MATLAB智能算法-30個案例分析（簡體書）

《MATLAB智能算法30個案例分析》是由北京航空航天大學出版社出版的。

第1章 謝菲爾德大學的MATLAB遺傳算法工具箱
1.1 理論基礎
1.1.1 遺傳算法概述
1.1.2 謝菲爾德遺傳算法工具箱
1.2 案例背景
1.2.1 問題描述
1.2.2 解題思路及步驟
1.3 MATLAB程序實現
1.3.1 工具箱結構
1.3.2 遺傳算法常用函數
1.3.3 遺傳算法工具箱應用舉例
1.4 延伸閱讀
參考文獻

第2章 基于遺傳算法和非線性規捌的函數尋優算法
2.1 理論基礎
2.1 J1非線性規劃
2.1.2 非線性規劃函數
2.1.3 遺傳算法基本思想
2.1.4 算法結合思想
2.2 案例背景
2.2.1 問題描述
2.2.2 算法流程
2.2.3 遺傳算法實現
2.3 MATI。AB程序實現
2.3.1 適應度函數
2.3.2 選擇操作
2.3.3 交叉操作
2.3.4 變異操作
2.3.5 算法主函數
2.3.6 非線性尋優
2.3.7 結果分析
2.4 延伸閱讀
2.4.1 其他函數的優化
2.4.2 其他優化算法
參考文獻

第3章 基于遺傳算法的BP神經網絡優化算法
3.1 理論基礎
3.1.1 BP神經網絡概述
3.1.2 遺傳算法的基本要素
3.2 案例背景
3.2.1 問題描述
3.2.2 解題思路及步驟
3.3 MATLAB程序實現
3.3.1 神經網絡算法
3，3，2遺傳算法主函數
3.3.3 比較使用遺傳算法前后的差別
3.3.4 結果分析
3.4 延伸閱讀
參考文獻

第4章 基于遺傳算法的TsP算法
4.1 理論基礎
4.2 案例背景
4.2.1 問題描述
4.2.2 解決思路及步驟
4.3 MATI.AB程序實現
4.3.1 種群初始化
4.3.2 適應度函數
4.3.3 選擇操作
4.3.4 交叉操作
4.3.5 變異操作
4.3.6 進化逆轉操作
4.3.7 畫路線軌跡圖
4.3.8 遺傳算法主函數
4.3.9 結果分析
4.4 延伸閱讀
4.4.1 應用擴展
4.4.2 遺傳算法的改進
4.4.3 算法的局限性
參考文獻

第5章 基于遺傳算法的LQR控制器優化設計
5.1 理論基礎
5.1.1 LQR控制
5.1 1.2 基于遺傳算法設計LQR控制器
5.2 案例背景
5.2.1 問題描述
5.2.2 解題思路及步驟
……
第6章 遺傳算法工具箱詳解及應用
第7章 多種群遺傳算法的函數優化算法
第8章 基于量子遺傳算法的函數尋優算法
第9章 基于遺傳算法的多目標優化算法
第10章 基于粒子群算法的多目標搜索算法
第11章 基于多層編碼遺傳算法的車間調度算法
第12章 免疫優化算法在物流配送中心選址中的應用
第13章 粒子群算法的尋優算法
第14章 基于粒子群算法的PID控制器優化設計
第15章 基于混合粒子群算法的TSP搜索算法”
第16章 基于動態粒子群算法的動態環境尋優算法
第17章 基于PSO工具箱的函數尋優算法
第18章 基于魚群算法的函數尋優算法
第19章 基于模擬退火算法的TSP算法
第20章 基于遺傳模擬退火算法的聚類算法
第21章 模擬退火算法工具箱及應用
第22章 蟻群算法的優化計算——旅行商問題(TSP)優化
第23章 基于蟻群算法的二維路徑規劃算法
第24章 基于蟻群算法的三維路徑規劃算法
第25章 有導師學習神經網絡的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預測
第26章 有導師學習神經網絡的分類——鳶尾花種類識別
第27章 無導師學習神經網絡的分類——礦井突水水源判別
第28章 支持向量機的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷
第29章 支持向量機的回歸擬合——混凝土抗壓強度預測
第30章 極限學習機的回歸擬合及分類——對比實驗研究
參考文獻

混凝土是由水泥、砂、石、飛灰和水等構成的混合物，且在使用時往往需要添加增塑劑等。因此，與其他結構材料相比，混凝土具有更復雜的力學性能。混凝土的強度是決定混凝土結構和性能的關鍵因素，也是評價混凝土結構和性能的重要指標。其中，混凝土的立方米抗壓強度是其各種性能指標的綜合反映，與混凝土軸心抗拉強度、軸心抗壓強度、彎曲抗壓強度、疲勞強度等有良好的相關性，因此混凝土的立方米抗壓強度是評價混凝土強度的最基本指標。
隨著技術的不斷發展，混凝土抗壓強度檢測手段也愈來愈多，基本上可以分為局部破損法和非破損法兩類，其中局部破損法主要是鉆芯法，非破損法主要包括回彈法和超聲法。工程上常采用鉆芯法、修正回彈法，并結合《回彈法檢測混凝土抗壓強度技術規程》、《建筑結構檢測技術標準》等規定的方法來推定混凝土的抗壓強度。按照傳統的方法，通常需要先對混凝土試件進行28天標準養護，然后再進行測試。若能夠提前預測出混凝土的28天抗壓強度，則對于提高施工質量和進度都具有重要的參考意義和實用價值。
此外，不少專家和學者將投影尋蹤回歸、神經網絡、灰色理論等方法引入混凝土結構工程領域，取得了不錯的效果，對混凝土抗壓強度的預測有著一定的指導意義。
相關研究成果表明，混凝土的28天立方米抗壓強度與混凝土的組成有很大的關系，即與每立方米混凝土中水泥、爐石、飛灰、水、超增塑劑、碎石及砂用量的多少有顯著的關系。
現采集到103組混凝土樣本的立方米抗壓強度及其中上述7種成分的含量大小，要求利用支持向量機建立混凝土的28天立方米抗壓強度與其組成間的回歸數學模型，并對模型的性能進行評價。