MatLab偏微分方程工具箱提供了实用的求解偏微分方程的函数，但是这些函数的接口参数都比较复杂。比如需要生成网格数据和确定复杂的边界条件。 还好MatLab提供了一个GUI工具，在MatLab命令行上输入pdetool就可以通过简单直观的操作来完成一个偏微分方程的求解。 PDE.pdf是MatLab偏微分方程工具箱GUI工具pdetool的使用手册

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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。作　者：雷英杰 等编著。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 4.2 选择 4.3 交叉 4.4 变异 4.5 适应度函数 4.5.1 适应度函数的作用 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 4.5.3 适应度函数的种类 4.5.4 适应度尺度的变换 4.6 控制参数选择 4.7 约束条件的处理 第五章 遗传算法工具箱函数 5.1 工具箱结构 5.1.1 种群表示和初始化 5.1.2 适应度计算 5.1.3 选择函数 5.1.4 交叉算子 5.1.5 变异算子 5.1.6 多子群支持 5.2 遗传算法中的通用函数 5.2.1 函数 bs2rv 5.2.2 函数 crtbase 5.2.3 函数 crtbp 5.2.4 函数 crtrp 5.2.5 函数 migrate 5.2.6 函数 mut 5.2.7 函数 mutate 5.2.8 函数 mutbga 5.2.9 函数 ranking 5.2.10 函数 recdis 5.2.11 函数 recint 5.2.12 函数 reclin 5.2.13 函数 recmut 5.2.14 函数 recombin 5.2.15 函数 reins 5.2.16 函数 rep 5.2.17 函数 rws 5.2.18 函数 scaling 5.2.19 函数 select 5.2.20 函数 sus 5.2.21 函数 xovdp 5.2.22 函数 xovdprs 5.2.23 函数 xovmp 5.2.24 函数 xovsh 5.2.25 函数 xovshrs 5.2.26 函数 xovsp 5.2.27 函数 xovsprs 第六章 遗传算法工具箱的应用 第七章 遗传算法应用举例 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 第九章 使用MATLAB直接搜索工具

介绍了matlabMPC工具箱的使用说明，以及它的丰富的应用实例，及源代码。

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