30个MATLAB智能算法案例分析.rar

└── 065MATLAB智能算法30个案例分析
├── MATLAB智能算法三十个案例分析.pdf
├── chapter1 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱
│ ├── example1.m
│ └── example2.m
├── chapter10 基于粒子群算法的多目标搜索算法
│ ├── data.mat
│ └── main.m
├── chapter11 基于多层编码遗传算法的车间调度算法
│ ├── Find.m
│ ├── REINS.M
│ ├── RWS.M
│ ├── SELECT.M
│ ├── aberranceJm.m
│ ├── across.m
│ ├── cal.m
│ ├── calP.m
│ ├── caltime.m
│ ├── main.m
│ ├── plotRec.m
│ ├── ranking.M
│ ├── scheduleData.mat
│ └── selectJm.m
├── chapter12 免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
│ ├── Cross.m
│ ├── IAdata.mat
│ ├── Mutation.m
│ ├── Select.m
│ ├── bestselect.m
│ ├── centre.fig
│ ├── concentration.m
│ ├── draw.m
│ ├── excellence.m
│ ├── figure.fig
│ ├── fitness.m
│ ├── incorporate.m
│ ├── main.m
│ ├── popinit.m
│ ├── similar.m
│ └── test.m
├── chapter13 粒子群算法的寻优算法
│ ├── sample1
│ │ ├── MexicoHatnew.m
│ │ ├── PSO0.m
│ │ ├── PSO1.m
│ │ ├── PSO2.m
│ │ ├── PSO3.m
│ │ ├── PSO4.m
│ │ ├── fun.m
│ │ ├── main.m
│ │ └── wchange.m
│ ├── sample2-Rastrgrin
│ │ ├── PSO.m
│ │ ├── fun.m
│ │ ├── pso.fig
│ │ ├── pso.mat
│ │ ├── rastrigrin.fig
│ │ └── rastrigrin.m
│ └── sample3-Griewankan
│ ├── Griewank.fig
│ ├── Griewank.m
│ ├── PSO.m
│ ├── fun.m
│ ├── pso.fig
│ └── pso.mat
├── chapter14 基于粒子群算法的PID控制器优化设计
│ ├── cell模式下运行结果
│ │ ├── GA_run.html
│ │ ├── GA_run.png
│ │ ├── GA_run_01.png
│ │ ├── PSO.html
│ │ ├── PSO.png
│ │ ├── PSO_01.png
│ │ └── PSO_02.png
│ ├── 源程序
│ │ ├── GA_run.m
│ │ ├── PID_Model.mdl
│ │ ├── PSO.m
│ │ └── PSO_PID.m
│ └── 问题解决思路.pdf
├── chapter15 基于混合粒子群算法的TSP搜索算法
│ ├── Oliver30.txt
│ ├── bayg29.txt
│ ├── burma14.txt
│ ├── ch130.txt
│ ├── ch150.txt
│ ├── dist.m
│ ├── eil51.txt
│ ├── fitness.m
│ ├── gr96.txt
│ ├── main.asv
│ ├── main.m
│ ├── pr226.txt
│ ├── pr76.txt
│ └── st70.txt
├── chapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法
│ ├── DF1function.m
│ ├── fitnessRecord.mat
│ ├── main.m
│ └── result.mat
├── chapter17 基于PSO工具箱的函数寻优算法
│ ├── PSOt
│ │ ├── forcecol.m
│ │ ├── forcerow.m
│ │ ├── goplotpso.m
│ │ ├── linear_dyn.m
│ │ ├── normmat.m
│ │ ├── pso_Trelea_vectorized.m
│ │ └── spiral_dyn.m
│ └── testfunctions
│ ├── DeJong_f2.m
│ ├── DeJong_f3.m
│ ├── DeJong_f4.m
│ ├── Foxhole.m
│ ├── Griewank.m
│ ├── NDparabola.m
│ ├── Rastrigin.m
│ ├── Rosenbrock.m
│ ├── ackley.m
│ ├── alpine.m
│ ├── f6.m
│ ├── f6_bubbles_dyn.m
│ ├── f6_linear_dyn.m
│ ├── f6_spiral_dyn.m
│ ├── f6mod.m
│ ├── forcecol.m
│ ├── forcerow.m
│ ├── goplotpso.m
│ ├── linear_dyn.m
│ ├── main.m
│ ├── normmat.m
│ ├── pso_Trelea_vectorized.m
│ ├── spiral_dyn.m
│ ├── test_func.m
│ └── tripod.m
├── chapter18 基于鱼群算法的函数寻优算法
│ ├── example1
│ │ ├── AF_dist.m
│ │ ├── AF_follow.m
│ │ ├── AF_foodconsistence.m
│ │ ├── AF_init.m
│ │ ├── AF_prey.m
│ │ ├── AF_swarm.m
│ │ ├── dist.m
│ │ └── example1.m
│ └── example2
│ ├── AF_dist.m
│ ├── AF_follow.m
│ ├── AF_foodconsistence.m
│ ├── AF_init.m
│ ├── AF_prey.m
│ ├── AF_swarm.m
│ ├── dist.m
│ └── example2.m
├── chapter19 基于模拟退火算法的TSP算法
│ ├── CityPosition1.mat
│ ├── CityPosition2.mat
│ ├── CityPosition3.mat
│ ├── Distanse.m
│ ├── DrawPath.m
│ ├── Metropolis.m
│ ├── NewAnswer.m
│ ├── OutputPath.m
│ ├── PathLength.m
│ ├── SA_TSP.m
│ └── dsxy2figxy.m
├── chapter2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
│ ├── 案例1
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Genetic.asv
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── fun.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例1非线性
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── fun.m
│ │ ├── main.m
│ │ ├── nonlinear.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例2
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── fun.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例2非线性
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Genetic.asv
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── fun.m
│ │ ├── nonlinear.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例3
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── fun.m
│ │ └── test.m
│ └── 案例3非线性
│ ├── Code.m
│ ├── Cross.m
│ ├── Genetic.m
│ ├── Mutation.m
│ ├── Select.m
│ ├── fun.m
│ ├── nonlinear.m
│ └── test.m
├── chapter20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法
│ ├── FCMfun.m
│ ├── FCMpure.m
│ ├── GAFCM.m
│ ├── ObjFun.m
│ ├── SAGAFcmMain.m
│ ├── X.mat
│ ├── initFCM.m
│ └── iterateFCM.m
├── chapter21 模拟退火算法工具箱及应用
│ ├── my_first_SA.m
│ └── my_first_SA_run.m
├── chapter22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化
│ ├── citys_data.mat
│ └── main.m
├── chapter23 基于蚁群算法的二维路径规划算法
│ ├── DijkstraPlan.m
│ ├── DijstraPlan.m
│ ├── barrier.txt
│ ├── lines.txt
│ ├── main.m
│ └── matrix.txt
├── chapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法
│ ├── CacuFit.m
│ ├── CacuQfz.m
│ ├── HeightData.mat
│ ├── czfz.m
│ ├── data.m
│ ├── data1.m
│ ├── main.m
│ └── searchpath.m
├── chapter25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
│ ├── main.m
│ └── spectra_data.mat
├── chapter26 有导师学习神经网络的分类——￥尾花种类识别
│ ├── iris_data.mat
│ └── main.m
├── chapter27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别
│ ├── main.m
│ └── water_data.mat
├── chapter28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断
│ ├── BreastTissue_data.mat
│ └── main.m
├── chapter29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
│ ├── concrete_data.mat
│ └── main.m
├── chapter3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法
│ ├── BPfun.m
│ └── callbackfun.m
├── chapter30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究
│ ├── elmpredict.m
│ ├── elmtrain.m
│ ├── iris_data.mat
│ ├── main.m
│ └── spectra_data.mat
├── chapter4 基于遗传算法的TSP算法
│ ├── CityPosition1.mat
│ ├── CityPosition2.mat
│ ├── CityPosition3.mat
│ ├── Distanse.m
│ ├── DrawPath.m
│ ├── Fitness.m
│ ├── GABPMain.m
│ ├── GA_TSP.m
│ ├── InitPop.m
│ ├── Mutate.m
│ ├── Objfun.m
│ ├── OutputPath.m
│ ├── PathLength.m
│ ├── Recombin.m
│ ├── Reins.m
│ ├── Reverse.m
│ ├── Select.m
│ ├── Sus.m
│ ├── data.mat
│ ├── dsxy2figxy.m
│ └── test.m
├── chapter5 基于遗传算法的LQR控制器优化设计
│ ├── Active_Suspension_LQR.mdl
│ ├── GA_LQR.m
│ └── GA_LQR_run.m
├── chapter6 遗传算法工具箱详解及应用
│ ├── GA_demo.m
│ └── GA_demo_run.m
├── chapter7 多种群遗传算法的函数优化算法
│ ├── EliteInduvidual.m
│ ├── MPGA.m
│ ├── ObjectFunction.m
│ ├── SGA.m
│ ├── danyuan.m
│ └── immigrant.m
├── chapter8 基于量子遗传算法的函数寻优算法
│ ├── FitnessFunction.m
│ ├── InitPop.m
│ ├── Objfunction.m
│ ├── Qgate.m
│ ├── QuantumMain.m
│ ├── bin2decFun.m
│ └── collapse.m
├── chapter9 基于遗传算法的多目标优化算法
│ ├── my_first_multi.m
│ └── my_first_multi_run.m
└── MATLAB智能算法30个案例分析.pdf

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