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修正后的遗传算法工具箱，可直接在MATLAB上安装使用，并附有安装教程，节省安装时间。

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这是一款功能强大的算法工具, 具有如下特点：(详细功能请查看帮助文档, 工具主界面按F1键可显示帮助文档) 支持非对称算法：RSA、ECC、SM2 支持对称算法：3DES、AES、SM4、RC4 支持各种MAC算法和HMAC算法 支持摘要算法：SM3、SHA-1、SHA-256、SHA-512 支持多种MAC算法及HMAC算法 支持DUKPT 根据IPEK生成子密钥功能 具有丰富的数据转换功能, 包括Base64编码解码, UTF8和Unicode转化, CRC32, 异或和校验, 等等。 工具具有友好的界面及完善的文档描述， 便于程序员特别是嵌入式算法工程师学习使用。下面的地址可查看详细介绍: https://blog.csdn.net/l_z_h/article/details/124026658

使用遗传算法工具箱求方程的最优解，很简单，使用命令行调用工具箱

各种加密算法工具，支撑MD2, MD4, MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512, RIPEMD160, PANAMA, TIGER, ADLER32, CRC32等各种加密算法

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。目录：第一章 遗传算法概述 1.1 遗传算法的概念 1.2 遗传算法的特点 1.2.1 遗传算法的优点 1.2.2 遗传算法的不足之处 1.3 遗传算法与传统方法的比较 1.4 遗传算法的基本用语 1.5 遗传算法的研究方向 1.6 基于遗传算法的应用第二章 基本遗传算法及改进 2.1 遗传算法的运行过程 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 2.1.2 遗传算法的基本操作 2.2 基本遗传算法 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 2.2.2 基本遗传算法的步骤 2.2.3 遗传算法的具体例证 2.3 改进的遗传算法 2.3.1 改进的遗传算法一 2.3.2 改进的遗传算法二 2.3.3 改进的遗传算法三 2.3.4 改进的遗传算法四 2.4 多目标优化中的遗传算法 2.4.1 多目标优化的概念 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法第三章 遗传算法的理论基础 3.1 模式定理 3.2 积木块假设 3.3 欺骗问题 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 3.4.2 未成熟收敛的防止 3.5 性能评估 3.6 小生境技术和共享函数第四章 遗传算法的基本原理与方法 4.1 编码 4.1.1 编码方法 4.1.2 编码评估策略

该工具箱实现了众所周知的增强拉格朗日算法并将其应用于示例（Hock 和 Schittkovski GLR-P1-1）。 已经研究了两种线搜索方法。 一种基于牛顿方法，另一种基于内置的 matlab 函数 fminsearch。 它需要输入几个参数（迭代次数，对原始变量和对偶变量的初始猜测......）。 它还将拉格朗日函数及其梯度和粗麻布作为输入。