MATLAB智能算法超级学习手册.pdf电子书下载 (高飞)

《MATLAB智能算法超级学习手册（高飞）》是由智能算法领域专家高飞编著的实战型技术指南，系统整合了MATLAB平台在智能算法开发、优化与应用中的核心技术，覆盖机器学习、进化计算、群体智能、神经网络等前沿领域。本书以“理论精解+代码剖析+工程实战”为特色，通过近200个案例和500余段可运行代码，为读者构建从算法原理到工业落地的完整知识链条，是高校师生、算法工程师及科研人员掌握智能算法开发与应用的权威参考书。

内容体系与核心架构
全书以MATLAB R2023b为工具环境，围绕“基础算法—进阶优化—综合应用”的递进式逻辑展开：

基础算法模块：详解遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模拟退火（SA）等经典智能算法的数学模型与MATLAB实现，通过函数极值寻优、旅行商问题（TSP）等案例，拆解算法参数调优的关键技巧。

机器学习集成：结合MATLAB机器学习工具箱，剖析支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升决策树（GBDT）等算法的代码实现，并针对数据预处理、特征工程、模型评估等环节提供标准化开发模板。

深度强化学习：专章解析深度Q网络（DQN）、策略梯度（PG）等强化学习算法在MATLAB中的仿真环境搭建，以机械臂控制、智能电网调度为例，演示算法与Simulink的联合仿真技术。

工业实战专题：聚焦工程优化场景，涵盖多目标车间调度、物流路径规划、能源系统优化等12个工业级案例，提供完整的MATLAB App Designer交互界面开发指南，助力算法快速落地。

特色亮点与技术优势
代码级深度解析：每个算法均提供逐行注释的MATLAB源码，如遗传算法的选择算子自定义函数、PSO惯性权重动态调整逻辑等，帮助读者突破“懂理论但不会编码”的瓶颈。

可视化教学创新：利用MATLAB强大的图形绘制能力，动态展示算法收敛过程（如粒子群轨迹演化图）、决策边界可视化（如SVM分类效果）、神经网络特征提取热力图等，直观呈现算法内在机理。

跨学科实战融合：突破传统算法教材的单一维度，设计“算法+行业”复合案例，如基于模糊控制的智能温室系统、结合蚁群算法的5G基站部署优化，体现智能算法在智能制造、智慧城市等领域的应用价值。

适用场景与读者价值
本书既适合零基础读者通过“案例复现—代码改写—自主设计”三步学习法掌握智能算法开发，也为进阶用户提供工程优化的高阶方法论：

高校教学：配套实验课程大纲及习题库，满足人工智能、自动化等专业课程设计需求，通过“车辆路径优化”“图像识别分类”等课程项目提升学生工程实践能力。

科研攻关：提供多目标优化算法（MOEA/D）、元启发式算法改进方案（如混合蛙跳算法）等前沿内容，加速论文复现与算法创新。

工业开发：针对工程中的非线性优化问题，提供MATLAB与C/C++混合编程、GPU加速计算等实战技巧，显著提升大规模问题的求解效率。

第2版新增“深度学习模型压缩与部署”章节，详解MATLAB Coder工具链实现算法嵌入式移植的全流程，并附赠30个工业数据集及在线代码调试平台访问权限。本书以“即学即用”的编写理念，成为连接智能算法理论与产业实践的桥梁，是智能化时代不可或缺的技术工具书。

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