该文件包含30个MATLAB智能算法的案例分析，并附带源代码。

简介：
源代码，不适合初学者，数学建模中利用MATLAB的遗传算法工具箱，涵盖了第一章的理论基础。具体包括1.1 遗传算法概述，以及谢菲尔德大学提供的遗传算法工具箱。随后是1.2案例背景，详细阐述了1.2.1的问题描述和1.2.2的解题思路及步骤。最后是1.3 MATLAB程序实现，其中涵盖了1.3.1工具箱结构的介绍、1.3.2遗传算法常用函数的说明以及1.3.3遗传算法工具箱应用的实例。此外，还提供了1.4延伸阅读和参考文献。 第二章则探讨了基于遗传算法和非线性规划的函数优化算法。该章节首先阐述了2.1理论基础，包括非线性规划、非线性规划函数以及遗传算法的基本思想和结合思想。紧接着是2.2案例背景，描述了2.2.1的问题描述和2.2.2的算法流程，并详细介绍了2.2.3遗传算法实现。随后是MATLAB程序的实际实现（2.3），包含适应度函数、选择操作、交叉操作、变异操作以及主函数等关键组成部分，并对结果进行了分析（2.3．6）。最后提供了扩展阅读（2.4）和相关参考文献。 第三章聚焦于基于遗传算法的BP神经网络优化算法。该章节首先概述了BP神经网络及其基本要素（3.1），随后阐述了3.2案例背景中的问题描述和解题思路及步骤。接下来是MATLAB程序的实现（3．３），重点在于比较使用遗传算法前后的差异以及结果分析（3．３．４）。此外还提供了延伸阅读（3．４）和相应的参考文献。 第四章深入研究基于遗传算法的旅行商问题(TSP)解决方案。该章节首先介绍了4．１理论基础，然后详细描述了4．２案例背景中的问题描述与解决思路及步骤。接着是MATLAB程序实现（4．３），包含了种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作、变异操作、进化逆转操作以及绘制路线轨迹图等关键环节，并对整个过程进行了结果分析(4．３．９)。最后提供了扩展阅读(4．４)，涵盖应用扩展、遗传算法改进以及算法局限性等内容，并列出了相关的参考文献。 第五章着重于基于遗传算法的LQR控制器优化设计方案。该章节首先阐述了5．１理论基础关于LQR控制和基于遗传算法设计LQR控制器的相关内容；然后介绍了5．２案例背景中的问题描述与解题思路及步骤；接着是MATLAB程序实现(5．３)，重点在于比较使用遗传算法前后的差别以及结果分析(5．３．４)。最后提供了延伸阅读(5．４)及其参考文献。 第六章详细讲解了遗传算法工具箱的使用方法及应用场景；第七章探讨多种群遗传算法的函数化方法；第八章则研究基于量子遗传算法的函数寻优；第九章关注基于遗传算法的多目标优化问题；第十章研究基于粒子群优化方法的多目标搜索策略；第十一章探讨多层编码遗传算法在车间调度中的应用；第十二章则分析免疫优化在物流配送中心选址中的作用；最后第十三章研究粒子群优化方法在寻优问题中的应用等等。