第一部分 MATLAB基础篇 1
第1章 MATLAB简介与入门 1
1.1 MATALAB简介 1
1.2 MATLAB基础准备 6
1.3 MATLAB帮助系统 17
习题1 20
第2章 MATLAB基本运算 21
2.1 符号计算 21
2.2 数值数组及向量化处理 53
2.3 数值计算 71
习题2 98
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 209
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