matlab30个案例分析甘特图

%% 清空环境变量 clc clear tic

%% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载输入输出数据 load data input output

%从1到2000间随机排序 k=rand(1,4000); [m,n]=sort(k);

%找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:3900),:)'; output_train=output(n(1:3900),:)'; input_test=input(n(3901:4000),:)'; output_test=output(n(3901:4000),:)';

%选连样本输入输出数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%% BP网络训练 % %初始化网络结构

net=newff(inputn,outputn,5);

net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1;

net.trainParam.goal=0.0000004;

%网络训练

net=train(ne

chapter7.1.m为严格(Exact)径向基网络来实现非线性的函数回归 chapter7.2.m为RBF网络对同一函数拟合

%% 案例7：RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 % %

%

%

%% 清空环境变量 clc clear

%% 产生输入 输出数据 % 设置步长 interval=0.01;

% 产生x1 x2

x1=-1.5:interval:1.5; x2=-1.5:interval:1.5;

% 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。 F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

%% 网络建立和训练

% 网络建立 输入为[x1;x2],输出为F。Spread使用默认。 net=newrbe([x1;x2],F)

%% 网络的效果验证

% 我们将原数据回带，测试网络效果： ty=sim(net,[x1;x2]);

% 我们使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果 figure

plot3(x1,x2,F,'rd'); hold on;

plot3(x1,x2,ty,'b-.'); view(113,36)

title('可

目录

MATLAB 智能算法30个案例分析 ................................................................................................ 1

第 1 章..................................................................................................................................... 1 第 2 章 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 ..................................................... 5 第 3 章 基于遗传算法的BP神经网络优化算法 ............................................................... 9 第 4 章 基于遗传算法的TSP算法 ...........................................................................

MATLAB 智能算法30个案例分析（终极版）

1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）

2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐） 6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐） 7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉） 8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉） 9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）

10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰） 11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰） 12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰） 13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰） 14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰） 15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰） 16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰） 17 粒子群算法工具箱（史峰）

18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉） 19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉） 20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）

21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）

22 蚁群

%ART神经网络的数据分类—患者癌症发病预测

%% 清空环境变量 clc clear

%% 录入输入数据

% 载入数据并将数据分成训练和预测两类 load gene.mat; data=gene; P=data(1:40,:); T=data(41:60,:);

% 转置后符合神经网络的输入格式 P=P'; T=T';

% 取输入元素的最大值和最小值Q： Q=minmax(P);

%% 网络建立和训练

% 利用newc( )命令建立竞争网络：2代表竞争层的神经元个数，也就是要分类的个数。0.1代表学习速率。 net=newc(Q,2,0.1)

% 初始化网络及设定网络参数： net=init(net);

net.trainparam.epochs=20; % 训练网络： net=train(net,P);

%% 网络的效果验证

% 将原数据回带，测试网络效果： a=sim(net,P); ac=vec2ind(a)

% 这里使用了变换函数vec2ind()，用于将单值向量组变换成下标向量。其调用的格式为： % ind=vec2ind(vec) % 其中，

% vec：为m行n列的向量矩阵x，x中的每个列向量i，除包含一

汽车维修案例分析

案例一、一汽捷达怠速不稳

故障现象：(ECU)

一辆1999款捷达轿车，配置ATK发动机，行驶里程超过２0万km。该车怠速耸车，转速忽高忽低，遇红灯时常会熄火。更奇怪的是开空调不提速，怠速转速也不爱影响（按理说，如果开空调不提速，应该出现怠速转速降低甚至熄火的现象）。 故障分析与诊断：

接车后，用修车王SY380电脑诊断仪调出故障码，显示“系统正常”，没有故障码。看来只能用常规方法检查。测试燃油油压为280kPa，拔掉油压调节器真空管，油压上升到310kPa，正常。用万用表测量点火高压线电阻，有两个缸竟达到6kΩ，走出正常值2kΩ。然后将高压线全部换新，因发现点火线圈外壳有裂痕也将其换掉。该车好长时间没有保养过，根据车主要求，干脆连火花塞及氧传感器全都换新的。接下来打开点火开关ON，启动发动机，奇怪的是连打多次马达，车竟然不能启动。因理不出头绪，工作一度中断，检修陷入迷惘中。

经过冷静地分析，点火线圈有高压火，喷油器工作正常喷油。这种情况不能启动可能有两种原因：一是混合气过稀，二是混合气偏浓。检查进气管路没有破损，拔掉四个缸喷油器的电源控制插头，打马达，车启动了，但是3s后烧完进气道内剩余燃油又

一次熄火。又插上喷油器电源手头

所谓保健品行业“PEST”分析是指通过对政治、经济、社会和技术等因素进行分析，来确定这些因素的变化对保健品行业发展战略管理过程的影响。

1.从政治法律角度看，政府主管部门的更迭也带来保健品行业新变化

保健品标准和规定缺失且相互矛盾，如我国卫生部制定的《食品添加剂使用标准》(B276196规定食品中不允许含过氧化氢(双氧水)但某些生产规章又订有保健食品的过氧化氢残留标准。由于缺乏有关的行业管理和国家标准造成保健品行业目前假冒伪劣产品、虚假广告、·价格虚高等现象严重。企业在现有法规下宣传自己的产品很容易违规。法规规定，保健食品不能宣传治疗作用。另一方面，保健食品中使用的中草药在药典中都有治疗作用。可是一用到保健食品里就不能宣传了，似乎治疗作用全没了。

2003年3月7日，国务院公布机构改革方案决定成立国家食品药品监督管理局，原属卫生部管理的保健品划归sDA管理，自200年6月1日起，卫生部已停止受理保健品的申报，同年1月10日，国家食品药品监督管理局完成交接，正式开展保健品的审批工作。受非典、部门移交影响，当年度保健品报批工作停顿了半年之久。从长期看，国家食品药品监督管理局接手保健品行业管理职责，有助于让保健品行业更规范、更健康的发展。

所谓保健品行业“PEST”分析是指通过对政治、经济、社会和技术等因素进行分析，来确定这些因素的变化对保健品行业发展战略管理过程的影响。

1.从政治法律角度看，政府主管部门的更迭也带来保健品行业新变化

保健品标准和规定缺失且相互矛盾，如我国卫生部制定的《食品添加剂使用标准》(B276196规定食品中不允许含过氧化氢(双氧水)但某些生产规章又订有保健食品的过氧化氢残留标准。由于缺乏有关的行业管理和国家标准造成保健品行业目前假冒伪劣产品、虚假广告、·价格虚高等现象严重。企业在现有法规下宣传自己的产品很容易违规。法规规定，保健食品不能宣传治疗作用。另一方面，保健食品中使用的中草药在药典中都有治疗作用。可是一用到保健食品里就不能宣传了，似乎治疗作用全没了。

2003年3月7日，国务院公布机构改革方案决定成立国家食品药品监督管理局，原属卫生部管理的保健品划归sDA管理，自200年6月1日起，卫生部已停止受理保健品的申报，同年1月10日，国家食品药品监督管理局完成交接，正式开展保健品的审批工作。受非典、部门移交影响，当年度保健品报批工作停顿了半年之久。从长期看，国家食品药品监督管理局接手保健品行业管理职责，有助于让保健品行业更规范、更健康的发展。

《公司概论》——案例（30个） 1：飞翔造纸股份有限公司 2： 浙江仙居的内部职工股能不能上

市流通?

3： 股份有限公司自然人持股 4: 致诚与成吉思汗的股权纷争 5: 兰州黄河的家族控股集团与外

部经理人的股权斗争 6: 广东福地的股权激励 7: 华远公司职工持股方案 8： 波音公司兼并麦道公司

9： 中国海洋石油总公司的对标管理10：中石化弃子求变

11：用友软件二度高派现 12：董事的竞业禁止义务

13：蓝田退市：拷问市场各方责任、义务、权利

案例14：张文越与新亚公司的合同 15：日本企业对中国人没有吸引力 16：美视光电有限公司作为上市公司的发起人资格

17：中国企业家成长多烦忧 18：富士胶卷“失算”中国市场 19：TCL收购乐华达成秘约？ 20：大股东互相揭短

21：“深深房”诠释尴尬的中国上市公司治理模式

22：中国彩电反倾销突起内讧 23：国有企业经营者该不该持大股 24：QFII资金醉翁之意不在酒 25：给胡润一枚大勋章

26：196家“嫡系”国企大考

27：太太药业家族内部的股权合并 28：独立董事都忙什么去了？ 29：济南5家上市公司全盘皆输 30：上市公司利润超分配现象

案例1：飞翔造纸股份有限公司 某市造纸

图论实验三个案例

单源最短路径问题 1.1 Dijkstra算法

Dijkstra算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是，设置一个顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v是图中的一个顶点，记l(v)为顶点

v到源点v1的最短距离，

Dijkstra算法：

?vi,vj?V，若

(vi,vj)?E，记vi到

vj的权

wij??。

① S?{v1},l(v1)?0；?v?V?{v1},l(v)??,i?1,S?V?{v1}； ② S??，停止，否则转③；

③

l(v)?min{l(v),d(vj,v)}，

vj?S，?v?S；

④ 存在vi?1，使l(vi?1)?min{l(v)}，v?S； ⑤ S?S?{vi?1}，S?S?{vi?1}，i?i?1，转②；

实际上，Dijkstra算法也是最优化原理的应用：如果v1v2?vn?1vn是从v1到vn的最短路径，则v1v2?vn?1也必然是从v1到vn?1的最优路径。

在下面的MATLAB实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第i行第j行元素表示顶点vi到

vj的权

wij，若vi到

vj无边，则

wij?realmax，其中realmax