MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

雷英杰，张善文 著

图书标签:

• MATLAB
• 遗传算法
• 优化算法
• 工具箱
• 应用
• 第二版
• 人工智能
• 数值计算
• 工程优化
• 算法

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560633046

版次：2

商品编码：12262695

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　

本书系统介绍MATLAB遗传算法工具箱的功能特点、编程原理与使用方法，全书共分为10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、控制参数的选择、 约束条件的处理），模式定理，改进的遗传算法，未成熟收敛问题及其防止，小生境技术等。第五章和第六章介绍英国谢菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法。第七章举例说明利用谢菲尔德遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章分别介绍MATLAB内建的遗传算法与直接搜索工具及其使用方法。第十章利用MATLAB编程实例介绍遗传算法在图像处理中的若干应用。

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，也可供其他专业的师生以及科研和工程技术人员自学或参考。

　　

《MATLAB遗传算法工具箱及应用》（第二版）图书简介 探索智能优化新境界：深入浅出掌握遗传算法的强大力量 在日新月异的科技浪潮中，复杂问题的求解与优化已成为各学科领域的核心挑战。面对海量数据、高维参数空间以及非线性、多模态的复杂函数，传统优化方法往往显得力不从心。而以自然选择和遗传机制为灵感的“遗传算法”（Genetic Algorithm, GA），凭借其全局搜索能力、鲁棒性和易于并行化的特点，在解决各类优化难题上展现出卓越的效能，并逐渐成为智能计算领域不可或缺的重要工具。 《MATLAB遗传算法工具箱及应用》（第二版）应运而生，旨在为广大科研工作者、工程师、学生以及对智能优化技术感兴趣的读者，提供一本内容翔实、理论与实践相结合的权威指南。本书不仅全面详尽地介绍了MATLAB遗传算法工具箱（Global Optimization Toolbox，其前身为Optimization Toolbox中的ga函数）的各项功能、核心算法原理，更重要的是，通过大量贴近实际应用的案例分析，引导读者将理论知识转化为解决现实问题的强大武器。 本书特色与亮点： 理论体系严谨，深度解析算法精髓： 本书并非简单罗列工具箱函数的使用方法，而是深入剖析了遗传算法的数学模型、基本原理，包括染色体编码、选择、交叉、变异等关键算子，以及收敛性、最优性等理论概念。第二版在继承第一版扎实理论基础的同时，进一步梳理和更新了算法的最新发展和理论研究进展，力求为读者构建起扎实的理论框架。从最基础的“如何表示问题”到“如何让算法‘思考’和‘进化’”，每一个环节都力求清晰透彻，让读者不仅知其然，更知其所以然。 MATLAB遗传算法工具箱功能全景呈现： 本书以MATLAB的Global Optimization Toolbox为核心，系统介绍其提供的遗传算法（ga）函数以及相关的辅助函数。读者将学习到如何设置算法的各种参数，如种群大小、代沟、交叉率、变异率、选择策略、停止条件等，并理解这些参数对算法性能的影响。同时，本书还会介绍工具箱在处理约束优化、多目标优化等复杂场景下的高级用法，例如如何定义约束函数、如何处理目标函数的权重与 Pareto 前沿的理解，使读者能够灵活运用工具箱解决各种实际问题。 海量精选应用案例，实践出真知： 理论的魅力最终体现在实践的价值。《MATLAB遗传算法工具箱及应用》（第二版）最大的亮点之一便是其丰富而高质量的应用案例。这些案例覆盖了工程、经济、管理、生物、计算机科学等多个学科领域，涵盖了从经典的函数优化到复杂的实际工程设计问题。例如： 工程优化设计： 如何利用遗传算法优化桥梁结构、天线布局、电路参数，实现性能最大化或成本最小化。 参数估计与模型辨识： 如何求解复杂模型的参数，以更好地拟合实验数据。 调度与组合优化： 如何解决旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）、生产调度问题，以获得最优的路径或时间表。 机器学习与模式识别： 如何利用遗传算法进行特征选择、模型参数寻优，提升分类器或回归器的性能。 信号处理与控制系统设计： 如何优化滤波器参数，设计鲁棒的控制器。 多目标优化问题： 如何在多个相互冲突的目标之间找到最优的折衷解，例如同时优化成本和性能。 约束优化问题： 如何在满足一系列限制条件的情况下，找到最优解。 每个案例都遵循“问题描述—模型建立—算法实现—结果分析—性能评估”的逻辑流程，配以详细的MATLAB代码示例，并对结果进行深入解读，引导读者理解算法是如何一步步解决问题的，以及如何从算法的输出中提取有价值的信息。 代码示例丰富且易于理解： 本书提供的所有MATLAB代码都经过精心设计和调试，力求清晰、简洁、易于理解。读者可以方便地将代码复制、修改并应用于自己的问题。代码中包含了充分的注释，详细解释了每一部分的功能和实现逻辑，即使是初学者也能快速上手。第二版在代码方面进行了全面的更新和优化，以适配最新版本的MATLAB环境，并 Incorporate 了更先进的编程实践。 循序渐进的学习路径： 本书从遗传算法的基本概念入手，逐步深入到工具箱的高级应用。每一章节都建立在前一章节的基础上，形成清晰的学习脉络。对于初学者，可以从基础理论和简单案例开始，逐步建立对遗传算法的理解；对于有一定基础的读者，可以直接查阅感兴趣的应用章节，或深入学习特定算法的改进方法。 面向实际问题的解决能力培养： 本书的核心目标是培养读者的实际问题解决能力。通过学习本书，读者将能够： 准确地将实际问题转化为遗传算法可以求解的数学模型。 熟练运用MATLAB遗传算法工具箱进行求解。 理解算法的局限性，并学会如何评估和解释优化结果。 能够根据具体问题的特点，对遗传算法进行适当的改进和参数调整。 举一反三，将遗传算法的思想和方法迁移到其他未涵盖的实际问题中。 目标读者： 高等院校师生： 本科生、研究生和博士生，尤其是在计算机科学、控制工程、自动化、电子工程、机械工程、航空航天、生物医学工程、运筹学、经济学、管理科学等专业学习和研究的学生。 科研工作者： 从事优化算法研究、模式识别、机器学习、数据挖掘、系统仿真、工程设计等领域的科研人员。 工程技术人员： 在工业界从事产品设计、工艺优化、参数配置、资源调度、风险评估等工作的工程师。 对智能计算和优化技术感兴趣的爱好者： 任何希望了解和应用遗传算法解决实际问题的人士。 本书结构概述（第二版可能有所调整，但核心内容不变）： 第一部分：遗传算法基础理论 智能优化算法概述 遗传算法的基本原理：编码、选择、交叉、变异 遗传算法的数学模型与收敛性分析 遗传算法的改进策略与发展趋势 第二部分：MATLAB遗传算法工具箱详解 MATLAB Global Optimization Toolbox概览 `ga`函数的核心用法：定义目标函数、约束函数 关键参数设置：种群、代沟、停止条件、选择、交叉、变异 处理约束优化问题 处理多目标优化问题 其他辅助函数与高级技巧 第三部分：精选应用案例分析 单目标函数优化案例 多目标函数优化案例 工程设计优化实例（如结构优化、参数优化） 调度与组合优化问题解决 参数估计与模型辨识应用 机器学习与特征选择应用 生物信息学与生物医学工程应用 金融与经济学建模应用 本书的出版，不仅是对MATLAB遗传算法工具箱的一次系统性梳理与更新，更是对智能优化方法在实际应用领域的一次深度探索。我们相信，《MATLAB遗传算法工具箱及应用》（第二版）将成为您学习和应用遗传算法的得力助手，助您在解决复杂问题的道路上，迈出更坚实的步伐，开启智能优化的无限可能。无论您是初学者还是经验丰富的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能，帮助您驾驭这一强大的优化工具，解锁更多科学与工程的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书叫《MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版）》，我对这本书的评价，很大程度上取决于它在“工具箱”这部分内容的详尽程度。MATLAB的遗传算法工具箱功能强大，但往往隐藏着一些不为人知的细节和技巧。我特别希望这本书能把这些“干货”都挖出来。比如，除了官方文档中列出的基本函数，是否还有一些不常用但却非常有效的函数？对于一些关键函数的内部实现原理，书中能否有适当的介绍，让我们知其然更知其所以然？我更关注的是如何有效地利用这些工具箱来提升算法的效率和鲁棒性。例如，如何针对不同类型的问题，选择最适合的交叉和变异策略？如何通过调整种群大小、选择压力等参数，来平衡算法的收敛速度和搜索能力？书中是否能提供一些“性能调优指南”，教我们如何通过实验来找到最佳参数组合？另外，我个人还很希望能看到书中对工具箱的一些“高级用法”的介绍，比如如何与其它MATLAB工具箱（如优化工具箱、机器学习工具箱）结合使用，实现更复杂的功能。还有，对于一些常见的算法瓶颈，比如搜索停滞、早熟收敛等，工具箱是否有相应的解决机制，或者书中是否有提供一些规避这些问题的方法？这本书对工具箱的深度挖掘，将直接影响到读者能否真正发挥出遗传算法的潜力。

评分☆☆☆☆☆

读到《MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版）》这本书，我最想知道的是它在理论深度上能达到什么程度。遗传算法作为一种启发式搜索算法，其背后的数学原理和收敛性分析往往是比较复杂的。我希望这本书不仅能停留在“如何使用”的层面，更能适当地介绍一些深入的理论探讨。比如，在介绍各种遗传算子时，能否结合一些数学公式来阐释其作用机制？对于算法的收敛性，是否有相应的理论证明或者相关的证明思路可以参考？虽然工具箱的使用是核心，但如果能够对背后的理论有更清晰的认识，会让我们在面对更复杂的问题时，更有底气去设计和调整算法。我特别期待书中能有关于“多目标优化”和“约束优化”的专题讲解，因为在实际应用中，很多问题往往涉及多个优化目标或者需要满足一定的约束条件，而这些内容的实现对初学者来说可能是一个难点。如果书中能提供清晰的框架和具体的实现方法，并辅以相应的案例分析，那将极大地提升本书的实用价值。此外，我个人对遗传算法与其它优化算法（如粒子群优化、模拟退 কীট等）的比较分析也很感兴趣，了解它们各自的优势和劣势，以及在不同问题上的适用性，有助于我们做出更明智的选择。这本书的深入性，将直接决定它在学术研究和复杂工程问题解决方面的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就叫做《MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版）》，但说实话，我翻了翻目录，对里面的内容还是有点期待的，毕竟是第二版，应该会比第一版更完善吧。我尤其关心的是，它在介绍遗传算法的基本原理时，会不会用更直观的比喻和例子来帮助我们理解，毕竟遗传算法听起来有点抽象，什么交叉、变异、选择，如果能用日常生活中的场景来类比，那就好理解多了。而且，作为一本工具书，我期望它能详细讲解MATLAB遗传算法工具箱的每一个函数，不仅仅是列出用法，更重要的是解释每个参数的含义以及它们对算法性能的影响。比如，交叉算子有哪些选择，各自有什么优缺点，在什么情况下适合用哪种？变异算子又该如何设置才能避免陷入局部最优？这些细节的阐述，对我这种初学者来说至关重要。另外，书中提供的算例是否足够多样化？能否涵盖工程、经济、优化等不同领域的问题？而且，这些算例的代码是否清晰易懂，方便我们模仿和修改？我希望作者能提供一些“从零开始”到“解决问题”的完整流程，这样我们才能真正学会如何应用这个工具箱。如果书中还能包含一些“调参秘籍”或者“常见问题解答”，那简直就是锦上添花了，可以省去我们自己摸索的大量时间和精力。这本书的出版，对于想要深入了解遗传算法并将其应用于实际问题的读者来说，无疑是一个福音。

评分☆☆☆☆☆

关于《MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版）》这本书，我的看法是，它最重要的价值在于能否提供一种“循序渐进”的学习路径。作为一个读者，特别是对于我这样可能不是数学专业背景，但又对算法感兴趣的人来说，学习过程中的“挫败感”是很大的。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，用通俗易懂的语言解释遗传算法的核心思想，然后逐步深入。比如，在介绍适应度函数的设计时，能否提供一些不同类型问题的适应度函数构建的经典范例？在讲到交叉和变异算子时，除了给出公式，能否通过图示来直观地展示它们的作用过程？我非常期待书中能有一些“引导性”的设计，让读者在阅读的过程中，能够逐步建立起对遗传算法的整体认知。比如，可以先从一个简单的一维函数优化问题开始，然后逐步引入更复杂的约束条件、多目标等情况，让读者在实践中体会算法的演进。而且，我希望书中的代码示例能够做到“复制即用”，并且有清晰的注释，帮助理解每一行代码的含义。此外，如果书中能包含一些“学习建议”或者“进阶方向”，比如如何进一步学习相关的算法，或者如何将遗传算法与其他技术结合，那将对读者个人的学习和发展大有裨益。这本书能否成为一个好的“入门向导”，将直接决定它能否吸引并留住更多的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《MATLAB遗传算法工具箱及应用（第二版）》，说实话，我更关注的是它在“应用”这部分的内容。毕竟，理论学得再好，最终还是要落到实际问题上。我非常希望书中能提供一些非常贴合实际需求的案例，这些案例最好能涵盖一些我工作中可能会遇到的问题。比如，在工程设计领域，如何利用遗传算法来优化结构参数，提高材料利用率？在金融领域，如何利用它来构建投资组合，实现风险和收益的最优平衡？在生产制造领域，如何用它来规划生产流程，提高效率，降低成本？我期待书中提供的案例不只是简单的数学函数优化，而是能够反映真实世界问题的复杂性和多样性。而且，这些案例的代码实现，我希望能够尽量地详细和规范，最好能有详细的注释，解释每一步操作的目的。除了具体的案例，我更希望能有一些通用的解决策略和方法论的指导。比如，在面对一个全新的问题时，我们应该如何着手，如何定义适应度函数，如何选择合适的遗传算子，如何进行参数的初步设置，以及如何评估算法的性能？如果书中能提供一个“问题解决框架”或者“设计流程图”，那对于我们快速上手解决实际问题将有巨大的帮助。这本书的应用性，直接关系到读者能否学以致用，将遗传算法真正融入到自己的工作和研究中。