经典Matlab优化算法详解（遗传、差分进化、免疫、蚁群、粒子群、模拟退火及BP神经网络）

简介：
本书详细介绍了经典的MATLAB实现的多种优化算法，包括遗传算法、差分进化、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火以及BP神经网络，为读者提供全面深入的理解和实践指导。 在非线性全局寻优及组合优化参数的各种算法领域内，不断有新的优化算法被提出并广泛应用。例如：遗传算法、进化差分算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法（PSO）、模拟退火算法和禁忌搜索算法等，在信号处理、图像处理、生产调度、路径规划以及模式识别等领域都有其应用价值。此外，这些方法也常被用于自动控制系统中。 优化算法通常以数学为基础，并在撰写机器学习或深度学习相关论文时考虑与之结合来构建预测模型。例如基于粒子群算法（PSO）的SVM算法和遗传算法优化后的随机森林，在特定领域内已有实际应用案例。 以上提及的所有仿真代码均使用MATLAB编写，且包含详细注释以便于学者理解编程思路，并便于后续根据个人研究需求进行修改与扩展。由于MATLAB在环境配置上相对简单便捷，因此基于该软件的这些代码对于科研工作者来说具有较高的参考价值和实用性。