《30种数学建模智能算法与MATLAB编程实例》是一本涵盖了广泛智能算法及其在MATLAB环境中实现的实用指南。书中通过丰富的示例深入浅出地讲解了如何运用这些方法解决实际问题，适合学习和研究数学建模的学生及专业人士参考使用。
本书包含30个数学建模智能算法及其MATLAB程序代码：
- 第10章：基于粒子群算法的多目标搜索算法。
- 第11章：基于多层编码遗传算法的车间调度算法。
- 第12章：免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用。
- 第13章：粒子群优化算法的寻优方法。
- 第14章：利用粒子群算法进行PID控制器的优化设计。
- 第15章：基于混合粒子群算法的TSP搜索策略。
- 第16章：动态环境下的动态粒子群寻优技术。
- 第17章：借助PSO工具箱实现函数优化方法。
- 第18章：鱼群算法在函数求解中的应用。
- 第19章：基于模拟退火算法的TSP解决方案。
- 第20章：遗传和模拟退火混合算法用于聚类分析。
- 第21章：介绍并演示了模拟退火工具箱的应用场景。
- 第22章：利用蚁群优化方法解决旅行商问题(TSP)。
- 第23章：基于蚁群策略的二维路径规划技术。
- 第24章：采用蚁群算法进行三维空间中的路径设计。
- 第25章：使用有导师学习神经网络预测汽油辛烷值，该过程依赖于近红外光谱数据。
- 第26至第27章节未具体提及内容细节。
- 第28章：支持向量机分类技术应用于乳腺癌诊断的研究中，基于对乳腺组织电阻抗特性的分析结果。
- 第29章：运用支持向量机回归模型预测混凝土的抗压强度值。
- 第30章至第4章节未详细列出具体内容或标题信息，但涉及遗传算法和非线性规划在函数优化中的应用、BP神经网络与遗传算法结合的方法以及一些特定问题如TSP等问题的应用实例（例如sa_tsp）等主题。
最后一部分介绍了极限学习机的回归拟合及分类技术。
5星
