《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、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的MATLAB实现。

方便快捷迅速，内容比较好，基于matlab的仿真，很好实用

MATLAB30个智能算法案例分析，包括遗传、退火、蚁群、鱼群、支持向量机。

MATLAB智能算法的源代码%% 清空环境 clc;clear %% 障碍物数据 position = load('barrier.txt'); plot([0,200],[0,200],'.'); 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 S = [20,180]; T = [160,90]; plot([S(1),T(1)],[S(2),T(2)],'.'); % 图形标注 text(S(1)+2,S(2),'S'); text(T(1)+2,T(2),'T'); %% 描绘障碍物图形 fill(position(1:4,1),position(1:4,2),[0,0,0]); fill(position(5:8,1),position(5:8,2),[0,0,0]); fill(position(9:12,1),position(9:12,2),[0,0,0]); fill(position(13:15,1),position(13:15,2),[0,0,0]); % 下载链路端点数据 L = load('lines.txt'); %% 描绘线及中点 v = zeros(size(L)); for i=1:20 plot([position(L(i,1),1),position(L(i,2),1)],[position(L(i,1),2)... ,position(L(i,2),2)],'color','black','LineStyle','--'); v(i,:) = (position(L(i,1),:)+position(L(i,2),:))/2; plot(v(i,1),v(i,2),'*'); text(v(i,1)+2,v(i,2),strcat('v',num2str(i))); end %% 描绘可行路径 sign = load('matrix.txt'); [n,m]=size(sign); for i=1:n if i == 1 for k=1:m-1 if sign(i,k) == 1 plot([S(1),v(k-1,1)],[S(2),v(k-1,2)],'color',... 'black','Linewidth',2,'LineStyle','-'); end end continue; end for j=2:i if i == m if sign(i,j) == 1 plot([T(1),v(j-1,1)],[T(2),v(j-1,2)],'color',... 'black','Linewidth',2,'LineStyle','-'); end else if sign(i,j) == 1 plot([v(i-1,1),v(j-1,1)],[v(i-1,2),v(j-1,2)],... 'color','black','Linewidth',2,'LineStyle','-'); end end end end path = DijkstraPlan(position,sign); j = path(22); plot([T(1),v(j-1,1)],[T(2),v(j-1,2)],'color','yellow','LineWidth',3,'LineStyle','-.'); i = path(22); j = path(i); count = 0; while true plot([v(i-1,1),v(j-1,1)],[v(i-1,2),v(j-1,2)],'color','yellow','LineWidth',3,'LineStyle','-.'); count = count + 1; i = j; j = path(i); if i == 1 ||

写毕业论文时写的蚁群算法求解TSP，matlab实现，求解质量比较好且算法收敛速度比较快，有空用c实现一下会更快，hoho

1 基于遗传算法的TSP算法（王辉） 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐） 6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐） 7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉） 8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉） 9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐） 10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰） 11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰） 12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰） 13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰） 14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰） 15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰） 16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰） 17 粒子群算法工具箱（史峰） 18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉） 19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉） 20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉） 21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐） 22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊） 23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰） 24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰） 25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊） 26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊） 27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊） 28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊） 29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊） 30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

MATLAB智能算法30个案例：遗传算法、神经网络中的回归拟合与分类识别、粒子群算法、免疫优化算法、鱼群算法、模拟退火算法、蚁群算法、支持向量机中的回归拟合与分类识别、极限学习及

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 曲线拟合 目前没空，后面继续整理，还有很多类似的代码，欢迎下载

MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）配套源码，，为了写论文买的，现分享出来

《MATLAB 智能算法超级学习手册》书本的程序代码。