本指南详细介绍了如何使用MATLAB遗传算法工具箱进行优化问题求解，涵盖算法设置、参数调整及应用案例解析。适合科研与工程技术人员参考学习。
本书适用于高等院校计算机科学、自动化工程、信息技术、管理学及控制系统与工程技术等相关专业的本科生或研究生作为教材或者参考书籍，同时也可供相关领域的教师、科研人员以及工程师进行自学或查阅资料使用。
作者为雷英杰等人编著的作品包括以下章节：
第一章 遗传算法概览
1.1 介绍遗传算法的基本概念。
1.2 讨论其特点，包含优点和不足之处的分析。
1.3 对比传统方法与遗传算法之间的差异性。
1.4 定义并解释了有关遗传算法的专业术语。
1.5 探讨当前及未来的研究趋势和发展方向。
1.6 展示了一些基于遗传算法的应用实例。
第二章 基本遗传算法及其改进
2.1 描述完整的操作流程，并详细说明基本的运算步骤和相关技术细节。
2.2 提供了数学模型以及执行过程的具体指导，包括实际案例分析。
2.3 分别介绍了四种不同类型的改良方案以提升性能或解决特定问题。
第三章 遗传算法理论依据
涵盖模式定理、积木块假设等核心概念，并深入探讨“欺骗”现象及其影响。此外还讨论了未成熟收敛的问题及预防措施，同时提供了评估系统效能的方法以及小生境技术和共享函数的应用说明。
第四章 基本原理与方法介绍
内容包括编码技术的选择和评价策略、选择机制的设计、交叉过程的优化方案设计、变异操作的具体实现方式等，并详细解释了适应度函数的功能及其在遗传算法中所起的关键作用。此外，还提供了关于控制参数选取以及处理约束条件的方法。
第五章 遗传算法工具箱功能介绍
该章节主要介绍了MATLAB环境下提供的各种与遗传算法相关的内置或扩展库函数的使用方法和应用场景。
第六至第八章则重点讨论了如何利用MATLAB中的遗传算法工具进行实际问题求解，包括但不限于优化设计、路径规划等领域内的具体案例分析。
第九章 转向直接搜索工具的应用说明。
5星
