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MATLAB智能算法案例源代码解析（30例）

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简介：
本书精选了30个基于MATLAB平台的智能算法实例，深入剖析每种算法的工作原理及实现细节，并提供完整的源代码供读者学习参考。 MATLAB的智能算法源代码对应书籍《MATLAB智能算法的30个案例分析》，可以直接运行。

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  • MATLAB智能算法案例源代码解析（30例）
    优质
    本书精选了30个基于MATLAB平台的智能算法实例，深入剖析每种算法的工作原理及实现细节，并提供完整的源代码供读者学习参考。 MATLAB的智能算法源代码对应书籍《MATLAB智能算法的30个案例分析》，可以直接运行。
     
  • MATLAB智能算法案例解析与源码（30例）
    优质
    本书精选了30个典型实例，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB实现各种智能算法。每个案例均提供了详细的代码和解析，帮助读者快速掌握算法设计及优化技巧。 这是MATLAB的优化算法这本书配套的源代码，包含了各种优化算法。结合提供的电子档一起学习，适合对算法感兴趣的朋友。
     
  • MATLAB智能算法案例剖析与源码解析（30例）
    优质
    本书精选了30个经典实例，深入剖析并详细解释了使用MATLAB实现各种智能算法的过程和技巧，提供了丰富的源代码供读者参考学习。 方便快捷的仿真工具，基于MATLAB的内容非常实用且质量较高。
     
  • MATLAB智能算法案例分析代码30例
    优质
    本书通过精选的30个实例，深入浅出地介绍了如何在MATLAB环境下实现各种智能算法。每个案例都包含了详细的代码和解析，帮助读者快速掌握并应用这些算法解决实际问题。 智能算法是我们在学习过程中经常遇到的一类重要工具，主要包括遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法以及神经网络等。对于很多人来说，这些算法既令人喜爱又感到头疼：喜欢是因为掌握几种关键的智能算法能够帮助我们有效地解决实际问题；但同时也会因为它们看起来有些“玄妙”，难以理解与应用而产生困扰。
     
  • MATLAB智能算法案例解析（30例）.pdf
    优质
    本书《MATLAB智能算法案例解析》汇集了三十个经典实例，深入浅出地讲解了如何运用MATLAB实现各种智能算法的应用与开发。 《MATLAB智能算法30个案例分析》这本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB实现各种智能计算方法，并通过实际案例帮助读者理解和应用这些算法。书中涵盖了遗传算法、粒子群优化等热门主题，适合希望提升自己在数值计算和数据分析领域技能水平的读者阅读。
     
  • MATLAB智能算法案例解析（30例）.zip
    优质
    本书为《MATLAB智能算法案例解析》电子版，包含30个经典实例，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行智能算法的设计与实现。适合编程爱好者及科研人员学习参考。 MATLAB智能算法，每个案例都配有相应的源代码。
     
  • MATLAB智能算法案例剖析（30例）
    优质
    本书精选了30个经典案例，深入解析了如何利用MATLAB实现各种智能算法。适合对智能计算感兴趣的读者学习参考。 《MATLAB智能算法30个案例分析》一书是作者多年从事算法研究的经验总结成果。书中所有案例均根据国内各大MATLAB技术论坛网友的实际需求精心设计，其中不少内容及求解方法在国内已出版的同类书籍中较少提及或未有详细介绍。本书采用案例形式，以讲解遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法在MATLAB中的实现为主轴。 全书共包含30个具体案例，每个案例均包括理论解析、背景介绍以及使用MATLAB程序进行问题求解的过程，并提供完整原创的代码供读者参考。通过这种方式，本书不仅帮助读者掌握各种智能算法的基本原理和应用技巧，还能够迅速提升利用这些算法解决实际问题的能力。 《MATLAB智能算法30个案例分析》适合于本科毕业设计、研究生项目研究及博士低年级课题开发时作为参考资料，并且对于从事科研工作的人员来说也具有很高的参考价值。
     
  • MATLAB智能算法案例分析30例.pdf
    优质
    本书汇集了30个基于MATLAB平台的智能算法实例，深入浅出地介绍了各种算法的应用场景及实现方法，旨在帮助读者掌握并灵活运用智能算法解决实际问题。 《MATLAB智能算法30个案例分析.pdf》被重复列举了多次。根据要求，这里仅保留书名描述部分，并且没有任何联系信息或其他超链接的呈现。 即：该内容主要指的是关于使用MATLAB进行智能算法研究与应用的一本资料集，其中包括三十多个具体实例的详细解析和探讨。
     
  • 《MATLAB智能算法30例解析及源码资源》
    优质
    本书通过详细讲解与演示30个实例，深入浅出地介绍了如何利用MATLAB实现各种智能算法。每个案例均包含完整代码和资源分享，适合初学者快速掌握并应用于实际问题解决中。 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》包含了所有源代码，这些源码已在MATLAB R2009a和R2014a环境下运行并通过测试。
     
  • MATLAB智能算法案例解析与源代码
    优质
    本书深入浅出地介绍了多种基于MATLAB实现的智能算法，并提供了丰富的实例和源代码，帮助读者快速掌握并应用于实际问题中。 MATLAB智能算法的源代码： ```matlab % 清空环境变量 clc; clear; % 加载障碍物数据并绘制二维规划空间 position = load(barrier.txt); plot([0,200],[0,200],.); % 绘制坐标轴范围背景网格点 hold on; B = load(barrier.txt); xlabel(km,FontSize,12); ylabel(km,FontSize,12); title(二维规划空间,FontSize,12); % 描述起点和终点位置并绘制在图上 S = [20, 180]; % 起点坐标 T = [35, 45]; % 终点坐标 plot(S(1), S(2),ro); % r表示红色，o表示圆圈形状的标记 text(S(1)+2,S(2)-8,起点S,Color,red); plot(T(1), T(2),bo); % 蓝色圆形标记终点T text(T(1)+2,T(2)-8,终点T,Color,blue); % 绘制障碍物边界框及内部区域 patch(position(:,[1,3,5,7]),position(:,[2,4,6,8]),k); % k表示黑色 hold off; % 加载并处理路径链接线数据 lines = zeros(size(B)); for i=1:size(lines) lines(i,:) = B(L(path(i+1)-1,:),:); end ``` ```matlab %% 蚂蚁算法搜索最短路径 dijpathlen = 0; % 初始化Dijkstra算法计算的总距离为零 % 计算初始最短路径长度（基于预定义顺序） vv(2:21,:) = v; for i=1:pathCount-1 dijpathlen += sqrt((vv(path(i),1)-vv(path(i+1),1))^2+(vv(path(i),2)-vv(path(i+1),2))^2); end LL = dijpathlen; % 蚂蚁迭代寻优过程及信息素更新机制（省略部分细节） for num = 1:NC for i=1:pathCount for k=1:m % 计算启发式函数值并选择下一条路径 qfz(i,:) = (qfzPara2-abs((1:10)/10-qfzPara1))/qfzPara2; if rand() <= pheThres j = find(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara == max(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara)); else % 轮盘赌选择机制确定路径 arg = phePara(i,:) .* qfz(i,:).^pheCacuPara; sumarg = sum(arg); j=1; while rand() < (cumsum(arg(j:10))/sumarg) j=j+1; end pathk(i,k) = j(1); % 更新信息素 phePara(i,j) = (1-pheUpPara(1))*phePara(i,j)+pheUpPara(2); } } len=zeros(m, 1); for k=1:m Pstart=S; Pend=lines(1, :)+(lines(3:4)-lines(1,:)) * pathk(1,k)/m; for l = 1:pathCount len(k) += norm(Pend-Pstart); if l < pathCount Pend=(Pstart+(pathk(l+1,k)/m)*(lines(l+2,3:4)-lines(l+2,:))); Pstart=Pend; } % 计算从终点T到当前路径的最终距离并更新总长度len(k) len(k) += norm(Pend-T); end minlen = min(len); if (minlen < LL) { LL=minlen; } for i=1:pathCount phePara(i,pathk(i,find(min(len)))+1)=((1-pheUpPara(1))*phePara(i,pathk(i,k))+pheUpPara(2)*(1/minlen)); } shortestpath(num) = minlen; end % 绘制迭代过程中最短路径长度的变化 figure(); plot(1:NC, shortestpath,b-); hold on; % 保持当前图形以便后续绘图操作 ylabel(路径总长度); xlabel(迭代次数);