遺傳演算法原理與應用－活用 Matlab, 6/e (附程式光碟)

本書特色

1.本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用的書，並附範例光碟，利用大量範例說明如何與模糊控制、類神經網路、控制系統、Simulink的聯結，使讀者能各取所需。
2.使讀者不但明嘹遺傳演算法原理，更能明白如何將此演算法應用於各領域。

內容簡介

本書是第一本專門討論遺傳演算法原理與應用得書，不但附有程式光碟，並有大量範例說明如何與模糊控制、類神經網路、控制系統、simulink的聯結，使讀者能各取所需並應用於各領域，適用於大學四年級、研究所一年級的學生。內容包括何謂演算法、怎樣利用程式解問題、各方面的應用實例，並附有遺傳演算法程式及範例程式。

目錄

1、遺傳演算法基本認識1-1
1.1什麼是遺傳演算法？1-3
1.2為什麼需要遺傳演算法？1-4
1.3遺傳演算法(Genetic Algorithms)簡介1-9
1.4歷史1-11
2、遺傳演算法介紹2-1
2.1數學尋優問題2-3
2.2搜尋空間(search space)2-5
2.3梯度法與其遭遇的困難[8]2-6
2.4遺傳法則2-10
3、控制律與遺傳演算法3-1
3.1控制問題與控制律3-3
3.2如何將控制律的參數與遺傳演算法程式聯結3-10
3.3模糊控制設計3-29
3.4模糊控制設計範例3-59
3.5類神經控制設計3-75
3.6類神經控制設計範例3-101
3.7以C語言為主之類神經控制器與Simulink的結合3-109
3.8馬達控制設計範例3-121
4、遺傳演算法理論檢討4-1
4.1實數遺傳演算法(RGA、CGA、FPGA)4-3
4.2線性適應函數調整(Linear fitness scaling)4-8
4.3模式(輪廓)定理(Schema theorem)4-13
4.4運算子(Operators)檢討4-28
4.5格雷碼(Gray codes)4-34
4.6遺傳演算法的收斂性(Convergence of GA)4-37
4.7遺傳演算法分類4-38
5、智慧型控制與智慧型計算5-1
5.1智慧型計算(Soft computing)5-3
5.2專家控制(Expert control)5-4
5.3學習控制(Learning control)5-5
5.4智慧型控制(Intelligent control)5-6
5.5模擬退火法(Simulated annealing)5-8
5.6進化計算(Evolutionary computation)5-16
6、應用範例6-1
6.1利用類神經網路(Artificial neural networks)做系統鑑別
(System identification)及控制6-3
6.2倒單擺及模糊邏輯控制器(Fuzzy logic controllers)的設計
6-50
6.3馬達及模糊邏輯控制器的設計6-100
6.4汽車巡航速度控制(Cruise control)6-117
6.5倒車入庫(Back-track)問題6-121
6.6倒單擺模糊邏輯控制器及監督控制器設計6-127
6.7直流馬達位置控制器設計6-138
6.8電梯部份自動化設計(使用NN)6-145
7、粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence)簡介7-1
7.1粒子物群智慧(Particle Swarm Intelligence,PSI)7-5
7.2物群智慧(Swarm Intelligence)7-21
7.3蟻群優化法(Ant Colony Optimization, ACO)7-23
7.4數學優化典型問題(Mathematical optimization benchmark
problems)7-25
7.5PSO (粒子物群優化法)應用範例7-36
7.6PSO函式程式撰寫7-99
附錄 1 Simulink 簡介附錄1-1
附錄 2 模糊邏輯控制器設計附錄2-1
附錄 3 尋找GA程式附錄3-1
附錄 4 撰寫GA程式附錄4-1
附錄 5 了解GA過程附錄5-1
附錄 6 解分配過程附錄6-1