遺傳演算法程序框圖

① 螞蟻演算法的思想進化公式及遺傳演算法的演算法流程圖

遺傳演算法（Genetic Algorithm）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，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法（SGA）。

② 工程優化設計與MATLAB實現的其他圖書

書名：工程優化設計與MATLAB實現（修訂版）
書號：9787302266082
作者：張永恆等
定價：34元
出版日期：2011-9-5
出版社：清華大學出版社
內容簡介
本書以工程實例為背景，以MATLAB語言為工具，較全面地介紹了優化設計的理論及應用。本書主要內容包括：優化設計基本模型；優化設計數學基礎知識；一維搜索方法；無約束優化問題、有約束優化問題的經典演算法；啟發式優化演算法，包括蟻群優化、粒子群優化演算法、遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌演算法和人工神經網路演算法；MATLAB優化工具箱函數及應用；優化演算法工程應用實例及MATLAB基礎知識。書中配有完整的MATLAB程序。本書可作為高等工科院校有關專業優化設計方面課程的教材和教學參考書，也可供有關專業的師生和工程技術人員參考。
前言
優化設計是一門古老而新興的理論，既有著很強的應用背景，又有著堅實的數學基礎。它的數學基礎可以追溯到牛頓（Newton,1642-1727) 、萊布尼茨（W.Leibniz,1646-1716）創立的微積分理論。優化設計與運籌學有著密切的聯系，前者是後者在非線性規劃方向的延伸和發展。優化設計主要研究連續函數在有約束和無約束條件下單目標函數或多目標函數的最優值問題，而運籌學主要研究經濟活動和軍事活動中能用數量來表達的有關策劃、管理方面的問題。隨著科學技術和生產的發展，運籌學已滲入到多個領域，其本身也在不斷發展，包含了多個數學分支，如數學規劃（又包含線性規劃、非線性規劃、整數規劃、組合規劃等）、圖論、網路流、決策分析、排隊論、可靠性數學理論、庫存論、對策論、搜索論、模擬等。在運籌學方面，我國著名科學家錢學森、許國志、數學家華羅庚等作出了重要貢獻。1956年錢學森和許國志共同創建了中國第一個運籌學研究組織。從20世紀60年代開始，華羅庚持續近20年在全國范圍內推廣優選法和統籌法，產生了巨大的經濟效益。其中優選法採用的黃金分割搜索方法也是優化設計中一維搜索常用的一種方法。各種啟發式（heuristic）演算法或智能演算法，如遺傳演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、神經網路演算法等不但能解決連續函數的優化問題，也能解決離散函數的優化問題，它們將優化設計與運籌學緊密結合起來。
廣義來說優化設計採用的方法是搜索的方法，傳統的優化設計方法主要採用線搜索方法，而啟發式優化方法採用多方位的隨機搜索方法。對非線性函數來說，在極值點附近可以用二次函數來逼近，若存在極小值，則極值點附近的函數值均大於極值點處的函數值。求連續函數極值的問題，一部分人可能會想到用求導數的方法來解決，另一部分人可能不採用求導數的方法，而直接用比較的方法來確定搜索區間和極小值。與求導數的方法相比，直接搜索法是優化設計中更基礎的方法。從優化設計的數學模型來分，優化設計問題可分為有約束的優化問題和無約束的優化設計問題；而從求解方法來分，優化設計方法可分為基於導數的方法和直接搜索方法。隨機方向法、復合型法、鮑威爾法、可行方向法均屬於直接搜索法，值得注意的是遺傳演算法、蟻群演算法、粒子群演算法等啟發式演算法均含有隨機方向法的基本內涵。
優化設計廣泛應用於航空、汽車、化工、電力、建築、機械製造等眾多領域，由於優化問題的多樣性，相應出現了多種優化設計方法，每一種方法都有其自身的特點和適用范圍，在實際應用中，特別對於大型優化設計問題，不應以一次計算結果或一種方法得出的結果作為最終的最優結果。
優化設計是以工程設計問題為背景，將最優化原理與計算技術相結合的產物。不論是從學習的角度還是從應用的角度，實踐都是非常重要的，實踐既是學習的終點又是學習的起點。本書特別強調理論與實踐的結合。實踐包括多個方面，最基本的是通過簡單的例子用手工演算來驗證演算法，然後是通過編程利用計算機實現和驗證優化演算法，最後是針對工程設計問題建立優化設計模型，選擇合適的優化演算法解決設計問題。MATLAB不但是實現數值計算的計算機高級語言，同時也是解決多種工程和數學問題的模擬軟體。本書以MATLAB語言作為程序設計語言和實踐環境，針對每一種演算法編寫了學習程序，方便讀者學習。這些程序主要為驗證優化演算法而設計，讀者可以以此為基礎編寫自己的程序。MATLAB本身包含有命令格式和GUI格式的優化工具箱，並隨著版本的升級不斷加入新的優化演算法。本書第11章簡要介紹了MATLAB優化工具箱命令格式的各種優化函數，優化工具箱函數為實現優化設計提供了極大的方便，但從學習的角度來說，應盡可能自己編程以便深刻領會和掌握所學的優化演算法。
本書修訂版保持了原書的內容，對部分內容作了修訂，完善了各章習題。本書配有電子教案，需要者可與清華大學出版社聯系。
本書由張永恆主編並統稿，蔡慧林、褚衍東審閱，何瑋、馬斌、朱凌雲（蘭州交通大學）、嚴軍（西北師范大學）參加編寫。第1章、第12.1~12.3節由張永恆編寫；第9章和第12.10節由何瑋編寫；第5、6、7章由馬斌編寫；第2、4、8章由朱凌雲編寫；第3、10、11章和第12.4~12.9節由嚴軍編寫；習題由張永恆、馬斌、朱凌雲編寫。在編寫過程中，張鵬、劉金平、程明、周志勇、寧珍、劉軍強、唐強完成了部分程序的調試工作，在此表示感謝。在編寫過程中參考了網路中有關作者的資料在此一並表示感謝。
由於作者水平有限，書中一定有不少錯誤和缺點，敬請廣大讀者提出寶貴意見。
目錄
目 錄
第1章 緒論1
1.1 最優化問題的提出1
1.2 最優化問題的分類4
1.3 優化模型的圖形表示5
1.4 有限元法引例10
1.5 多學科設計優化集成軟體iSIGHT簡介12
習題16第2章 優化設計的數學基礎18
2.1 向量與矩陣的范數18
2.1.1 向量的范數18
2.1.2 矩陣的范數18
2.2 方向導數與梯度19
2.2.1 方向導數19
2.2.2 梯度20
2.3 函數的泰勒級數展開21
2.4 無約束優化問題的極值條件22
2.5 凸集與凸函數25
2.5.1 凸集25
2.5.2 凸函數25
2.6 有約束優化問題的極值條件27
2.6.1 等式約束優化問題的極值條件27
2.6.2 不等式約束優化問題的極值條件29
習題36第3章 線性規劃37
3.1 線性規劃的標准形式37
3.2 單純形法38
3.2.1 基本解與基本可行解38
3.2.2 基本可行解的轉換42
3.2.3 單純形法的計算步驟44
3.2.4 單純形法列表計算47
3.3 單純形法的MATLAB程序及實例49
3.4 改進的單純形法51
3.4.1 改進的單純形法的基本思想52
3.4.2 改進的單純形法的計算步驟52
3.5 改進的單純形法的MATLAB程序及實例55
習題57第4章 一維搜索方法60
4.1 確定初始單峰區間的方法--進退法60
4.1.1 進退法原理60
4.1.2 進退法程序框圖及MATLAB程序61
4.2 黃金分割法63
4.2.1 黃金分割法的基本原理63
4.2.2 黃金分割法的計算方法63
4.2.3 黃金分割法的計算框圖和MATLAB程序64
4.3 拉格朗日插值多項式66
4.3.1 線性插值66
4.3.2 二次函數插值66
4.3.3 ?n?次拉格朗日插值多項式70
4.4 插值與擬合的其他方法71
4.4.1 差商與牛頓插值71
4.4.2 列維爾插值法72
4.4.3 曲線擬合的最小二乘法75
4.4.4 正交多項式及其在曲線擬合中的應用76
4.5 一元及多元非線性方程求根81
4.5.1 一元非線性方程求根81
4.5.2 多元非線性方程組求根84
習題85第5章 無約束優化問題的導數解法87
5.1 最速下降法87
5.1.1 最速下降法的基本原理87
5.1.2 最速下降法的MATLAB程序89
5.2 牛頓法90
5.2.1 牛頓法的基本原理90
5.2.2 阻尼牛頓法92
5.2.3 阻尼牛頓法的MATLAB程序93
5.3 共軛梯度法94
5.3.1 共軛方向的概念94
5.3.2 共軛方向與函數極值的關系94
5.3.3 共軛梯度法的幾種形式95
5.3.4 共軛梯度法的MATLAB程序99
5.4 變尺度法100
5.4.1 變數的尺度100
5.4.2 變尺度矩陣的建立103
5.4.3 變尺度法的MATLAB程序106
習題108第6章 無約束優化問題的直接解法109
6.1 坐標輪換法109
6.1.1 坐標輪換法的基本原理109
6.1.2 搜索方向與步長的確定109
6.1.3 坐標輪換法的MATLAB程序110
6.2 單形替換法112
6.2.1 單形替換法（一）113
6.2.2 單形替換法（二）114
6.2.3 單形替換法的MATLAB程序115
6.3 鮑威爾法119
6.3.1 鮑威爾法的原理120
6.3.2 鮑威爾基本演算法的步驟120
6.3.3 改進的鮑威爾方法121
6.4 鮑威爾法的MATLAB程序及實例125
習題127第7章 約束優化問題的直接解法129
7.1 隨機方向法129
7.1.1 隨機方向法的基本原理129
7.1.2 隨機方向法的步驟129
7.1.3 隨機方向法的MATLAB程序130
7.2 復合形法133
7.2.1 復合形法的步驟133
7.2.2 復合形法的MATLAB程序135
7.3 可行方向法140
7.3.1 可行方向法的搜索策略140
7.3.2 Zoutendijk可行方向法141
7.3.3 Rosen可行方向法144
7.3.4 Rosen可行方向法的MATLAB程序146
習題150第8章 約束優化問題的間接解法152
8.1 罰函數法152
8.1.1 內點罰函數法152
8.1.2 外點罰函數法156
8.1.3 混合罰函數法158
8.2 增廣乘子法160
8.2.1 拉格朗日乘子法160
8.2.2 等式約束的增廣乘子法162
8.2.3 不等式約束的增廣乘子法165
習題169第9章 多目標函數優化設計171
9.1 多目標優化問題172
9.1.1 多目標優化問題的數學模型172
9.1.2 多目標優化設計解的類型172
9.2 多目標優化問題的求解方法173
9.2.1 線性組合法173
9.2.2 理想點法174
9.2.3 乘除法175
習題175第10章 最優化問題的啟發式演算法177
10.1 蟻群演算法177
10.1.1 蟻群演算法求解TSP的基本原理177
10.1.2 用蟻群演算法求解函數優化問題181
10.2 粒子群優化演算法185
10.2.1 粒子群優化演算法的基本原理185
10.2.2 用粒子群演算法求解函數優化問題185
10.3 遺傳演算法189
10.3.1 遺傳演算法的基本原理189
10.3.2 混合遺傳演算法196
10.3.3 十進制編碼遺傳演算法199
10.3.4 用遺傳演算法求解TSP問題203
10.4 模擬退火演算法204
10.5 人工神經網路演算法208
10.5.1 人工神經網路的特徵及分類208
10.5.2 BP網路209
10.5.3 Hopfield神經網路模型212
習題222第11章 MATLAB優化工具箱簡介223
11.1 MATLAB常用內部數學函數223
11.2 MATLAB優化工具箱的主要函數224
11.2.1 MATLAB求解優化問題的主要函數224
11.2.2 優化函數控制參數225
11.3 線性規劃問題226
11.4 一元和多元函數的優化問題228
11.4.1 一元函數的優化問題228
11.4.2 多元函數的無約束優化問題228
11.4.3 多元函數的有約束優化問題230
11.4.4 二次規劃問題231
11.5 半無限約束多元函數優化問題233
11.6 多目標優化問題234
11.6.1 理想點法234
11.6.2 線性加權和法237
11.6.3 最大最小法239
11.6.4 目標達到法240
11.7 最小二乘法在優化及數據擬合中的應用242
11.7.1 有約束線性最小二乘243
11.7.2 最小二乘法數據（曲線）擬合之一244
11.7.3 最小二乘法數據（曲線）擬合之二245
11.7.4 最小二乘法數據（曲線）擬合之三246
11.8 非線性方程的求解247
11.8.1 一元非線性方程的解247
11.8.2 非線性方程組的解247
習題251第12章 工程優化設計實例254
12.1 平面連桿機構的優化設計254
12.1.1 曲柄搖桿機構優化設計數學模型255
12.1.2 曲柄搖桿機構優化設計的MATLAB程序及運行結果256
12.2 凸輪優化設計257
12.2.1 凸輪型線優化設計目標函數258
12.2.2 優化函數約束條件259
12.2.3 凸輪機構優化設計的MATLAB程序及計算實例259
12.3 螺栓連接的優化設計261
12.3.1 螺栓連接受力分析261
12.3.2 螺栓連接的設計變數、目標函數及約束條件262
12.3.3 螺栓連接的優化數學模型263
12.3.4 螺栓連接優化設計的MATLAB程序及運行結果263
12.4 圓柱齒輪傳動的優化設計264
12.4.1 模糊綜合評判的一般流程264
12.4.2 圓柱齒輪傳動優化設計的目標函數和設計變數266
12.4.3 圓柱齒輪傳動優化設計的約束條件267
12.4.4 最優截集水平值?λ???的確定269
12.4.5 圓柱齒輪傳動優化設計的MATLAB程序及計算結果270
12.5 圓柱螺旋彈簧的優化設計272
12.5.1 圓柱螺旋彈簧優化設計的數學模型272
12.5.2 圓柱螺旋彈簧優化設計實例274
12.6 軸的優化設計275
12.6.1 扭轉軸的優化設計275
12.6.2 圓形等截面軸的優化設計276
12.6.3 車床主軸的優化設計278
12.7 桁架的優化設計281
12.7.1 靜定桁架的優化設計281
12.7.2 三桿桁架的優化設計284
12.8 換熱器的優化設計286
12.8.1 換熱器優化設計（一）286
12.8.2 換熱器優化設計（二）289
12.9 基於優化方法的常微分方程邊值問題數值解291
12.9.1 基於MATLAB函數的求解方法291
12.9.2 求解兩點邊值問題的打靶法292
12.9.3 邊界層微分方程組及相似解293
12.9.4 流函數方程和溫度方程的求解295
12.10 含間隙機械繫統的參數優化設計306
12.10.1 力學模型及運動微分方程307
12.10.2 系統的分岔和通向混沌的道路308
12.10.3 系統優化設計的MATLAB程序309
習題312參考文獻316

③ 求matlab程序（數學建模） 的流程圖

建模的程序倒是有，以前都不用程序的流程圖，建模好像也用不著吧，如果只需要程序可以給你，流程圖你自己下一個VISiO軟體來做吧，很簡單

④ 用遺傳演算法預估數學模型中的三個未知參數，涉及系統辨識，請告知涉及系統辨識的遺傳演算法的matlab程序模板

作為發酵工業中游技術核心的發酵過程式控制制和優化技術，既關繫到能否發揮菌種的最大生產能力，又會影響到下游處理的難易程度，在整個發酵過程中是一項承上啟下的關鍵技術。本書作者多年來一直從事發酵過程的在線檢測、解析、控制和優化等方面的研究，在借鑒國外的有關最新研究成果和作者自身完成的研究實例的基礎上，博採眾家之長，寫成此書。
全書結合具體的發酵過程實例，分別對發酵過程的解析、控制和優化，特別是在線檢測、在線狀態預測和模式識別，以及在線控制和最優化控制的技術及方法進行了比較系統詳細的介紹，並引入了模糊邏輯推理、人工神經網路模型、代謝網路模型等新型的控制、優化、狀態預測以及模式識別等方法和技術。
本書適合於從事發酵工程、生物工程、生物化工、化學工程等相關專業領域研究的科研人員、教師和工程師使用，也可供大專院校相關專業的高年級本科生和研究生參考。目錄
第一章緒論1
第一節生物過程的特點以及生物過程的操作、控制、優化的基本特徵1
第二節生物過程式控制制和優化的目的及研究內容2
第三節發酵過程式控制制概論4
第四節發酵過程的狀態變數、操作變數和可測量變數6
第五節用於發酵過程式控制制和優化的各類數學模型7
第六節發酵過程最優化控制方法概論8
一、基於非構造式動力學模型的最優化控制方法8
二、基於可實時測定的過程輸入輸出時間序列數據和黑箱模型的
最優化控制方法9
參考文獻10

第二章生物過程參數在線檢測技術11
第一節ph的在線測量13
一、ph感測器的工作原理13
二、ph感測器的使用15
第二節溶氧濃度的在線測量18
一、溶氧濃度測量原理18
二、溶氧電極19
三、溶氧電極的使用21
第三節發酵罐內氧氣和二氧化碳分壓的測量以及呼吸代謝參數的計算23
一、氧分析儀23
二、尾氣co2分壓的檢測26
三、呼吸代謝參數的計算26
第四節發酵罐內氧氣體積傳質系數kla的測量31
一、亞硫酸鹽氧化法31
二、溶氧電極法32
三、物料衡演算法33
四、動態測定法34
五、取樣極譜法35
六、復膜電極測定kla35
第五節發酵罐內細胞濃度的在線測量和比增殖速率的計算36
一、菌體濃度的檢測方法及原理36
二、在線激光濁度計38
第六節生物感測器在發酵過程檢測中的應用39
一、生物感測器的類型和結構原理39
二、發酵罐基質（葡萄糖等）濃度的在線測量43
三、引流分析與控制（fia）45
四、發酵罐器內一級代謝產物（乙醇、有機酸等）濃度的在線
測量47
參考文獻48

第三章發酵過程式控制制系統和控制設計原理及應用49
第一節過程的狀態方程式49
第二節生物過程的典型和基本數學模型51
一、生物過程最基本的合成和代謝分解反應51
二、生物過程典型的數學模型形式55
三、發酵過程的各種得率系數和各種比反應速率的表現形式57
四、生物反應器的基本操作方式62
五、發酵過程狀態方程式在「理想操作點」近旁的線性化64
第三節拉普拉斯變換與反拉普拉斯變換67
一、拉普拉斯變換的定義68
二、拉普拉斯變換的基本特性以及基本函數的拉普拉斯變換68
三、反拉普拉斯變換69
四、有理函數的反拉普拉斯變換69
五、過程的傳遞函數gp(s)——線性狀態方程式的拉普拉斯函數
表現形式69
六、過程傳遞函數的框圖和轉換70
七、過程對於輸入變數變化的響應特性71
第四節過程的穩定性分析74
一、過程穩定的判別標准74
二、過程在平衡點（特異點）近旁的穩定特性的分類75
三、連續攪拌式生物反應器的穩定特性的解析77
第五節生物過程的反饋控制和前饋控制79
一、生物過程的前饋控制79
二、流加操作的生物過程中常見的前饋控制方式80
三、生物過程的反饋控制83
四、生物過程中反饋控制與前饋控制的並用84
第六節pid反饋控制系統的設計和解析86
一、閉迴路pid反饋控制的性能特徵86
二、比例動作87
三、積分動作88
四、微分動作89
五、pid反饋控制器的構成特徵89
六、反饋控制系統的穩定性分析89
七、反饋控制系統的設計和參數調整91
八、開關反饋控制94
第七節反饋控制系統在生物過程式控制制中的實際應用95
一、以溶氧濃度（do）變化為反饋指標的流加培養控制——
dostat法95
二、以ph變化為反饋指標的流加培養控制——phstat法98
三、以rq為反饋指標的流加培養控制100
四、直接以葡萄糖濃度為反饋指標的流加培養控制101
五、以代謝副產物濃度為反饋指標的流加培養控制103
參考文獻105

第四章發酵過程的最優化控制106
第一節最優化控制的研究內容、表述、特點和方法106
第二節最大原理及其在發酵過程最優化控制中的應用107
一、最大原理及其演算法簡介107
二、利用最大原理確定流加培養過程的最優基質流加策略和方式111
三、最大原理的數值解法及其在生物過程最優化控制中的應用116
第三節格林定理及其在發酵過程最優化控制中的應用121
一、格林定理121
二、利用格林定理求解流加培養（發酵）的最短時間軌道問題122
三、格林定理在乳酸菌過濾培養最優化控制中的應用125
四、利用格林定理進行乳酸菌過濾培養最優化控制的計算機模擬和
實驗結果128
第四節遺傳演算法及其在發酵過程最優化控制中的應用131
一、遺傳演算法簡介131
二、遺傳演算法的演算法概要及其在重組大腸桿菌培養的最優化控制
中的應用132
三、遺傳演算法在酸乳多糖最優化生產中的應用138
參考文獻143

第五章發酵過程的建模和狀態預測144
第一節描述發酵過程的各類數學模型簡介144
一、非構造式動力學模型145
二、代謝網路模型146
三、基於在線時間序列數據的自回歸平均移動模型146
四、人工神經網路模型147
五、正交或多項式回歸模型148
第二節非構造式動力學數學模型的建模方法148
一、利用非線性規劃法確定非構造式動力學數學模型的模型參數148
二、利用遺傳演算法確定過程模型參數157
第三節利用人工神經網路建模和預測發酵過程的狀態159
一、神經細胞和人工神經網路模型159
二、人工神經網路模型的類型161
三、人工神經網路的誤差反向傳播學習演算法163
四、利用人工神經網路在線識別發酵過程的生理狀態和濃度變化
模式167
五、利用人工神經網路的發酵過程狀態變數預測模型169
六、利用人工神經網路的非線性回歸模型173
七、結合使用人工神經網路模型和遺傳演算法的過程優化175
第四節卡爾曼濾波器在發酵過程狀態預測中的應用176
一、卡爾曼濾波器及其演算法176
二、利用卡爾曼濾波器在線推定菌體的比增殖速率178
參考文獻180

第六章發酵過程的在線自適應控制182
第一節基於在線時間序列輸入輸出數據的自回歸移動平均模型解析184
一、自回歸移動平均模型詳解184
二、利用逐次最小二乘回歸法計算和確定自回歸移動平均模型的
模型參數186
第二節基於自回歸移動平均模型的在線自適應控制189
一、「極配置」 型的在線自適應控制系統189
二、「最優控制」型的在線自適應控制系統190
三、酵母菌流加培養過程的比增殖速率在線自適應最優控制193
四、乳酸連續過濾發酵過程的在線自適應控制196
第三節基於自回歸移動平均模型的在線最優化控制201
一、麵包酵母連續生產的在線最優化控制201
二、乳酸連續過濾發酵的在線最優化控制205
第四節基於遺傳演算法的在線最優化控制210
一、利用遺傳演算法實時在線跟蹤和更新非構造式動力學模型的
參數210
二、結合使用最大原理和遺傳演算法的在線最優化控制212
參考文獻214

第七章人工智慧控制216
第一節模糊邏輯控制器217
一、模糊邏輯控制器的特點和簡介217
二、模糊語言數值表現法和模糊成員函數218
三、模糊規則223
四、模糊規則的執行和實施——解模糊規則的方法225
五、模糊邏輯控制系統的構成、設計和調整228
第二節模糊邏輯控制系統在發酵過程中的實際應用231
一、酵母流加培養過程的模糊控制231
二、谷氨酸流加發酵過程的模糊控制237
三、輔酶q10發酵生產過程的模糊控制241
四、模糊推理技術在發酵過程在線狀態預測中的應用245
第三節基於人工神經網路的控制系統及其在發酵過程中的應用250
一、基於人工神經網路的在線自適應控制250
二、模糊神經網路控制系統及其在發酵過程中的實際應用253
三、模糊神經網路控制器及其在發酵過程中的應用260
參考文獻268
第八章利用代謝網路模型的過程式控制制和優化270
第一節代謝網路模型解析270
一、代謝網路模型的簡化、計算和求解272
二、利用代謝網路模型的狀態預測277
第二節網路信號傳遞線圖和利用網路信號傳遞線圖的代謝網路模型278
一、網路信號傳遞線圖及其簡化278
二、利用代謝信號傳遞線圖處理代謝網路281
三、利用網路信號傳遞線圖的代謝網路分析282
第三節代謝網路模型在賴氨酸發酵過程在線狀態預測和控制中的
應用284
一、簡化代謝網路模型的建立286
二、利用簡化代謝網路模型進行在線狀態預測的結果288
參考文獻290

第九章計算機在生化反應過程式控制制中的應用291
第一節過程工業的特點和計算機控制291
一、過程工業的特點291
二、數字計算機在過程式控制制中應用概述293
第二節集散控制系統及介面技術296
一、集散控制系統簡介296
二、集散控制系統的特點298
三、過程介面技術299
第三節檸檬酸發酵過程計算機控制系統設計302
一、系統結構設計303
二、組態軟體設計304
三、系統功能設計305
四、系統控制演算法及優化305
第四節青黴素發酵過程專家控制系統307
一、青黴素發酵過程的特點和控制上的困難307
二、青黴素發酵過程專家控制系統308
三、系統運行情況312

⑤ 螞蟻演算法的思想進化公式及遺傳演算法的演算法流程圖

抄的
目前蟻群演算法主要用在組合優化方面，基本蟻群演算法的思路是這樣的：
1. 在初始狀態下，一群螞蟻外出，此時沒有信息素，那麼各自會隨機的選擇一條路徑。
2. 在下一個狀態，每隻螞蟻到達了不同的點，從初始點到這些點之間留下了信息素，螞蟻繼續走，已經到達目標的螞蟻開始返回，與此同時，下一批螞蟻出動，它們都會按照各條路徑上信息素的多少選擇路線(selection)，更傾向於選擇信息素多的路徑走（當然也有隨機性）。
3. 又到了再下一個狀態，剛剛沒有螞蟻經過的路線上的信息素不同程度的揮發掉了(evaporation)，而剛剛經過了螞蟻的路線信息素增強(reinforcement)。然後又出動一批螞蟻，重復第2個步驟。
每個狀態到下一個狀態的變化稱為一次迭代，在迭代多次過後，就會有某一條路徑上的信息素明顯多於其它路徑，這通常就是一條最優路徑。

關鍵的部分在於步驟2和3：
步驟2中，每隻螞蟻都要作出選擇，怎樣選擇呢？
selection過程用一個簡單的函數實現：
螞蟻選擇某條路線的概率＝該路線上的信息素÷所有可選擇路線的信息素之和
假設螞蟻在i點，p(i,j)表示下一次到達j點的概率，而τ(i,j)表示ij兩點間的信息素，則：
p(i,j)＝τ(i,j)/∑τ(i)
（如果所有可選路線的信息素之和∑τ(i)＝0，即前面還沒有螞蟻來過，概率就是一個[0,1]上的隨機值，即隨機選擇一條路線）
步驟3中，揮發和增強是演算法的關鍵所在（也就是如何數學定義信息素的）
evaporation過程和reinforcement過程定義了一個揮發因子，是迭代次數k的一個函數
ρ(k)＝1－lnk/ln(k+1)
最初設定每條路徑的信息素τ(i,j,0)為相同的值
然後，第k+1次迭代時，信息素的多少
對於沒有螞蟻經過的路線：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)，顯然信息素減少了
有螞蟻經過的路線：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)＋ρ(k)/|W|，W為所有點的集合

為什麼各個函數要如此定義，這個問題很難解釋清楚，這也是演算法的精妙所在。如此定義信息素的揮發和增強，以及路徑選擇，根據馬爾可夫過程（隨機過程之一）能夠推導出，在迭代了足夠多次以後，演算法能夠收斂到最佳路徑。

⑥ 基因演算法 人工神經元網路 matlab

你給出了遺傳演算法的MATLAB程序（Genetic Agorithm),最好別叫它為基因演算法，這不是標准翻譯。
程序里有遺傳演算法完整的過程（選擇、交叉、變異、計算適應度值，目標就是要fitness=8/sum(error.^2)最大，那麼sum(error.^2)也就是均方誤差最小，這也實現了訓練的目的。
看來這個程序只是用遺傳演算法代替了傳統的誤差反射傳播演算法，以均方誤差最小作為收斂條件。這不是真正的遺傳演算法和人工神經網路相結合。有一種模式是用遺傳演算法來調整網路的連接權值。

⑦ 工程優化設計與MATLAB實現的圖書目錄

第1章 緒論
1.1 最優化問題的提出
1.2 最優化問題的分類
1.3 優化模型的圖形表示
1.4 有限元法引例
1.5 多學科設計優化集成軟體iSIGHT簡介
第2章 優化設計的數學基礎
2.1 向量與矩陣的范數
2.1.1 向量的范數
2.1.2 矩陣的范數
2.2 方向導數與梯度
2.2.1 方向導數
2.2.2 梯度
2.3 函數的泰勒級數展開
2.4 無約束優化問題的極值條件
2.5 凸集與凸函數
2.5.1 凸集
2.5.2 凸函數
2.6 有約束優化問題的極值條件
2.6.1 等式約束優化問題的極值條件
2.6.2 不等式約束優化問題的極值條件
習題
第3章 線性規劃
3.1 線性規劃的標准形式
3.2 單純形法
3.2.1 基本解與基本可行解
3.2.2 基本可行解的轉換
3.2.3 單純形法的計算步驟
3.2.4 單純形法列表計算
3.3 單純形法的MATLAB程序及實例
3.4 改進的單純形法
3.4.1 改進的單純形法的基本思想
3.4.2 改進的單純形法的計算步驟
3.5 改進的單純形法的MATLAB程序及實例
習題
第4章 一維搜索方法
4.1 確定初始單峰區間的方法——進退法
4.1.1 進退法原理
4.1.2 進退法程序框圖及MATLAB程序
4.2 黃金分割法
4.2.1 黃金分割法的基本原理
4.2.2 黃金分割法的計算方法
4.2.3 黃金分割法的計算框圖和MATLAB程序
4.3 拉格朗日插值多項式
4.3.1 線性插值
4.3.2 二次函數插值
4.3.3 n次拉格朗日插值多項式
4.4 插值與擬合的其他方法
4.4.1 差商與牛頓插值
4.4.2 列維爾插值法
4.4.3 曲線擬合的最小二乘法
4.4.4 正交多項式及其在曲線擬合中的應用
4.5 一元及多元非線性方程求根
4.5.1 一元非線性方程求根
4.5.2 多元非線性方程組求根
習題
第5章 無約束優化問題的導數解法
5.1 最速下降法
5.1.1 最速下降法的基本原理
5.1.2 最速下降法的MATLAB程序
5.2 牛頓法
5.2.1 牛頓法的基本原理
5.2.2 阻尼牛頓法
5.2.3 阻尼牛頓法的MATLAB程序
5.3 共軛梯度法
5.3.1 共軛方向的概念
5.3.2 共軛方向與函數極值的關系
5.3.3 共軛梯度法的幾種形式
5.3.4 共軛梯度法的MATLAB程序
5.4 變尺度法
5.4.1 變數的尺度
5.4.2 變尺度矩陣的建立
5.4.3 變尺度法的MATLAB程序
習題
第6章 無約束優化問題的直接解法
6.1 坐標輪換法
6.1.1 坐標輪換法的基本原理
6.1.2 搜索方向與步長的確定
6.1.3 坐標輪換法的MATLAB程序
6.2 單形替換法
6.2.1 單形替換法（一）
6.2.2 單形替換法（二）
6.2.3 單形替換法的MATLAB程序
6.3 鮑威爾法
6.4 鮑威爾法的MATLAB程序及實例
習題
第7章 約束優化問題的直接解法
7.1 隨機方向法
7.1.1 隨機方向法的基本原理
7.1.2 隨機方向法的步驟
7.1.3 隨機方向法的MATLAB程序
7.2 復合形法
7.2.1 復合形法的步驟
7.2.2 復合形法的MATLAB程序
7.3 可行方向法
7.3.1 可行方向法的搜索策略
7.3.2 Zoutendijk可行方向法
7.3.3 Rosen可行方向法
7.3.4 Rosen可行方向法的MATLAB程序
習題
第8章 約束優化問題的間接解法
8.1 罰函數法
8.1.1 內點罰函數法
8.1.2 外點罰函數法
8.1.3 混合罰函數法
8.2 增廣乘子法
8.2.1 拉格朗日乘子法
8.2.2 等式約束的增廣乘子法
8.2.3 不等式約束的增廣乘子法
習題
第9章 多目標函數優化設計
9.1 多目標優化問題
9.1.1 多目標優化問題的數學模型
9.1.2 多目標優化設計解的類型
9.2 多目標優化問題的求解方法
9.2.1 線性組合法
9.2.2 理想點法
9.2.3 乘除法
第10章 最優化問題的啟發式演算法
10.1 蟻群演算法
10.2 粒子群優化演算法
10.2.1 粒子群優化演算法的基本原理
10.2.2 用粒子群演算法求解函數優化問題
10.3 遺傳演算法
10.3.1 遺傳演算法的基本原理
10.3.2 混合遺傳演算法
10.3.3 十進制編碼遺傳演算法
10.3.4 用遺傳演算法求解TSP問題
10.4 模擬退火演算法
10.5 人工神經網路演算法
10.5.1 人工神經網路的特徵及分類
10.5.2 BP網路
10.5.3 Hopfield神經網路模型
第11章 MATLAB優化工具箱簡介
11.1 MATLAB常用內部數學函數
11.2 MATLAB優化工具箱的主要函數
11.2.1 MATLAB求解優化問題的主要函數
11.2.2 優化函數控制參數
11.3 線性規劃問題
11.4 一元和多元函數的優化問題
11.4.1 一元函數的優化問題
11.4.2 多元函數的無約束優化問題
11.4.3 多元函數的有約束優化問題
11.4.4 二次規劃問題
11.5 半無限約束多元函數優化問題
11.6 多目標優化問題
11.6.1 理想點法
11.6.2 線性加權和法
11.6.3 最大最小法
11.6.4 目標達到法
11.7 最小二乘法在優化及數據擬合中的應用
11.7.1 有約束線性最小二乘
11.7.2 最小二乘法數據（曲線）擬合之一
11.7.3 最小二乘法數據（曲線）擬合之二
11.7.4 最小二乘法數據（曲線）擬合之三
11.8 非線性方程的求解
11.8.1 一元非線性方程的解
11.8.2 非線性方程組的解
第12章 工程優化設計實例
12.1 平面連桿機構的優化設計
12.1.1 曲柄搖桿機構優化設計數學模型
12.1.2 曲柄搖桿機構優化設計的MATLAB程序及運行結果
12.2 凸輪優化設計
12.2.1 凸輪型線優化設計目標函數
12.2.2 優化函數約束條件
12.2.3 凸輪機構優化設計的MATLAB程序及計算實例
12.3 螺栓連接的優化設計
12.3.1 螺栓連接受力分析
12.3.2 螺栓連接的設計變數、目標函數及約束條件
12.3.3 螺栓連接的優化數學模型
12.3.4 螺栓連接優化設計的MATLAB程序及運行結果
12.4 圓柱齒輪傳動的優化設計
12.4.1 模糊綜合評判的一般流程
12.4.2 圓柱齒輪傳動優化設計的目標函數和設計變數
12.4.3 圓柱齒輪傳動優化設計的約束條件
12.4.4 最優截集水平值γ的確定
12.4.5 圓柱齒輪傳動優化設計的MATLAB程序及計算結果
12.5 圓柱螺旋彈簧的優化設計
12.5.1 圓柱螺旋彈簧優化設計的數學模型
12.5.2 圓柱螺旋彈簧優化設計實例
12.6 軸的優化設計
12.6.1 扭轉軸的優化設計
12.6.2 圓形等截面軸的優化設計
12.6.3 車床主軸的優化設計
12.7 桁架的優化設計
12.7.1 靜定桁架的優化設計
12.7.2 三桿桁架的優化設計
12.8 換熱器的優化設計
12.8.1 換熱器優化設計（一）
12.8.2 換熱器優化設計（二）
12.9 基於優化方法的常微分方程邊值問題數值解
12.9.1 基於MATLAB函數的求解方法
12.9.2 求解兩點邊值問題的打靶法
12.9.3 邊界層微分方程組及相似解
12.9.4 流函數方程和溫度方程的求解
12.10 含間隙機械繫統的參數優化設計
12.10.1 力學模型及運動微分方程
12.10.2 系統的分岔和通向混沌的道路
12.10.3 系統優化設計的MATLAB程序
參考文獻