雷英杰MATLAB遗传算法工具箱与应用清晰版-雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip06.zip 由于本人电脑上只有好压，所以分包是好压的格式，请大家见谅 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip01.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip02.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip03.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip04.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip05.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip06.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip07.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip08.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip09.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip10.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip11.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip12.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip13.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip14.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip15.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip16.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip17.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip18.zip 雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》.haozip19.zip

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附件结构: gatbx rar: 1 gatbx origin zip; 2 gatbx toolbox rar; 3 gatbx example rar

配套书籍的源代码. 1.附件结构: gatbx.rar: (1)gatbx-origin.zip; (2)gatbx-toolbox.rar; (3)gatbx-example.rar 2.调试所用Matlab版本是6.5，gatbx-toolbox是调试过程中使用的工具箱，有些热心的研友已经提供了该工具箱，之所以再贴一遍，是因为6.5版本下调试该工具箱会出现一些错误提示，在该版本中已经进行了改正，使用该工具箱只需要将压缩包下的gatbx和gatbx\Test_fns加入到Matlab搜索路径即可，另外gatbx-origin是Sheffield大学提供的原始版本的工具箱，未做任何改动，两者可做比较之用 3.gatbx-example是算例调试源码和各算例的调试说明，大家可以对照原书进行比较 4.窃以为gatbx工具箱较之Matlab7新版下的gads工具箱更能让人熟悉和了解遗传算法的原理和计算过程，虽然在可视化方面不及gads 5.学习遗传算法如果首先用熟相关工具箱的话，能够先培养信心，然后更有兴趣去专研和了解具体的算法，如果就用现有的工具箱就能解决问题的话，不了解其详细的算法也未尝不可，毕竟不是每个研友都能向see_moonlight那样开发自己的工具箱吧,

采用matlab工具箱来进行遗传算法编程的详细教程。 详细的可以作为教科书了。 西安电子科技大学出版的 全书共分9章 一共270页 里边有很多详细的例子和源码！！！

扫描版本，不是特别清晰。但是还可以。网上找到的资源，都没有目录，所以自己做了一个上传，以供大家分享！ 《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》 作　者：雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社：西安电子科技大学出版社 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。 本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。 第一章 遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的概念 1 1.2 遗传算法的特点 3 1.2.1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章 基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传算法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 28 2.4 多目标优化中的遗传算法 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章 遗传算法的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 39 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 遗传算法的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 遗传算法工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 遗传算法中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2

MATLAB遗传算法工具箱及应用(完整pdf) (作者:雷英杰)

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