MATLAB遗传算法工具箱的使用指南。

简介：
本书旨在为高等院校的计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业的本科生和研究生提供一份全面且实用的教材或参考资料，同时，它也适用于其他相关专业的师生以及从事科研和工程技术工作的人士，方便他们进行自主学习或深入研究。本书由雷英杰等作者精心编撰。内容涵盖了遗传算法的各个方面，从基础概念到理论基础，再到实际应用和工具箱函数，力求系统而完整。 第一章 遗传算法概述详细阐述了遗传算法的核心概念。1.1部分对遗传算法的概念进行了清晰的界定，为后续学习奠定了基础。1.2则重点介绍了遗传算法的显著特点，包括其诸多优势和存在的不足之处。1.3对比了遗传算法与传统方法的优劣，帮助读者更好地理解其适用场景。1.4 梳理了遗传算法中常用的基本术语，方便读者快速掌握核心用语。1.5 进一步探讨了遗传算法的研究发展方向，展望了该领域的未来趋势。1.6则通过具体案例展示了遗传算法在实际应用中的各种体现。 第二章 深入探讨了基本遗传算法及其改进方法。2.1详细描述了遗传算法的完整运行流程，包括从种群初始化到终止条件的判断等关键步骤。2.1.1阐述了完整的遗传算法运算流程的具体细节，2.1.2则详细介绍了遗传算法的基本操作原理。2.2对基本遗传算法进行了数学模型的构建和步骤的分解，并提供了具体的例证以帮助理解。2.3 重点分析了几种改进的遗传算法，如改进型一、改进型二、改进型三和改进型四等，并阐述了其各自的特点和优势。2.4 讨论了多目标优化问题中如何应用遗传算法，并解释了多目标优化的概念以及相关问题的处理方法。 第三章 从理论层面对遗传算法进行了深入剖析。3.1 阐述了模式定理及其重要性；3.2 则探讨了积木块假设的影响；3.3 分析了欺骗问题可能带来的挑战；3.4 进一步讨论了遗传算法未成熟收敛问题及其相应的防止措施,包括未成熟收敛问题的具体表现以及防止方法的设计思路与实施策略,并最终对性能评估进行了总结 。 第四章 系统地阐释了遗传算法的基本原理与方法论基础 。4.1详细介绍了编码方法及其评估策略；4.2 对选择操作进行了深入分析；4.3 阐述了交叉操作的原理及应用；4.4 对变异操作进行了详细介绍；4.5 深入探讨适应度函数的作用及设计原则,并列举了几种常见的适应度函数类型,同时讨论适应度尺度的变换策略;4.6 讨论控制参数的选择策略;4.7 分析约束条件的处理方法 。 第五章 构建了一个全面的“遗传算法工具箱”，为实践提供了强大的支持 。5.1 详细描述了工具箱的结构及其组成部分,包括种群表示与初始化、适应度计算、选择函数、交叉算子、变异算子以及多子群支持机制等;5.2 列举了一系列常用的通用函数,如bs2rv,crtbase,crtbp,crtbp等等 , 并对每个函数的具体功能进行了简要说明;5 .28-5 .30 列出了更多实用函数的使用说明及示例 。 第六章 展示如何将“遗传算法工具箱”应用于实际问题 。第七章 提供了一些典型的“基因算例”，帮助读者更好地理解应用场景 。第八章 指导读者使用MATLAB“基因算例”工具进行仿真实验 。第九章 则指导读者如何直接使用MATLAB进行基因算例相关的计算和分析 。