講解了遺傳算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、魚群算法、蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等最常用的智能算法的MATLAB實現(xiàn)。共給出30個案例，每個案例都是一個使用智能算法解決問題的具體實例，所有案例均由理論講解、案例背景、MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)和擴展閱讀四個部分組成，并配有完整的原創(chuàng)程序。
目錄：
第1章 謝菲爾德大學的MATLAB遺傳算法工具箱
第2章 基于遺傳算法和非線性規(guī)捌的函數(shù)尋優(yōu)算法
第3章 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
第4章 基于遺傳算法的TsP算法
第5章 基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計
第6章 遺傳算法工具箱詳解及應(yīng)用
第7章 多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法
第8章 基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法
第9章 基于遺傳算法的多目標優(yōu)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(diào)度算法
第12章 免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用
第13章 粒子群算法的尋優(yōu)算法
第14章 基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)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(tài)粒子群算法的動態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法
第17章 基于PSO工具箱的函數(shù)尋優(yōu)算法
第18章 基于魚群算法的函數(shù)尋優(yōu)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(yīng)用
第22章 蟻群算法的優(yōu)化計算
第23章 基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法
第24章 基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法
第25章 有導師學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合
第26章 有導師學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
第27章 無導師學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
第28章 支持向量機的分類
第29章 支持向量機的回歸擬合
第30章 極限學習機的回歸擬合及分類
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