《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册》

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内容简介

　　《MATLAB优化算法案例分析与应用》
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　　基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
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　　人脸检测识别与MATLAB实现
　　基于改进的多算子融合的图像识别系统设计
　　基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
　　车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究
　　基于免疫算法的数值逼近优化分析
　　基于启发式算法的函数优化分析
　　一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究
　　基于蚁群算法的函数优化分析
　　基于引力搜索算法的函数优化分析
　　基于细菌觅食算法的函数优化分析
　　基于匈牙利算法的指派问题优化分析
　　基于人工蜂群算法的函数优化分析
　　基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析
　　基于差分进化算法的函数优化分析
　　基于鱼群算法的函数优化分析

作者简介

　　余胜威，毕业于西南交通大学。有6年以上的MATLAB应用经验，精通MATLAB算法开发。曾经8次荣获全国及省级数学建模竞赛大奖。发表论文多篇，独立编写MATLAB应用技术图书7部。目前主要从事图像处理、模式识别、音效增强和算法开发等研究。

目录

《MATLAB优化算法案例分析与应用》
第1篇MATLAB常见算法应用
第1章MATLAB基础知识
1.1MATLAB简介
1.2矩阵的表示
1.3图形点线样式
1.4MATLAB自带图形集
1.4.1平面与立体绘图
1.4.2复杂函数的三维绘图
1.4.3等高线绘制
1.4.4MATLAB动画
1.4.5数据拟合
1.4.6MATLAB图像处理
1.5本章小结
第2章GUI应用及数值分析
2.1GUI应用分析
2.1.1图像加载和存储
2.1.2GUI图形显示
2.1.3可变GUI窗体设置
2.2设计可执行函数文件
2.3符号变量应用求解
2.4图像盲区
2.5正态分布
2.6本章小结
第3章MATLAB工程应用实例
3.1光的反射定理论证
3.1.1公式推算
3.1.2代码实现
3.2质点系转动惯量求解
3.3储油罐的油量计算
3.4香烟毒物摄入问题
3.5冰雹的下落速度
3.5.1公式推算
3.5.2代码实现
3.6本章小结
第4章GM应用分析
4.1数据归一化处理
4.2灰色关联分析
4.2.1灰色预测求解流程
4.2.2灰色预测建模
4.3食品价格灰色关联分析
4.3.1食品价格趋势预测
4.3.2食品价格分析
4.3.3灰色关联分析
4.4本章小结
第5章PLS应用分析
5.1偏最小二乘回归
5.2偏最小二乘快速计算方法
5.3偏最小二乘数据分析
5.4本章小结
第6章ES应用分析
6.1时间序列的基本概念
6.2非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型
6.3时间序列的预测方法
6.3.1季节变动分析
6.3.2循环变动分析
6.4食品价格分析
6.5时间序列指数平滑预测法
6.5.1一次指数平滑预测法
6.5.2二次指数平滑预测法
6.5.3三次指数平滑法
6.6时间序列线性二次移动平均法预测法
6.7本章小结
第7章Markov应用分析
7.1问题背景
7.2模型基本假设
7.3食品价格趋势预测
7.3.1模型符号说明
7.3.2模型建立与求解
7.3.3结果分析
7.4本章小结
第8章AHP应用分析
8.1层次分析法
8.1.1层次分析法特点
8.1.2层次分析法步骤
8.2工作满意度模型
8.3食堂就餐服务质量满意度
8.3.1模型基本假设
8.3.2模型分析
8.3.3模型符号说明
8.3.4模型建立与求解
8.3.5一致性检验
8.3.6结果分析
8.4本章小结
第9章DWRR应用分析
9.1问题的背景
9.2模型基本假设
9.3模型符号说明
9.4模型的建立与求解
9.4.1评价指标的规范化处理
9.4.2动态加权函数的确定
9.4.3空气质量评价模型的建立
9.4.4模型求解步骤
9.4.5结果求解及分析
9.5本章小结
第10章模糊逼近算法
10.1模糊控制理论
10.2模糊系统的设计
10.3模糊系统的逼近精度
10.4模糊逼近仿真
10.5本章小结
第11章模糊RBF网络
11.1RBF神经网络
11.1.1RBF网络结构
11.1.2RBF网络的逼近
11.2模糊RBF网络
11.2.1网络结构
11.2.2基于模糊RBF网络的逼近算法
11.3本章小结
第12章基于FCEM的TRIZ评价
12.1TRIZ创新方法原理
12.2企业创新能力评价指标的构建
12.3企业创新能力的模糊综合评价方法
12.4企业创新能力综合评价指标排序结果分析
12.5本章小结
第2篇MATLAB群智能算法应用设计
第13章基于PSO的寻优计算
13.1基本粒子群算法
13.2粒子群算法的收敛性
13.3粒子群算法函数极值求
13.3.1一维函数全局最优
13.3.2经典测试函数
13.3.3无约束函数极值寻优
13.3.4有约束函数极值寻优
13.3.5有约束函数极值APSO寻优
13.4本章小结
第14章基于PSO的机构优化
14.1微粒群优化算法研究现状
14.1.1微粒群优化算法的改进研究
14.1.2微粒群优化算法的应用研究
14.2机构优化设计理论分析
14.3平面连杆机构的模型建立
14.4利用复合形法进行设计
14.4.1复合形法的算法流程
14.4.2模型计算结果
14.5利用约束随机方向法进行设计
14.5.1初始点的选择
14.5.2随机方向法的算法流程
14.5.3模型计算结果
14.6利用优化工具箱法进行设计
14.7利用微粒群优化算法进行设计
14.8本章小结
第15章基本PSO的改进策略
第16章基于GA的寻优计算
第17章基于GA的TSP求解
第18章基于Hopfield的TSP求解
第19章基于ACO的TSP求解
第20章基于SA的PSO算法292
第21章基于kalman的PID控制
第22章基于SOA的寻优计算
第23章基于Bayes的数据预测
第24章基于SOA的PID参数整定
第25章基于BP的人脸方向预测
第26章基于Hopfield的数字识别
第27章基于DEA的投入产出分析
第28章基于BP的数据分类
第29章基于SOM的数据分类
第30章基于人工免疫PSO的聚类算法
第31章模糊聚类分析
第32章基于GA_BP的抗糖化活性研究
参考文献
《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》
第1篇MATLAB常用算法应用设计
第1章基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
1.1贝叶斯理论
1.2高斯概率密度函数
1.3最小距离分类器
1.3.1欧氏距离分类器
1.3.2马氏距离分类器
1.3.3基于高斯概率密度函数的最大似然估计
1.4混合概率分布
1.5期望最大化算法
1.6Parzen窗
1.7K最近邻密度估计法
1.8朴素贝叶斯分类器
1.9最近邻分类原则
1.10本章小结
第2章基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
2.1运动目标检测的一般过程
2.1.1手动背景法
2.1.2统计中值法
2.1.3算术平均法
2.2运动目标检测的一般方法
2.2.1帧间差法运动目标检测
2.2.2背景差法运动目标检测
2.3本章小结
第3章基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现
3.1小波变换原理
3.2多尺度分析
3.3图像的分解和量化
3.3.1一维小波变换
3.3.2二维变换体系
3.3.3量化
3.4图像压缩编码
3.4.1图像编码评价
3.4.2压缩比准则
3.5图像压缩与MATLAB实现
3.6本章小结
第4章基于BP的模型优化预测与MATLAB实现
4.1BP神经网络模型及其基本原理
4.2MATLABBP神经网络工具箱
4.3基于BP神经网络的PID参数整定
4.3.1理论分析
4.3.2算法流程
4.3.3算法仿真
4.4基于BP神经网络的数字识别系统设计
4.5本章小结
第5章基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现
5.1递归最小二乘（RLS）算法应用背景
5.2RLS算法基本原理与流程
5.2.1RLS算法基本原理
5.2.2RLS算法流程
5.3RLS数据线性预测分析与MATLAB实现
5.4本章小结
第6章基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现
6.1遗传算法
6.2BP神经网络
6.3基于GA优化的BP神经网络的大脑灰白质图像分割
6.4基于GA优化的BP神经网络的矿井通风量计算
6.4.1某工作面最优通风量分析
6.4.2总回风巷最优通风量分析
6.5本章小结
第7章分形维数应用与MATLAB实现
7.1分形盒维数概述
7.2二维图像分形盒维数分析
7.3基于短时分形维数的语音信号检测
7.3.1时间序列信号图形的网格分形
7.3.2噪声语音信号的短时网格分形
7.4本章小结
第8章碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
8.1煤炭消费量概述
8.2煤炭影响因素分析
8.3煤炭消耗量优化预测模型构建
8.3.1CO2排放强度的双立方插值拟合
8.3.2煤炭、石油和天然气与CO2排放强度回归模型构建
8.3.3煤炭、石油和天然气碳排放系数构建
8.3.4节能减排和经济发展优化目标构建与求解
8.4本章小结
第9章焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现
9.1焊缝边缘检测研究
9.2图像预处理技术
9.3焊缝图像边缘检测
9.3.1Sobel算子
9.3.2Prewitt算子
9.3.3Canny算子
9.3.4形态学处理
9.3.5边缘检测效果对比
9.4本章小结
第10章指纹图像细节特征提取与MATLAB实现
10.1指纹识别技术概述
10.2指纹识别系统的工作原理
10.3指纹细节特征的提取
10.3.1指纹特征提取的方法
10.3.2指纹图像的细化后处理
10.3.3特征点的提取
10.3.4指纹特征的去伪
10.4指纹图像去伪与MATLAB实现
10.5本章小结
第11章基于多元回归模型的矿井通风量计算
11.1矿井通风量概述
11.2矿井通风量回归模型分析
11.3通风量多元回归分析
11.3.1数据的预处理
11.3.2瓦斯、煤尘、温度、湿度与通风量模型的建立
11.4矿井最优通风风量有效性分析
11.4.1空气中煤尘浓度与风速映射关系建模
11.4.2空气中瓦斯浓度与风速映射关系建模
11.4.3矿井中温湿度与风速映射关系建模
11.5预测模型误差检验
11.6本章小结
第12章基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算
12.1植被试验场概况
12.2试验方法
12.2.1试验参数
12.2.2土样的分析方法
12.2.3水样的分析方法
12.3植被过滤带净化效果评价方法
12.4植被过滤带净化效果影响因素分析
12.4.1植被条件对植被过滤带净化效果的影响
12.4.2入流水文条件对植被过滤带净化效果的影响
12.4.3带宽对植被过滤带净化效果的影响
12.4.4坡度对植被过滤带净化效果的影响
12.4.5入流污染物浓度对植被过滤带净化效果的影响
12.4.6土壤初始含水量对植被过滤带净化效果的影响
12.5植被过滤带净化效果关联度计算
12.6基于非线性多混合拟合模型的浓度削减率计算
12.7本章小结
第13章基于伊藤微分方程的布朗运动分析
13.1随机微分方程数学模型
13.1.1布朗运动概述
13.1.2布朗运动的数学模型
13.2布朗运动的随机微分方程
13.2.1随机微分方程
13.2.2随机微分方程系数
13.3伊藤微分方程及伊藤微分法则
13.3.1伊藤微分方程
13.3.2伊藤积分
13.3.3伊藤过程
13.3.4伊藤随机微分方程的解析解
13.3.5伊藤随机微分方程的数值解
13.4数值布朗运动模拟与MATLAB实现
13.4.1布朗运动的模拟
13.4.2几何布朗运动的模拟
13.4.3伊藤微分方程的布朗运动模拟
13.5本章小结
第14章基于Q学习的无线体域网路由方法
14.1无线体域网研究背景
14.2无线体域网性能分析
14.2.1无线体域网系统结构
14.2.2无线体域网的主要特点
14.3无线体域网路由协议
14.3.1无线路由协议
14.3.2高效节能路由协议
14.3.3DSR路由协议
14.4基于Q学习的无线体域网路由方法
14.4.1Agent增强学习算法
14.4.2增强学习算法的基本原理
14.4.3Q-learning增强学习算法
14.4.4基于Q学习的无线体域网路由策略
14.4.5WBAN路由分析与MATLAB实现
14.5本章小结
第15章基于遗传算法的公交排班系统分析
15.1公交排班系统背景分析
15.2公交线路模型仿真
15.2.1车辆行驶模型
15.2.2乘客上下车模型
15.3遗传算法的发展与现状
15.4遗传算法的基本思想
15.5遗传算法的特点
15.6遗传算法的应用步骤
15.7公交排班问题模型设计
15.7.1模型假设
15.7.2定义变量
15.7.3建立目标函数
15.7.4算法结构
15.8本章小结
第16章人脸检测识别与MATLAB实现
16.1人脸检测的意义
16.2人脸检测常用的几个彩色空间
16.2.1RGB彩色空间
16.2.2标准化RGB彩色空间
16.2.3HSV彩色空间
16.2.4YCrCb彩色空间
16.3静态肤色模型
16.3.1RGB颜色空间分割
16.3.2HSV颜色空间分割
16.3.3YCbCr颜色空间分割
16.4基于Lab颜色空间的人脸分割
16.5运动人图像检测与MATLAB实现
16.6本章小结
第2篇MATLAB高级算法应用设计
第18章基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
第19章车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究
第20章基于免疫算法的数值逼近优化分析
第21章基于启发式算法的函数优化分析
第22章一级倒立摆变结构控制系统的设计与仿真研究
第23章基于蚁群算法的函数优化分析
第24章基于引力搜索算法的函数优化分析
第25章基于细菌觅食算法的函数优化分析
第26章基于匈牙利算法的指派问题优化分析
第27章基于人工蜂群算法的函数优化分析
第28章基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析
第29章基于差分进化算法的函数优化分析
第30章基于鱼群算法的函数优化分析
参考文献

前言/序言

　　《MATLAB优化算法案例分析与应用》
　　MATLAB作为一款科学计算软件逐渐被广大科研人员所接受。其强大的数据计算功能、图像的可视化界面及代码的可移植性受到了广大高校师生及科研人员的认可。借助MATLAB，能够解决几乎所有的工程问题。对于一个数据分析和计算方面的工作者和学习者，利用MATLAB工具是一个很好的选择。
　　1．MATLAB简介
　　CleveMoler，MATLAB软件的创始人，美国工程院院士，MathWorks董事长和首席数学家，《MATLAB数值计算》（英文书名：NumericalComputingwithMATLAB）的作者。
　　MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。在新的版本中也加入了对C、FORTRAN、C++和Java的支持。
　　2．MATALB算法应用
　　目前市场上出版的书籍，大多数缺少理论背景分析，导致读者面对自己的课题，不知道如何应用。为了让大家能够结合理论，了解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，书中讲解时结合了深受读者欢迎的MATLAB案列应用分析，真正做到了理论知识和实践案例相结合，加深了对MATLAB算法应用的理解。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》所有案例均采用MATLAB进行设计，针对具体工程背景，采用不同的算法对所涉及案例进行求解，让读者真正理解算法实质，从而更好地应用到其他案例中。《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》以智能算法应用为主线，以分析工程案例为辅助，做到了理论和算法相结合，详解设计思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》特色
　　1．提供"在线交流，有问必答"的网络互动答疑服务
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　　2．内容讲解不枯燥
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》结合相关理论和实践案例，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程以及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。书中的案例很多是读者经常碰到的例子，读起来不枯燥。
　　3．内容丰富，覆盖面广
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》内容涵盖了常见智能算法的应用，包括BP网络、RBF网络、Hopfield网络、粒子群算法、遗传算法、人群搜索算法、模拟退火算法和蚁群算法等。针对分类、预测、优化和TSP问题，书中采用了不同的算法进行设计。读者通过阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》，也可以开发出适用于自己的程序。
　　4．循序渐进，由浅入深
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》从最简单的工程案例开始分析，让读者通过简单的工程案例，更好地熟悉和了解MATLAB的编程思路，然后逐步进入群智能算法，通过简单算法运用和算法改进策略，以及算法混合使用，逐步引导读者认识和掌握群智能算法的思想。
　　5．真实案例，随学随用
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》是一本注重实践的书，书中有大量的篇幅用在了MATLAB解决具体的真实案例中。在群智能算法章节中通过列举不同的函数，采用不同的算法进行寻优求解，读者可以从这些实例中更加深刻地理解所讲内容。同时，可以对这些案例稍加修改，即可用于自己的项目或课题上去，从而实现问题的求解。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》内容及体系结构
　　第1篇MATALB常见算法应用（第1～12章）
　　本篇介绍了MATLAB基础知识引入，包括GUI界面开发、灰色预测、偏最小二乘、指数平滑、马尔科夫链模型、层次分析法、模糊逼近、RBF网络逼近和模糊综合等案例。通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如价格指数、评价模型、拟合回归等模型。这些内容适应读者的各种需求，可以为后续的群智能算法学习打下坚实的基础。
　　第2篇MATALB群智能算法应用设计（第13～32章）
　　本篇涉及面较广，列举了BP神经网络、Hopfield网络、PSO、SA、SOA和GA算法等。通过案例分析，结合算法理论和程序代码，可以让读者深入理解MATLAB群智能算法的相关内容。通过本篇内容的学习，也可以让读者对MATALB智能算法应用向更加广泛、更加具体和更多的应用发展，让读者真正掌握算法核心，开发和设计出自己的可移植性代码。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》读者对象
　　*MATALB算法初学者；
　　*MATLAB算法爱好者；
　　*MATLAB开发人员；
　　*MATLAB爱好者；
　　*MATALB相关从业人员；
　　*刚入职的初、中级程序员；
　　*大中专院校的学生；
　　*相关培训学校的学员。
　　读者阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》交流版块提问，也可以发邮件，我们会及时答复。
　　编者
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》
　　为了能更有效地解决工业生产过程中大量存在的优化问题，自20世纪80年代以来，涌现出了很多智能优化算法。它们通过模拟某一自然现象或过程而发展起来，为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段，自诞生就引起了国内外学者的广泛关注，并被应用于许多领域。MATLAB作为一款科学计算软件被广大的科研人员所热爱，其强大的数据计算功能、图像的可视化界面及代码的可移植性受到了科研人员及高校师生的认可。借助MATLAB进行算法开发，能够解决几乎所有的工程问题。
　　目前市场上出版的同类书籍大多数缺少理论和背景分析，还有一些书中的代码使用了伪代码，这导致读者面对自己的课题不知道如何应用，或者是根本没法应用这些代码。为了让读者能更好地学习MATLAB优化算法，笔者编写并出版了《MATLAB优化算法案列分析与应用》（清华大学出版社，2014年9月第1版）。该书上市后深受读者欢迎，但因篇幅所限，也无法将所有常见的MATLAB算法都讲解到。为了让读者更加全面地学习MATLAB算法应用，笔者在该书的基础上重新编写了“进阶篇”。两《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》中所涉及的算法在算法种类上形成了互补，读者可以通过这两《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》更好及更完整地阅读相关领域的全套算法，从而丰富自己的MATLAB算法应用。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》中的算法案例针对具体的工程背景，采用不同的算法对所涉及的案例用MATLAB进行求解，让读者能真正理解算法的本质，从而更好地将其应用到实际工程和科学研究中。《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》以智能算法应用为主，以分析工程案例为辅，做到了理论和算法相结合，并详细讲解其思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。
　　对算法熟悉的读者也许会注意到，一种高级算法总是和函数优化分析相结合。因为所有的工程问题归根结底都转化为函数问题，所以算法和函数优化结合的案例分析是MATLAB算法学习中最通用的剖析方法，也是MATLAB算法学习的精华。希望广大读者能够很好地掌握。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》特色
　　1．提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务
　　国内最大的MATLAB&Simulink技术交流平台——MATLAB中文论坛联合《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》作者和编辑，一起为您提供与《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得最佳的阅读体验。具体参与方式请详细阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》封底的说明。
　　2．内容讲解不枯燥
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》结合相关算法理论和实践案例，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程以及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。书中的案例大多数是针对具体的工程应用和研究，阅读起来不枯燥。
　　3．内容丰富和深入，覆盖面极广
　　相比笔者之前出版的《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书，《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》内容更加丰富，涵盖面更加广泛，而且内容更加深入。《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》基本包括了所有常见的MATLAB优化算法及应用，包括贝叶斯分类器、期望最大化算法、K最近邻密度估计、朴素贝叶斯分类器、背景差分法、小波变换、BP网络、递归最小二乘（RLS）算法、GA优化的BP网络算法、分形盒维数、带约束的非线性目标优化、边缘检测算法、人脸检测、改进的图像边缘检测算法、指纹图形去伪算法、多元回归算法、DW检验、非线性多混合函数拟合模型、伊藤微分方程、布朗运动、无线体域网路由方法、罚函数的粒子群算法、遗传算法、图像识别、车载自组织网络、免疫算法、启发式搜索算法、倒立摆变结构控制系统设计、蚁群算法、万有引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改进的遗传算法、差分进化算法和鱼群算法等。针对分类、预测、优化和控制系统问题，《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》采用不同的算法进行设计，即便初学者通过阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》也可以开发出适用于自己问题的程序。
　　4．循序渐进，由浅入深
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》从算法原理与求解流程出发，辅以MATLAB程序验证，通过算法代码可以直观地理解算法原理中所涉及的公式，从而引导读者去认识和掌握群智能算法的思想。
　　5．大量真实案例，随学随用
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》是一本注重实践的书。因此，有大量的篇幅用在了真实的MATLAB算法解决具体案例中。《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》在偏重于群智能算法讲解，如蚁群算法、遗传算法、差分进化算法、蜂群算法和细菌觅食算法等，通过函数优化分析，采用不同的算法通过寻优求解，读者可以从这些实例中更加深刻的理解，同时，只需要稍加修改这些案列，即可用于读者正在应用的项目或课题上去，从而实现问题的求解。
　　6．语言通俗易懂，讲解图文并茂
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》用通俗易懂的语言讲解各个知识点和算法案例，而且在讲解过程中提供了大量的图示帮助读者直观地理解所学知识。所以无论是新手，还是有一定基础的读者，都能顺利地阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》，从而提高自己的算法水平。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》内容
　　第1篇MATLAB常用算法应用设计（第1~16章）
　　本篇介绍了MATLAB的常用算法，包括贝叶斯分类器、期望最大化算法、K最近邻密度估计、朴素贝叶斯分类器、背景差分法、小波变换、BP网络、递归最小二乘（RLS）算法、GA优化的BP网络算法、分形盒维数、带约束的非线性目标优化、边缘检测算法、人脸检测、改进的图像边缘检测算法、指纹图形去伪算法、多元回归算法、DW检验、非线性多混合函数拟合模型、伊藤微分方程和布朗运动等案例。通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如图像检测、函数优化预测、拟合回归和分类等模型。通过对这些内容的学习，也为第2篇的学习打下了坚实的算法基础。
　　第2篇MATLAB高级算法应用设计（第17~30章）
　　本篇涉及面较广，而且内容较为深入，主要介绍了罚函数的粒子群算法、遗传算法、图像识别、车载自组织网络、免疫算法、启发式搜索算法、倒立摆变结构控制系统设计、蚁群算法、万有引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改进的遗传算法、差分进化算法和鱼群算法等案例。通过这些算法案例分析，并结合算法理论和程序代码，能真正适应广大科研人员和高校师生的需要。通过学习本篇的MATALB高级算法应用，可以让读者向更广泛、更具体和更多的应用发展，可以让读者真正掌握算法核心，设计和开发出符合要求的可移植性代码。
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　　*算法初学者建议先阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书，然后再阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》，效果更好；
　　*对算法有一定了解和研究的读者可以根据自己的实际情况安排阅读计划；
　　*经常到MATLAB中文论坛上逛逛，阅读相关技术帖子，也是很好的提高方式；
　　*每个案例都要亲手实践，并思考是否可以用于自己的工程项目或者研究中。
　　笔者结合自己在西南交通大学学习期间掌握的各类算法及出于对MATLAB的爱好，通过参阅大量的相关资料，精心准确，写作了《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》。由于算法研究的复杂性，笔者的写作也需要借鉴前辈的一些研究成果才能做得更好，所以《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》写作的过程中笔者也参考了一些自己平时积累的参考资料，部分资料可能来自于前辈们的著作。在此向这些前辈们表示深深的敬意和感谢！由于无法联系到原作者，所以写作时也无法一一征求意见。如果有不当之处，请联系笔者或者《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》编辑。
　　阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的《MATLAB优化算法案例分析与应用（基础篇+进阶篇）（套装共2册）》交流版块提问，也可以发邮件，我们会及时答复。
　　编著者于成都