换和极差归一化变换；生成一元和多元分布随机数；蒙特卡洛方法；参数估计与假设检验；Copula理论及应用实例；方差分析；基于回归分析的数据拟合；聚类分析；判别分析；主成分分析；因子分析；图像处理中的统计应用等。 本书可以作为高等院校本科生、研究生的统计学相关课程的教材或教学参考书，也可作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。 【目录】 第1章利用MA TLAB生成Word和Excel文档 1.1 组件对象模型(COM) 1.1.1 什么是CoM 1.1.2 CoM接口 1.2 MA TLAB中的ActiveX控件接口技术 1.2.1 actxcontrol函数 1.2.2 actxcontrollist函数 1.2.3 actxcontrolselect函数 1.2.4 actxserver函数 1.2.5 利用MA TLAB调用COM对象 1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器 1.3 案例1：利用MA TLAB生成Word文档 1.3.1 调用actxserver函数创建Microsoft Word服务器 1.3.2 建立Word文本文档 1.3.3 插入表格 1.3.4 插入图片 1.3.5 保存文档 1.3.6 完整代码 1.4 案例2：利用MA TLAB生成Excel文档 1.4.1 调用actxserver函数创建Microsoft Excel服务器 1.4.2 新建Excel工作簿 1.4.3 获取工作表对象句柄 1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表 1.4.5 页面设置 1.4.6 选取工作表区域 1.4.7 设置行高和列宽 1.4.8 合并单元格 1.4.9 边框设置 1.4.10 设置单元格对齐方式 算法分析大作业 动态规划方法解 乘法表问题和汽车加油行驶问题目录 1.动态规划解乘法表问题 1.1问题描述------ 1.2算法设计思想------ 1.3设计方法------ 1.4源代码------ 1.5最终结果------ 2.动态规划解汽车加油行驶问题 2.1问题描述------ 2.2算法设计思想------ 2.3设计方法------ 2.4源代码------ 2.5最终结果------ 3.总结 1.动态规划解决乘法表问题 1.1问题描述 定义于字母表∑{a,b,c)上的乘法表如表所示： 依此乘法表,对任一定义于∑上的字符串,适当加括号表达式后得到一个表达式。 例如,对于字符串x=bbbba,它的一个加括号表达式为(b(bb))(ba)。依乘法表,该表达式的值为a。 试设计一个动态规划算法,对任一定义于∑上的字符串x=x1x2…xn，计算有多少种不同的加括号方式,使由x导出的加括号表达式的值为a。 1.2算法设计思想 设常量a,b,c 分别为 1, 2 ,3 。n 为字符串的长度。 设字符串的第 i 到第 j 位乘积为 a 的加括号法有result[i][j][a] 种， 字符串的第 i 到第 j 位乘积为 b 的加括号法有result[i][j][b] 种, 字符串的第 i 到第 j 位乘积为 c 的加括号法有 result[i][j][c] 种。 则原问题的解是：result[i][n][a] 。 设 k 为 i 到 j 中的某一个字符，则对于 k 从 i 到 j ：result[i][j][a] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][a]; result[i][j][b] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][a] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][b]; result[i][j][c] += result[i][k][b] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][c]; 第一章 15P 1-3. 最大公约数为1。快1414倍。 主要考虑循环次数，程序1-2的while 循环体做了10次，程序1-3的while 循环体做了14141次（14142-2循环） 若考虑其他语句，则没有这么多，可能就601倍。 第二章 32P 2-8.（1）画线语句的执行次数为 log n ????。(log )n O 。划线语句的执行次数应该理解为一格整体。 （2）画线语句的执行次数为 111 (1)(2) 16 j n i i j k n n n ===++= ∑∑∑。3()n O 。 （3 ）画线语句的执行次数为 。O 。 （4）当n 为奇数时画线语句的执行次数为 (1)(3) 4 n n ++， 当n 为偶数时画线语句的执行次数为2 (2)4 n +。2()n O 。 2-10.（1）当1n ≥时，225825n n n -+≤，所以，可选5c =，01n =。 对于0n n ≥，22 ()5825f n n n n =-+≤，所以，22 582()n n n -+=O 。 （2）当8n ≥时，2222 582524n n n n n -+≥-+≥，所以，可选4c =，08n =。对于0n n ≥， 22()5824f n n n n =-+≥，所以，22582()n n n -+=Ω。 （3）由（1）、（2）可知，取14c =，25c =，08n =，当0n n ≥时，有22212582c n n n c n ≤-+≤，所以 22582()n n n -+=Θ。 2-11. (1) 当3n ≥时，3 log log n n n <<，所以()20log 21f n n n n =+<，3 ()log 2g n n n n =+>。可选21 2 c = ，03n =。对于0n n ≥，()()f n cg n ≤，即()(())f n g n =O 。注意：是f (n )和g (n )的关系。 （2）当4n ≥时，2 log log n n n <<，所以2 2 ()/log f n n n n =<，2 2 ()log g n n n n =≥。可选1c =，04n =。对于0n n ≥，2 ()()f n n cg n <≤，即()(())f n g n =O 。 （3）因为log log(log )()(log ) n n f n n n ==，()/log log 2n g n n n n ==。当4n ≥时，log(log )()n f n n n =≥， 第九章最优化方法的MatIab实现 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。 具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类： 1 ?最小化函数 2.方程求解函数 3.最小—乘（曲线拟合）函数 4?实用函数 5 ?大型方法的演示函数 6.中型方法的演示函数 9.1.3参数设置 利用OPtimSet函数，可以创建和编辑参数结构；利用OPtimget函数，可以获得o PtiOns优化参数。 ? OPtimget 函数 功能：获得OPtiOns优化参数。 语法： 《计算机系统结构》大作业 对并行算法的介绍和展望 专业计算机科学与技术 班级 111 学号 111425020133 姓名完颜杨威 日期 2014年4月17日 河南科技大学国际教育学院 对并行算法的介绍和展望 我们知道，算法是求解问题的方法和步骤。而并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解它，从而最终求得原问题的解。并行算法的研究涉及到理论、设计、实现、应用等多个方面，要保持并行算法研究的持续性和完整性，需要建立一套完整的“理论－设计－实现－应用”的学科体系，也就是所谓的并行算法研究的生态环境。其中，并行算法理论是并行算法研究的理论基础，包含并行计算模型和并行计算复杂性等；并行算法的设计与分析是并行算法研究的核心内容；并行算法的实现是并行算法研究的应用基础，包含并行算法实现的硬件平台和软件支撑技术等；并行应用是并行算法研究的发展动力，除了包含传统的科学工程计算应用外，还有新兴的与社会相关的社会服务型计算应用等。 并行算法主要分为数值计算问题的并行算法和非数值计算问题的并行算法。而并行算法的研究主要分为并行计算理论、并行算法的设计与分析、和并行算法的实现三个层次。现在，并行算法之所以受到极大的重视，是为了提高计算速度、提高计算精度，以及满足实时计算需要等。然而，相对于串行计算，并行计算又可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。并行算法是一门还没有发展成熟的学科，虽然人们已经总结出了相当多的经验，但是远远不及串行算法那样丰富。并行算法设计中最常用的的方法是PCAM方法，即划分，通信，组合，映射。首先划分，就是将一个问题平均划分成若干份，并让各个处理器去同时执行；通信阶段，就是要分析执行过程中所要交换的数据和任务的协调情况，而组合则是要求将较小的问题组合到一起以提高性能和减少任务开销，映射则是要将任务分配到每一个处理器上。任何一个并行算法必须在一个科学的计算模型中进行设计。我们知道，任何算法必须有计算模型。任何并行计算模型必须要有为数不多、有明确定义的、可以定量计算的或者可以实际测量的参数，这些参数可以构成相应函数。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。 经过多年的发展，我国在并行算法的研究上也取得了显著进展，并行计算的应用已遍布天气预报、石油勘探、航空航天、核能利用、生物工程等领域，理论研究与应用普及均取得了很大发展。随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用，大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。目前，并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟，近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而，在非地震方法中，并行算法应用较少见文献报道，研究尚处于初级研究阶段。在大地电磁的二维和三维正、反演问题上，并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长，地球物理勘探向深度和广度快速发展，大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位。计算机技术在生物医学领域已经广泛应用，实践证明，并行算法在生物医学工程的各个领域中具有广泛的应用价值，能有效提高作业效率。随着电子科学技术的发展，电磁问题变得越来越复杂，为了在有限的计算机资源条件下求解大规模复杂电磁问题，许电磁学家已 习题1 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler ，1707—1783）提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现 在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次， 图是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草 图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点 1， 一次步行 2， 经过七座桥，且每次只经历过一次 3， 回到起点 该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。 2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 =m-n 2.循环直到r=0 m=n n=r r=m-n 3输出m 3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代码和C++描述。 编写程序，求n 至少为多大时，n 个“1”组成的整数能被2013整除。 #include for(int n=1;n<=10000 ;++n) { value=value*10+1; if(value%2013==0) { cout<<"n至少为:"< 最优化方法及其Matlab程序设计 1.最优化方法概述 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证，从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。最优化是每个人，每个单位所希望实现的事情。对于产品设计者来说，是考虑如何用最少的材料，最大的性能价格比，设计出满足市场需要的产品。对于企业的管理者来说，则是如何合理、充分使用现有的设备，减少库存，降低能耗，降低成本，以实现企业的最大利润。 由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型。 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解。 数学模型建好以后，选择合理的最优化算法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 2.最优化方法（算法）浅析 最优化方法求解很大程度上依赖于最优化算法的选择。这里，对最优化算法做一个简单的分类，并对一些比较常用的典型算法进行解析，旨在加深对一些最优化算法的理解。 最优化算法的分类方法很多，根据不同的分类依据可以得到不同的结果，这里根据优化算法对计算机技术的依赖程度，可以将最优化算法进行一个系统分类：线性规划与整数规划；非线性规划；智能优化方法；变分法与动态规划。 2.1 线性规划与整数规划 线性规划在工业、农业、商业、交通运输、军事和科研的各个研究领域有广泛应用。例如，在资源有限的情况下，如何合理使用人力、物力和资金等资源，以获取最大效益；如何组织生产、合理安排工艺流程或调制产品成分等，使所消耗的资源（人力、设备台时、资金、原始材料等）为最少等。 线性规划方法有单纯形方法、大M法、两阶段法等。 整数规划有割平面法、分枝定界法等。 2.2 非线性规划 20世纪中期，随着计算机技术的发展，出现了许多有效的算法——如一些非线性规划算法。非线性规划广泛用于机械设计、工程管理、经济生产、科学研究和军事等方面。 MATLAB 智能算法30个案例分析 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。 因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法，鱼群算法，多目标pareto算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，SVM等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一个实际问题，给出全部程序和求解思路，并配套相关讲解视频，使读者在读过一个案例之后能够快速掌握这种方法，并且会套用案例程序来编写自己的程序。本书作者在线，读者和会员可以向作者提问，作者做到有问必答。 本书和目录如下： 1 基于遗传算法的TSP算法（王辉） TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。实践证明，遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身，从而不受函数约束条件的限制；搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） BP模型被广泛地应用于模式分类、模式识别等方面．但BP算法收敛速度慢，且很容易陷入局部极小点，而遗传算法具有并行搜索、效率高、不存在局部收敛问题等优点而被广泛应用．遗传算法的寻优过程带有一定程度的随机性和盲从性，多数情况下只能收敛到全局次优解，且有过早收敛的现象．为了克服遗传算法寻优过程的盲从性，将有监督学习的BP算法与之结合以达到优势互补、提高算法的稳定性和全局搜索能力的目的。 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括：通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数，采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真最优化算法-Matlab程序
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