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简介：
《MATLAB 遗传算法工具箱及应用·第二版》一书的word转pdf版，为避免侵犯版权，不对原始word版本提供。本文件是基于原书word版进行转换而成的pdf文件，属于非扫描版本，并保证了极高的清晰度。 本书内容涵盖了广泛的主题： 第一章 遗传算法概述，详细阐述了遗传算法的概念、特点以及其优缺点，并将其与传统方法的比较进行了分析。此外，还对遗传算法的基本用语和研究方向进行了介绍。 第二章 深入探讨了基本遗传算法及其改进方法，包括了遗传算法的完整运行流程和基本操作，并提供了具体案例进行说明。同时，书中还介绍了多种改进的遗传算法及其应用。 第三章 聚焦于遗传算法的理论基础，讨论了模式定理、积木块假设、欺骗问题以及遗传算法未成熟收敛问题及其防范措施。此外，还对性能评估、小生境技术和共享函数等内容进行了阐述。 第四章 系统地介绍了遗传算法的基本原理与方法，包括编码方法、编码评估策略、选择方法、交叉算子、变异算子以及适应度函数的设计原则和种类。同时，还讨论了控制参数的选择和约束条件的处理方法。 第五章 详细介绍了MATLAB遗传算法工具箱中的各种函数及其应用场景，例如种群表示与初始化、适应度计算、选择函数、交叉算子、变异算子以及多子群支持等功能模块。 第六章 展示了如何利用MATLAB遗传算法工具箱解决实际问题，包括安装步骤、种群表示与初始化、目标函数与适应度函数的定义以及选择、交叉和变异等操作流程。书中还涉及多种群支持和示范脚本的使用方法。 第七章 通过一系列实例展示了遗传算法的应用价值：简单一元函数优化实例、多元单峰函数的优化实例、多元多峰函数的优化实例等。此外，书中还探讨了收获系统最优控制问题、装载系统的最优问题以及离散二次线性系统最优控制问题等实际工程应用案例. 还包含雷达目标识别问题,图像分割问题, 以及一些测试函数对应的优化问题. 第八章 介绍了如何使用MATLAB遗传算法工具箱进行问题的求解过程, 包括工具箱的特点,编写待优化函数的M文件,使用规则,使用方式,举例说明, 以及相关的术语解释. 详细讲解了参数设置及各种函数的使用. 第九章 介绍了MATLAB直接搜索工具的相关内容, 包括直接搜索工具概述,执行模式搜索,寻找函数最小值,模式搜索术语 ,模式搜索工作原理等等. 并提供了从命令行运行模式搜索的示例及参数设置说明. 参考文献