遺傳演算法視頻
1. MATLAB 7.0
附件說明
關於MATLAB的入門視頻有不少，但要稱的上完整、系統，恐怕很難有統一的標准。
我提供的是胡曉冬，董辰輝的《MATLAB從入門到精通》（人民郵電出版社，2010-06）一書的配套光碟，應該能滿足你的需求。內含217個實常式序文件，330分鍾的視頻講解。
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圖書簡介
本書以MATLABR2009a軟體為基礎，系統講解了MATLAB基本環境和操作方法。本書介紹了最新的MATLAB功能，並分章闡述了數據類型、數值計算、符號計算、編程基礎、可視化、Simulink、應用程序介面等內容，結合案例詳細講解了MATLAB語言的使用。本書還專門講解了實用的MATLAB編程技巧與數學建模應用等。
本書所帶的光碟是讀者學習MATLAB的好幫手，提供了全部示例的源程序，另外配有知識點和例題的視頻教程，可幫助讀者更好地理解書中的內容並更快地掌握MATLAB的使用方法。
本書內容豐富、貼近實戰應用，可作為高校學生系統學習MATLAB的書籍，也可以作為廣大科研和工程技術人員在工作中使用MATLAB的參考書。
圖書目錄
第1章MATLAB概述1
1.1MATLAB簡介1
1.2MATLAB主要功能2
1.2.1開發演算法和應用程序2
1.2.2分析和訪問數據3
1.2.3實現數據可視化3
1.2.4進行數值計算4
1.2.5發布結果和部署應用程序5
1.3MATLAB安裝與啟動5
1.3.1MATLAB的安裝5
1.3.2MATLAB的啟動與退出7
1.3.3Desktop操作界面簡介8
1.4CommandWindow運行入門8
1.4.1命令行的使用8
1.4.2數值、變數和表達式9
1.4.3命令行的特殊輸入方法11
1.4.4命令窗口的顯示格式12
1.4.5命令窗口常用快捷鍵與命令13
1.5CommandHistory窗口14
1.6CurrentDirectory窗口14
1.7WorkspaceBrowser和VariableEditor窗口15
1.7.1WorkspaceBrowser窗口15
1.7.2VariableEditor窗口15
1.8命令行輔助功能與FunctionBrowser16
1.9Help17
1.9.1HelpBrowser18
1.9.2命令窗口查詢幫助18
第2章矩陣和數組20
2.1矩陣的創建與組合20
2.1.1創建簡單矩陣20
2.1.2創建特殊矩陣21
2.1.3矩陣的合並22
2.2矩陣的尋訪與賦值23
2.2.1矩陣的標識23
2.2.2矩陣的尋訪24
2.2.3矩陣的賦值24
2.3進行數組運算的常用函數25
2.3.1函數數組運算規則的定義25
2.3.2進行數組運算的常用函數25
2.4查詢矩陣信息27
2.4.1矩陣的形狀信息27
2.4.2矩陣的數據類型27
2.4.3矩陣的數據結構28
2.5數組運算與矩陣運算28
2.6矩陣的重構29
2.6.1矩陣元素的擴展與刪除29
2.6.2矩陣的重構30
2.7稀疏矩陣31
2.7.1稀疏矩陣的存儲方式32
2.7.2稀疏矩陣的創建32
2.7.3稀疏矩陣的運算35
2.7.4稀疏矩陣的交換與重新排序36
2.7.5稀疏矩陣視圖38
2.8多維數組38
2.8.1多維數組的創建39
2.8.2多維數組的尋訪與重構41
2.9多項式的表達式及其操作44
2.9.1多項式的表達式和創建44
2.9.2多項式運算函數45
第3章數據類型47
3.1數值型47
3.2邏輯型47
3.2.1邏輯型簡介47
3.2.2返回邏輯結果的函數48
3.2.3運算符的優先順序50
3.3字元和字元串51
3.3.1創建字元串51
3.3.2字元串比較52
3.3.3字元串查找與替換53
3.3.4類型轉換54
3.3.5字元串應用函數小結55
3.4structure數組56
3.4.1structure數組的創建57
3.4.2structure數組的尋訪59
3.4.3structure數組域的基本操作60
3.4.4structure數組的操作61
3.5cell數組63
3.5.1cell數組的創建63
3.5.2cell數組的尋訪65
3.5.3cell數組的基本操作65
3.5.4cell數組操作函數66
3.6Map容器67
3.6.1Map數據類型介紹67
3.6.2Map對象的創建68
3.6.3查看Map的內容69
3.6.4Map的讀寫70
3.6.5Map中key和value的修改72
3.6.6映射其他數據類型73
第4章數值計算75
4.1因式分解75
4.1.1行列式、逆和秩75
4.1.2Cholesky因式分解77
4.1.3LU因式分解78
4.1.4QR因式分解79
4.1.5范數81
4.2矩陣特徵值和奇異值82
4.2.1特徵值和特徵向量的求取82
4.2.2奇異值分解84
4.3概率和統計85
4.3.1基本分析函數85
4.3.2概率函數、分布函數、逆分布函數和隨機數93
4.4數值求導與積分94
4.4.1導數與梯度94
4.4.2一元函數的數值積分95
4.4.3二重積分的數值計算97
4.4.4三重積分的數值計算97
4.5插值98
4.5.1一維數據插值98
4.5.2二維數據插值99
4.5.3多維插值100
4.5.4樣條插值100
4.6曲線擬合101
4.6.1最小二乘原理及其曲線擬合演算法101
4.6.2曲線擬合的實現102
4.7Fourier分析102
4.8微分方程104
4.8.1常微分方程104
4.8.2偏微分方程106
第5章符號計算110
5.1符號變數、表達式及符號方程110
5.1.1符號變數與表達式的創建110
5.1.2符號計算中的運算符和基本函數112
5.1.3創建符號方程113
5.2符號微積分113
5.2.1符號求導與微分113
5.2.2符號求極限115
5.2.3符號積分116
5.2.4級數求和116
5.2.5Taylor級數117
5.3符號表達式的化簡與替換117
5.3.1符號表達式的化簡118
5.3.2符號表達式的替換122
5.4符號可變精度計算125
5.5符號線性代數127
5.5.1基礎代數運算127
5.5.2線性代數運算128
5.6符號方程求解130
5.6.1求代數方程符號解130
5.6.2求代數方程組的符號解130
5.6.3求微分方程符號解132
5.6.4求微分方程組的符號解134
5.7符號積分變換134
5.7.1Fourier變換及其反變換134
5.7.2Laplace變換及其反變換135
5.7.3Z變換及其反變換136
第6章MATLAB編程基礎138
6.1M文件138
6.1.1M文件編輯器139
6.1.2M文件的基本內容140
6.1.3腳本式M文件142
6.1.4函數式M文件143
6.2流程式控制制143
6.2.1順序結構144
6.2.2if語句144
6.2.3switch語句146
6.2.4for循環146
6.2.5while循環147
6.2.6continue命令148
6.2.7break命令149
6.2.8return命令150
6.2.9人機交互命令150
6.3函數的類型152
6.3.1主函數152
6.3.2子函數152
6.3.3私有函數153
6.3.4嵌套函數154
6.3.5重載函數157
6.3.6匿名函數157
6.4函數的變數161
6.4.1變數類型161
6.4.2變數的傳遞162
6.5函數句柄164
6.5.1函數句柄的創建165
6.5.2函數句柄的調用165
6.5.3函數句柄的操作166
6.6串演算函數167
6.6.1eval函數167
6.6.2feval函數168
6.6.3inline函數169
6.7內存的使用170
6.7.1內存管理函數170
6.7.2高效使用內存的策略170
6.7.3解決「OutofMemory」問題172
6.8程序調試和優化173
6.8.1使用Debugger窗口調試173
6.8.2在命令窗口中調試176
6.8.3profile性能檢測178
6.9錯誤處理180
6.9.1使用try-catch語句捕捉錯誤180
6.9.2處理錯誤和從錯誤中恢復181
6.9.3警告183
第7章數據可視化185
7.1繪圖的基本知識185
7.1.1離散數據和離散函數的可視化185
7.1.2連續函數的可視化186
7.1.3可視化的一般步驟187
7.2二維圖形187
7.2.1基本繪圖函數187
7.2.2曲線的色彩、線型和數據點型189
7.2.3坐標、刻度和網格控制190
7.2.4圖形標識192
7.2.5雙坐標圖和子圖195
7.2.6雙軸對數圖形197
7.2.7特殊二維圖形197
7.3三維圖形203
7.3.1繪制三維曲線圖203
7.3.2繪制三維曲面圖203
7.3.3特殊三維圖形205
7.4三維圖形的高級控制207
7.4.1視點控制207
7.4.2顏色的使用208
7.4.3光照控制208
第8章圖像處理210
8.1圖像文件的操作210
8.1.1查詢圖像文件的信息211
8.1.2圖像文件的讀寫212
8.1.3圖像文件的顯示213
8.1.4圖像格式的轉換214
8.2圖像的幾何運算216
8.2.1圖像的平移216
8.2.2圖像的鏡像變換216
8.2.3圖像縮放217
8.2.4圖像的旋轉218
8.2.5圖像的剪切218
8.3圖像的正交變換219
8.3.1傅立葉變換219
8.3.2離散餘弦變換220
8.3.3Radon變換221
8.4MATLAB圖像增強222
8.4.1像素值及其統計特性222
8.4.2對比度增強224
8.4.3直方圖均衡化225
8.4.4空域濾波增強226
8.4.5頻域增強228
第9章圖形用戶界面(GUI)設計230
9.1句柄圖形對象230
9.1.1圖形對象230
9.1.2圖形對象句柄231
9.1.3圖形對象屬性的獲取和設置232
9.2GUIDE簡介234
9.2.1啟動GUI235
9.2.2Layout編輯器235
9.2.3運行GUI236
9.3創建GUI236
9.3.1GUI窗口布局236
9.3.2菜單的添加237
9.3.3控制項241
9.4CallBack函數245
9.4.1變數的傳遞245
9.4.2函數編寫246
9.5GUI設計示例248
第10章數據文件I/O254
10.1處理文件名稱254
10.2MATLAB支持的文件格式255
10.3導入向導的使用256
10.4MAT文件的讀寫257
10.4.1MAT文件的寫入257
10.4.2MAT文件的讀取258
10.5Text文件讀寫259
10.5.1Text文件的讀取259
10.5.2Text文件的寫入262
10.6Excel文件讀寫262
10.7音頻/視頻文件操作264
10.7.1獲取音頻/視頻文件的文件頭信息264
10.7.2音頻/視頻文件的導入與導出264
第11章MATLAB優化問題應用266
11.1MATLAB優化工具箱266
11.1.1MATLAB求解器267
11.1.2極小值優化269
11.1.3多目標優化275
11.1.4方程組求解276
11.1.5最小二乘及數據擬合277
11.2模式搜索法278
11.3模擬退火演算法280
11.3.1模擬退火演算法簡介280
11.3.2模擬退火演算法應用實例280
11.3.3關於計算結果281
11.4遺傳演算法282
11.4.1遺傳演算法簡介282
11.4.2遺傳演算法應用實例283
11.5OptimizationTool簡介285
第12章信號處理289
12.1信號處理基本理論289
12.1.1信號的生成289
12.1.2數字濾波器結構293
12.2IIR濾波器的MATLAB實現294
12.2.1IIR濾波器經典設計295
12.2.2IIR濾波器直接設計法301
12.2.3廣義巴特沃思IIR濾波器設計302
12.3FIR濾波器的MATLAB實現303
12.3.1FIR濾波器設計303
12.3.2fir1函數304
12.3.3fir2函數305
第13章Simulink模擬306
13.1Simulink簡介306
13.1.1Simulink功能與特點306
13.1.2Simulink的安裝與啟動307
13.2Simulink基礎309
13.2.1Simulink模型是什麼309
13.2.2Simulink模塊操作309
13.2.3Simulink信號線操作312
13.2.4Simulink對模型的注釋314
13.2.5Simulink常用的模型庫314
13.2.6Simulink模擬配置316
13.3Simulink動態系統模擬320
13.3.1簡單系統的模擬分析320
13.3.2離散系統的模擬分析322
13.3.3連續系統的模擬分析324
13.4Simulink模型中的子系統327
13.4.1子系統的建立327
13.4.2子系統的封裝328
13.5SimulinkS-函數331
13.5.1什麼是S-函數332
13.5.2S-函數的作用和原理332
13.5.3用M文件創建S-函數實例333
第14章應用程序介面336
14.1MATLAB應用程序介面介紹336
14.2MATLAB調用C/C++337
14.2.1MATLABMEX文件338
14.2.2C-MEX文件的使用341
14.3C/C++調用MATLAB引擎346
14.3.1MATLAB計算引擎概述346
14.3.2MATLAB計算引擎庫函數347
14.3.3C/C++調用MATLAB引擎348
14.4MATLAB編譯器352
14.4.1MATLAB編譯器的安裝和設置353
14.4.2MATLAB編譯器的使用354
14.4.3獨立應用程序356
第15章MATLAB基礎計算技巧365
15.1MATLAB數組創建與重構技巧365
15.2MATLAB數據類型使用技巧371
15.3MATLAB數值計算技巧373
15.4MATLAB文件讀取操作技巧375
15.5MATLAB繪圖技巧376
第16章MATLAB編程技巧379
16.1MATLAB編程風格379
16.1.1命名規則379
16.1.2文件與程序結構381
16.1.3基本語句382
16.1.4排版、注釋與文檔385
16.2MATLAB編程注意事項387
16.3內存的使用389
16.4提高MATLAB運行效率390
16.4.1提高運行效率基本原則390
16.4.2提高運行效率舉例392
第17章MATLAB在數學建模中的應用395
17.1MATLAB蒙特卡羅模擬395
17.1.1蒙特卡羅方法簡介395
17.1.2蒙特卡羅方法編程示例396
17.2MATLAB灰色系統理論應用398
17.2.1GM(1，1)預測模型簡介398
17.2.2灰色預測計算實例399
17.3MATLAB模糊聚類分析401
17.3.1模糊聚類分析簡介401
17.3.2模糊聚類分析應用示例402
17.4MATLAB層次分析法應用406
17.4.1層次分析法簡介406
17.4.2層次分析法的應用409
2. 遺傳演算法和深度神經網路演算法的區別相比誰好些
遺傳演算法是一種智能計算方法，針對不同的實際問題可以設計不同的計算程序。它主要有復制，交叉，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中信息的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智能模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程序，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
3. MATLAB中的遺傳演算法最佳適應度值和平均適應度曲線怎麼描繪
每一代群體中每一個個體的適應度都必須算出來對吧，把它存在一個向量裡面，然後將每一代中適應度最大的max()和平均值mean()取出來放在一個向量裡面，當進化完畢的時候畫出這個向量就行了
4. 多目標差分進化演算法
差分進化演算法(Differential Evolution, DE)是一種基於群體差異的啟發式隨機搜索演算法，該演算法是由R.Storn和K.Price為求解Chebyshev多項式而提出的。是一種用於最佳化問題的後設啟發式演算法。本質上說，它是一種基於實數編碼的具有保優思想的貪婪遺傳演算法。
將問題的求解表示成"染色體"的適者生存過程，通過"染色體"群的一代代不斷進化，包括復制、交叉和變異等操作，最終收斂到"最適應環境"的個體，從而求得問題的最優解或滿意解。
差分進化演算法類似遺傳演算法，包含變異，交叉操作，淘汰機制，而差分進化演算法與遺傳演算法不同之處，在於變異的部分是隨選兩個解成員變數的差異，經過伸縮後加入當前解成員的變數上，因此差分進化演算法無須使用概率分布產生下一代解成員。最優化方法分為傳統優化方法和啟發式優化方法兩大類。傳統的優化方法大多數都是利用目標函數的導數求解；而啟發式優化方法以仿生演算法為主，通過啟發式搜索策略實現求解優化。啟發式搜索演算法不要求目標函數連續、可微等信息，具有較好的全局尋優能力，成為最優化領域的研究熱點。
在人工智慧領域中，演化演算法是演化計算的一個分支。它是一種基於群體的元啟發式優化演算法，具有自適應、自搜索、自組織和隱並行性等特點。近年來，很多學者將演化演算法應用到優化領域中，取得了很大的成功，並已引起了人們的廣泛關注。越來越多的研究者加入到演化優化的研究之中，並對演化演算法作了許多改進，使其更適合各種優化問題。目前，演化演算法已廣泛應用於求解無約束函數優化、約束函數優化、組合優化、多目標優化等多種優化問題中。
5. 遺傳演算法二進制編碼問題：二進制編碼的位數是如何確定的
用這個公式試試，這個是解碼用的，至於你說的位數，可以給你舉個例子，比如[0,1],精度千分之1，就是相當於裡面離散化出來1000+1個點，2的10次方是1024,2的9次方是512，這時候你就只要取10位就可以把這1001個點的變化全部包含到二進制裡面了
6. 遺傳演算法第一次提出來是在什麼文獻中
《搜索、優化和機器學習中的遺傳演算法》。
遺傳演算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美國的 John holland於20世紀70年代提出,該演算法是根據大自然中生物體進化規律而設計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
遺傳演算法的基本運算過程如下：
（1）初始化：設置進化代數計數器t=0，設置最大進化代數T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)。
（2）個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應度。
（3）選擇運算：將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。
（4）交叉運算：將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。
（5）變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代群體P(t+1)。
（6）終止條件判斷：若t=T,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。
7. 各種進化演算法有什麼異同
（差異進化演算法DE）是一種用於優化問題的啟發式演算法。本質上說，它是一種基於實數編碼的具有保優思想的貪婪遺傳演算法[1] 。同遺傳演算法一樣，差異進化演算法包含變異和交叉操作，但同時相較於遺傳演算法的選擇操作，差異進化演算法採用一對一的淘汰機制來更新種群。由於差異進化演算法在連續域優化問題的優勢已獲得廣泛應用，並引發進化演算法研究領域的熱潮。 差異進化演算法由Storn 以及Price [2]提出，演算法的原理採用對個體進行方向擾動，以達到對個體的函數值進行下降的目的，同其他進化演算法一樣，差異進化演算法不利用函數的梯度信息，因此對函數的可導性甚至連續性沒有要求，適用性很強。
8. 遺傳演算法的優缺點
優點：
1、遺傳演算法是以決策變數的編碼作為運算對象，可以直接對集合、序列、矩陣、樹、圖等結構對象進行操作。這樣的方式一方面有助於模擬生物的基因、染色體和遺傳進化的過程，方便遺傳操作運算元的運用。
另一方面也使得遺傳演算法具有廣泛的應用領域，如函數優化、生產調度、自動控制、圖像處理、機器學習、數據挖掘等領域。
2、遺傳演算法直接以目標函數值作為搜索信息。它僅僅使用適應度函數值來度量個體的優良程度，不涉及目標函數值求導求微分的過程。因為在現實中很多目標函數是很難求導的，甚至是不存在導數的，所以這一點也使得遺傳演算法顯示出高度的優越性。
3、遺傳演算法具有群體搜索的特性。它的搜索過程是從一個具有多個個體的初始群體P(0)開始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的點。
另一方面由於傳統的單點搜索方法在對多峰分布的搜索空間進行搜索時很容易陷入局部某個單峰的極值點，而遺傳演算法的群體搜索特性卻可以避免這樣的問題，因而可以體現出遺傳演算法的並行化和較好的全局搜索性。
4、遺傳演算法基於概率規則，而不是確定性規則。這使得搜索更為靈活，參數對其搜索效果的影響也盡可能的小。
5、遺傳演算法具有可擴展性，易於與其他技術混合使用。以上幾點便是遺傳演算法作為優化演算法所具備的優點。
缺點：
1、遺傳演算法在進行編碼時容易出現不規范不準確的問題。
2、由於單一的遺傳演算法編碼不能全面將優化問題的約束表示出來，因此需要考慮對不可行解採用閾值，進而增加了工作量和求解時間。
3、遺傳演算法效率通常低於其他傳統的優化方法。
4、遺傳演算法容易出現過早收斂的問題。
(8)遺傳演算法視頻擴展閱讀
遺傳演算法的機理相對復雜，在Matlab中已經由封裝好的工具箱命令，通過調用就能夠十分方便的使用遺傳演算法。
函數ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最優解，fval是最優值，@fitnessness是目標函數，nvars是自變數個數，options是其他屬性設置。系統默認求最小值，所以在求最大值時應在寫函數文檔時加負號。
為了設置options，需要用到下面這個函數：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通過這個函數就能夠實現對部分遺傳演算法的參數的設置。