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图书分类

Book classification
  1. 本书立足让读者从MATLAB语言到智能算法程序设计完整的学习,内容分为MATLAB基础篇和智能算法及MATLAB应用篇,系统介绍MATLAB的基础指令的操作与运用;摒弃了算法理论的推到和论证,通过案例背景、算法实例与MATLAB程序实现的方式讲解了遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法。编写过程中遵循理论讲解深入浅出、问题求解思路清晰、程序讲解详细全面的主旨,希望...查看更多
  2. 为解决来源于实际的组合优化问题,在20世纪80年代应运而生了一系列现代优化方法,如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群算法、量子进化算法等智能算法。这些算法在一些实际问题中的成功应用,使得科学工作者投入了大量的精力和热情研究算法的模型、理论和应用效果。在系统工程、自动化、计算机、管理学等领域中均可以见到智能算法成功应用的案例。
    对于高年级的本科生、研究生和科研工作者来说,各种新奇和有趣的智能算法在学习和研究中经常遇见,然而,或者碍于程序语言没学过——读不懂算法的程序,或者碍于智能算法复杂的理论证明,拿起一本书却无从下手操作,最后似乎知道某种算法的思想与原理,却不能解决自己遇到的实际问题。
    考虑到这些情况,笔者试图通过本书,让非计算机专业不甚了解智能算法的读者也能够操作简单的智能算法程序,解决自己遇到的问题。为此,本书首先介绍MATLAB语言的基本指令,为智能算法的编程实现做准备;同时,抛开智能算法复杂的原理推导与论证,只介绍每种智能算法的基本思想、构成要素、主要步骤、算法特点或优缺点等最精髓的几个术语概念,以及算法模型的抽象方法;最后,针对常见的优化问题案例设计MATLAB的实现程序。本书没有对算法理论进行长篇的证明,没有烦琐的推导过程,把主要精力放在MATLAB基础指令的介绍和智能算法思想的了解与程序实现上,尤其是通过常见问题抽取出可以用某种智能算法求解的数学模型,以及尽量编译出规范的程序来求解实际中的问题。笔者的初衷是让一个不懂智能算法的读者能够通过本书的学习,改写别人的程序来解决自己的问题。
    本书的编写遵循理论讲解深入浅出、问题求解思路清晰、程序解读详细全面的主旨,希望读者通过本书的学习能够掌握MATLAB的操作与智能算法的设计,从而提高利用智能算法解决实际问题的能力。
    本书由笔者负责的“智能优化方法”研究生课程讲义编写而成,由于讲义主要针对管理专业的学生,在案例安排方面还有待系统更新。限于编者的水平,书中难免存在不妥之处,敬请专家和读者不吝指正。
    本书的出版得到了国家自然科学基金项目(71502021)、重庆市高等教育教学改革研究项目(161010)、教育部人文社会科学基金项目(2014YJC630038)、教育部人文社会科学基金项目(2015XJC630007)、博士后科学基金特别资助项目(2016T90862)、重庆市基础与前沿研究项目(cstc2016jcyjA0160)以及智能物流网络重庆市重点实验室经费的资助,同时得到了许茂增院长,黄钰、蒋莎、苗国庆、孔阳、王开利、薛桂琴、李祖伟、陈晓玲、葛小波等研究生的帮助与支持。本书在编写和出版中还得到西南交通大学出版社李芳芳编辑和其他老师们的支持和帮助,借本书出版之际,向他们表示真诚的感谢。



    作  者
    2017年5月
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  1. 第一部分  MATLAB基础篇
    第1章  MATLAB简介与入门 001
    1.1  MATALAB简介 001
    1.2  MATLAB基础准备 006
    1.3  MATLAB帮助系统 017
    习题 1 020
    第2章  MATLAB基本运算 021
    2.1  符号计算 021
    2.2  数值数组及向量化处理 053
    2.3  数值计算 071
    习题2 098
    第3章  MATLAB可视化技术 101
    3.1  数据可视化 101
    3.2  二维曲线和图形 104
    3.3  三维曲线和曲面 117
    3.4  高维可视化 126
    3.5  图形窗功能简介 131
    习题3 134
    第4章  MATLAB程序设计与m文件 135
    4.1  MATLAB程序结构 135
    4.2  交互式命令 145
    4.3  脚本文件与函数文件 152
    4.4  MATLAB的函数类别 155
    4.5  函数句柄 158
    习题4 162
    第5章  MATLAB数据结构与输入输出 163
    5.1  元胞数组 163
    5.2  结构体 168
    5.3  数值与字符串互转与输出 178
    5.4  字符串函数 183
    习题5 185
    第6章  MATLAB常用工具箱 186
    6.1  工具箱介绍 186
    6.2  统计工具箱 188
    6.3  遗传算法工具箱 205
    习题6 208
    第二部分  智能算法及MATLAB应用篇
    第7章  遗传算法与MATLAB实现 209
    7.1  生物进化与遗传 209
    7.2  遗传算法的基本思想 210
    7.3  遗传算法的构成要素 211
    7.4  算法流程 212
    7.5  解空间与编码空间的转换 215
    7.6  函数优化问题的遗传算法实现 216
    7.7  VRP的遗传算法实现 225
    习题7 238
    第8章  模拟退火算法与MATLAB实现 239
    8.1  物理退火过程 239
    8.2  模拟退火算法的基本思想 239
    8.3  模拟退火算法与物理退火算法的相似分析 240
    8.4  模拟退火算法的研究现状 240
    8.5  模拟退火算法的构成要素 241
    8.6  模拟退火算法的优缺点 242
    8.7  案例背景及算法步骤 243
    8.8  MATLAB程序实现 245
    习题8 251
    第9章  禁忌搜索算法与MATLAB实现 252
    9.1  禁忌搜索算法的发展 252
    9.2  局部邻域搜索 253
    9.3  禁忌搜索算法的基本思想 254
    9.4  禁忌搜索 255
    9.5  禁忌搜索算法的构成要素 258
    9.6  禁忌搜索基本步骤 264
    9.7  禁忌搜索算法的优缺点 264
    9.8  MATLAB程序实现 265
    习题9 272
    第10章  蚁群算法与MATLAB实现 273
    10.1  蚁群算法的产生背景 273
    10.2  蚁群算法的基本原理 273
    10.3  蚁群算法的基本特征 276
    10.4  蚁群算法模型 277
    10.5  蚁群算法的优缺点 279
    10.6  MATLAB程序实现 279
    习题10 284
    第11章  粒子群算法与MATLAB实现 285
    11.1  粒子群算法的产生 285
    11.2  粒子群算法的基本原理 286
    11.3  粒子群算法的参数设置与主要步骤 287
    11.4  粒子群算法的主要特点 289
    11.5  粒子群混合算法在TSP的应用 289
    11.6  MATLAB程序实现 290
    习题11 294
    第12章  量子进化算法与MATLAB实现 295
    12.1  量子进化算法的提出 295
    12.2  量子进化算法的基本原理 296
    12.3  量子进化算法的主要流程 300
    12.4  量子遗传算法的主要操作 301
    12.5  MATLAB程序实现 304
    习题12 308
    参考文献 309
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  2. 葛显龙,硕士生导师/副教授,重庆交通大学经济与管理学院/智能物流网络重点实验室,从事电子商务物流、物流网络优化、智能算法等方面研究、教学、企业运作与咨询。

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