由于 MATLAB 语言的强大功能，在控制界的国际知名学者纷纷将自己专长的领域写成 MATLAB 工具箱，这也进一步提升了 MATLAB
语言本身的声誉。著名的有 John Little 与 Alan Laub 等的控制系统工具箱和 Lennart Ljung 的系统辨识工具箱。这些工具箱大多数都成为 MATLAB 下的商品软件，可以从 The MathWorks 公司购买。
在 The MathWorks 网站下还链接了大量的免费工具箱和程序，这里我们将给出一些实用的免费工具箱的下载链接。
一、基于神经网络的辨识与控制程序 <网址>
陈阳泉博士说过，当他试用了这两个工具箱，感觉到目前国际上做的一大批关于神经网络辨识与控制的博士论文全是 Rubbish 。这虽然有些夸张，但不能不说这两个工具箱的意义。从自动控制的角度看，它们比 The MathWorks 的 NNET 更合适。好在两个工具箱都自带手册，所以用户可以自己去读。
?
基于神经网络的辨识工具箱 (527KB) ?
基于神经网络的控制工具箱 (419KB) ?
MATLAB 4.2 下支持的神经网络辨识工具箱 (419K) 和神经网络控制工具箱 (268K) ?
NNSYSID 2.0 版 (1.40MB) 与 NNCTRL 2.0 版 (680K) ? 有关著作已由 Springer Verlag 出版社正式出版
二、控制系统教学工具 <网址>
CTM 实际上不是用 MATLAB 编写的，而是由静态的 HTML 编写的。因为它是用来介绍 MATLAB 编程及其在控制上的应用，由密西根大学和卡耐基梅龙大学联合开发。用交互的方法介绍 MATLAB 语言在控制系统中的应用。遗憾的是，这只是个演示的页面，里面的算例和图形是事先编好的，不可能改变参数，再求解。不过这个软件还是很有特色的。可以从这里下载 (2.12MB)。
三、其他工具箱分类介绍
(1) 模型与控制
MATLAB 实际上可以说是控制界的学者给捧红的，所以在控制领域有许多工具箱，很多工具箱的作者都是该领域的知名学者，这就更进一步加强了 MATLAB 在控
制界的声誉。MATLAB 有许多控制方面的工具箱，还有许多是该领域研究者自行开发，但免费提供的软件，下面将给出这样的程序下载表。很抱歉找不到其中一些工具箱的链接地址了，如果你能找到，请通知我，我将加上。这些工具箱置于本网站属于交流性质，版权归原作者所有。
?CtrlLAB 反馈控制工具, 薛定宇编写，用于反馈控制系统的分析与设计。详细内容见作者介绍。
?MFD --- 多变量系统频域设计工具箱 (139K), 英国剑桥大学 Ian Maciejowski 编写，用频域理论分析与设计多变量系统的工具。
?ARFit --- AR 模型拟合工具箱 (191KB), 解决多变量自回归 (AR) 模型的参数估计问题，内含两篇杂志文章。<网址>
?机器人学工具箱 (396 K), 澳大利亚 CSIRO 的 Peter Corke 编写，自带说明书文件。<网址>
?FDC Toolbox --- 飞机动态控制工具箱 (v1.3 for MATLAB 5.1, 745K)和(v1.2 for MATLAB 4.*, 474K), 自带说明书。<网址>
?广义线性系统分析工具箱 (143K) <网址>
?模型工具箱，包括参数估计、模型降阶、模型验证等。 <网址>
?基于多项式的鲁棒控制工具箱 (早期免费版本polbox 130K, polweb
1.35MB), 荷兰 Twente 大学 H. Kwakernaak 教授 (Automatica 杂志主编)
开发，现在已经成为商品软件，该公司上有很多这方面的资源。<网址>?非线性控制工具箱 (17.9KB) <网址>
?状态空间辨识工具箱 (409KB), 荷兰Delft 大学的 Bert Haverkamp
h Michel Verhaegen 开发，自带手册。<网址>
?Delta 工具箱 (81.9K), Goodwin 与 Middleton 著："Digital Control and Estimation: A Unified Approach" 程序
?最优控制问题求解工具箱 RIOTS 早期免费版本 (408K), 新版本由Schwartz A 和陈阳泉开发并维护 <网址>
?根轨迹工具箱 (79.6K)， <网址>
?参数鲁棒控制工具箱 (864K),有参考手册，用于带有不确定参数系统的控制。更多的信息请从该网站获得，进入<网址>
?基于 L1 范数的系统辨识工具箱(77.4K)<网址>
?离散动态规划工具箱 (53.3KB), <网址>
(2) 神经网络、模糊逻辑、遗传算法与应用
?随机神经网络工具箱 1.0版(61.9K)和 2.0版 (), Hossam E. Mostafa Abdelbaki开发。<网址>
?自适应共振理论 (ART) 工具箱 (6.58KB) <网址>
?自组织映射 SOM 工具箱 (350KB)及手册 (417KB)<网址>
?概率神经网络 PNN 工具箱 (8.34K)与演示例子 (5.14K)<网址>
?遗传算法最优化工具箱 (105KB)自带论文, MATLAB 4.2 下支持的 GAOT 工具箱 (82KB)。<网址>
?模糊推理工具箱 (FISMAT, 156K)带 PS 和 PDF 手册。澳大利亚昆士兰大学 Lofti 开发
?模糊辨识工具箱 (951K)，荷兰 Delft 技术大学 R. Babusk 著作 (Fuzzy Modeling for Control. Kluwer Academic Publishers, Boston, 1998) 的配套工具。该书的前言和目录 (PDF 版) 也包含在内<网址>?小波分析实验室 WaveLAB (2.9MB),参考手册 (302K)、<网址>
?Bayes 网络工具箱 (568KB)及相应内容<网址>
?DEMON (DElaunay-interpolated local MOdel Networks) 工具箱，手册(126K),<网址>
(3) 数学运算工具
?数值积分工具箱 (NIT 22K)： MATLAB 语言提高的积分函数在积分问题求解上有局限性，例如，二元积分在内积分为函数时不能使用，另外多元积分也不能求解。这里推荐一个较实用的此工具箱是在 MATLAB 4.* 下调试的，但一般情况下，其数值积分运算的内核在 MATLAB版本提升时不应该受到影响。此外还有其他数值积分函数 (12.7KB)。 <网址>
?时间序列工具箱 (3.535MB)，含手册与指南， <网址>
?数值微分工具箱， <网址>
?矩阵微分工具箱 (560KB), 内含介绍
?一组 MATLAB 最优化函数：线性规划工具箱 (12K), lpmex (19.5K)和lpmex_ext (6.65K)、单纯形法 (9.95K), 选择 The MathWorks 公司的下载网站。
?测试矩阵工具箱 (315K), 带参考手册，由 UMIST 与 Manchester 大学开发?计量经济学工具箱 (0.99MB), 手册 (PDF 版 1.27MB), (PS 版 ) <网址>?空间计量经济学工具箱 (0.99MB, 同上), 手册 PDF 版 (2.17MB), PS 版
(1.06MB), 入门材料 (PDF 版 1.31MB)<网址>
?高级统计学工具箱 (20.5K)
?波形分析工具箱 (723K), <网址>
?时间序列工具箱 (52K), <网址>
(4) 多媒体、图形与图像处理工具箱
?图像融合工具箱 (17.6K), 演示例子 (877K)，<网址>
?机器视觉工具箱 (89K), 参考手册 (PS 版 0.99MB), <网址>
?照像机校准工具箱 (Camera Calibration, 3.0 版, 32K)带有简单说明。<网址>
?听觉处理工具箱 (942K), 含手册。<网址>
?语音处理工具箱 (130K),英国帝国理工学院 EEE 系Mike Brookes研制，<网址>
(5) MATLAB 编程与其他工具
?数据结构与算法工具箱 (119K)， <网址>
?接口工具箱 (174K), 和计算机串口、并口打交道的小型工具箱， <网址> ?STeX工具箱 (108 K), 在图形窗口下加 TeX 命令，比 MATLAB 类似功能出现的早 (在 MATLAB 4.* 就开始了), 另外支持更多的 TeX 命令，值得一
试，自带说明文件。应该还有新版，但这里没加入。 <网址> ?HTML 工具箱 (330KB), 内含手册。还有LaTeX 工具箱 (7.50K)<网址>?Access 数据库查询工具箱 (19.9K), <网址>
Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1．一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题：min f(x) x1
优化工具箱的使用 MATLAB的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MA TLAB还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool）。 1 GUI优化工具 GUI优化工具的启动 有两种启动方法： （1）在命令行输入optimtool； （2）在MA TLAB主界面单击左下角的“Start”按钮，然后依次选择“Toolboxes→Optimization→Optimization tool” GUI优化工具的界面 界面分为三大块： 左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示； 中间（Options）为优化选项的设置； 右边（Quick Reference）为帮助。为了界面的简洁，可以单击右上角“<<”、“>>”的按钮将帮助隐藏或显示。 1、优化问题的描述及计算结果显示 此板块主要包括选择求解器、目标函数描述、约束条件描述等部分。 选择合适的求解器以及恰当的优化算法，是进行优化问题求解的首要工作。 ?Solver：选择优化问题的种类，每类优化问题对应不同的求解函数。 ?Algorithm：选择算法，对于不同的求解函数，可用的算法也不同。 Problem框组用于描述优化问题，包括以下内容： ?Objective function: 输入目标函数。 ?Derivatives: 选择目标函数微分（或梯度）的计算方式。 ?Start point: 初始点。 Constraints框组用于描述约束条件，包括以下内容： ?Linear inequalities: 线性不等式约束，其中A为约束系数矩阵，b代表约束向量。 ?Linear equalities: 线性等式约束，其中Aeq为约束系数矩阵，beq代表约束向量。 ?Bounds: 自变量上下界约束。 ?Nonlinear Constraints function; 非线性约束函数。 ?Derivatives: 非线性约束函数的微分（或梯度）的计算方式。 Run solver and view results框组用于显示求解过程和结果。 （对于不同的优化问题类型，此板块可能会不同，这是因为各个求解函数需要的参数个数不一样，如Fminunc 函数就没有Constraints框组。） 2、优化选项（Options） ?Stopping criteria: 停止准则。
m a t l a b优化工具箱介 绍
matlab优化工具箱介绍 分类： Matlab2007-11-03 20:27 6405人阅读评论(0) 收藏举报在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问
5．大型方法的演示函数
9.1.3 参数设置 利用optimset函数，可以创建和编辑参数结构；利用optimget函数，可以获得options优化参数。 ● optimget函数 功能：获得options优化参数。 语法： val = optimget(options,'param') val = optimget(options,'param',default) 描述： val = optimget(options,'param') 返回优化参数options中指定的参数的 值。只需要用参数开头的字母来定义参数就行了。 val = optimget(options,'param',default) 若options结构参数中没有定义 指定参数，则返回缺省值。注意，这种形式的函数主要用于其它优化 函数。 举例：
Matlab的神经网络工具箱实用指南 文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。 第一章介绍 1．神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。 神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。 如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。 一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。 神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例
Matlab数理统计工具箱应用简介 1．概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”，便可以得到这些函数详细的使用方法。 2．参数估计 betafit 区间 3．累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4．概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ
exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5．逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数
6.1.1MA TLAB中常用的工具箱 MA TLAB中常用的工具箱有： Matlab main toolbox——matlab主工具箱 Control system toolbox——控制系统工具箱Communication toolbox——通信工具箱 Financial toolbox——财政金融工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy logic toolbox ——模糊逻辑工具箱 Higher-order spectral analysis toolbox——高阶谱分析工具箱Image processing toolbox——图像处理工具箱 Lmi contral toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive contral toolbox——模型预测控制工具箱 U-Analysis ang sysnthesis toolbox——u分析工具箱 Neural network toolbox——神经网络工具箱 Optimization toolbox——优化工具箱 Partial differential toolbox——偏微分奉承工具箱 Robust contral toolbox——鲁棒控制工具箱 Spline toolbox——样条工具箱 Signal processing toolbox——信号处理工具箱 Statisticst toolbox——符号数学工具箱 Symulink toolbox——动态仿真工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Wavele toolbox——小波工具箱 6.2优化工具箱中的函数 1、最小化函数 2、最小二乘问题 3、方程求解函数
MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用
MATLAB优化工具箱 1 工具箱概述 1.1 功能 （1）求解无约束条件非线性极小值； （2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题； （3）求解二次规划和线性规划问题； （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； （5）非线性系统的方程求解； （6）约束条件下的线性最小二乘优化； （7）求解复杂结构的大规模优化问题。 1.2 工具箱的新特色 MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱，较3.x的变化在于： （1）fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制，加快梯度计算速度； （2）函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中； （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； （4）提供了KNITRO优化库的接口； （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf； （6）优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-6； （7）输出结构中引入了参数constrviolation。 2 工具箱函数 常用函数： 输入参数中可以用options，用于所有函数，其中包括有一下参数。 （1）Display：结果显示方式，off不显示，iter显示每次迭代的信息，final为最终结果，notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。 （2）MaxFunEvals：允许函数计算的最大次数，取值为正整数。 （3）MaxIter：允许迭代的最大次数，正整数。 （4）TolFun：函数值（计算结果）精度，正整数。 （5）TolX：自变量的精度，正整数。 而且可以用函数optimset创建和修改。 模型输入时需要注意问题： （1）目标函数最小化；
表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法） 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验
matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释 problem setup and results设置与结果 problem fitness function适应度函数 number of variable变量数 constraints约束 linear inequalities线性不等式，A*x<=b形式，其中A是矩阵，b是向量 linear equalities线性等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量 bounds定义域，lower下限，upper上限，列向量形式，每一个位置对应一个变量 nonlinear constraint function非线性约束，用户定义，非线性等式必须写成c=0形式，不等式必须写成c<=0形式 integer variable indices整型变量标记约束，使用该项时Aeq和beq必须为空，所有非线性约束函数必须返回一个空值，种群类型必须是实数编码 run solver and view results求解 use random states from previous run使用前次的状态运行，完全重复前次运行的过程和结果 population population type编码类型 double vector实数编码，采用双精度 bitstring二进制编码对于生成函数和变异函数，只能选用uniform和custom，对于杂交函数，只能使用 scattered singlepoint，twopoint或custom不能使用hybrid function和nonlinear constraint function custom 自定义 population size：种群大小 creation function：生成函数，产生初始种群 constraint dependent：约束相关，无约束时为uniform，有约束时为feasible population uniform：均匀分布 feasible population ：自适应种群，生成能够满足约束的种群 initial population：初始种群，不指定则使用creation function生成，可以指定少于种群数量的种群，由creation function完成剩余的 initial scores：初始值，如果不指定，则有计算机计算适应度函数作为初始值，对于整型约束不可用，使用向量表示 initial range：初始范围，使用向量矩阵表示，第一行表示范围的下限，第二行表示上限 fitness scaling:适应度尺度 rank：等级。将适应度排序，然后编号 proportional：按比例 top：按比例选取种群中最高适应度的个体，这些个体有等比例的机会繁衍，其余的个体被淘汰 shift linear：线性转换
Ｔoolbox工具箱 序号工具箱备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。 你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱
4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标
Matlab常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包.工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 常用函数Matlab内部常数[3] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i或j：基本虚数单位 inf或Inf：无限大, 例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number）,例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr：存放最新的错误信息 lastwarn：存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle)
MATLAB优化工具箱介绍 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反 映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2) 数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab 的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优
化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 .最小化函数 表9-1最小化函数表 .方程求解函数 表方程求解函数表
3.最小二乘（曲线拟合）函数 表9-3最小二乘函数表 4.实用函数 表9-4实用函数表
5 .大型方法的演示函数 表9-5大型方法的演示函数表 6.中型方法的演示函数 表9-6中型方法的演示函数表 9.1.3参数设置
Matlab 并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。 个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。 而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。 Matlab 并行计算工具箱中的函数有： 1.Parfor (FOR循环的并行计算)； 函数1：matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。 函数2：parfor For循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。 但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。 函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。 例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理 函数1：batch，其语法有： j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量： J The batch job object. 'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.
Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……
一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型 功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
?领域型工具箱——专用型 领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。
控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置
Matlab常用工具箱 ?Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱?Control System Toolbox——控制系统工具箱?Communication Toolbox——通讯工具箱?Financial Toolbox——财政金融工具箱?System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Matlab如何添加新的工具箱-经验总结 最近在学习遗传算法与免疫算法，所以涉及到matlab的工具箱的应用，尤其gads 工具箱，所以在网上下载了一些工具箱，但是不会用，在网上找了点资料，留着以后也可以用。 1，我是单独下载的工具箱，把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox）。 注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里 例如，我要添加的是遗传工具箱，在刚才的文件夹下我已经有gads（遗传工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads目录下了 如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox下。 先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行 matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了 2 在matlab的菜单file下面的set path把它（C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads）加上。 3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching 里点击update Toolbox Path Cache更新一下。 记得一定要更新！我就是没更新，所以添加了路径，一运行还是不行。 后来更新了才行。 4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。 这个我也不知道怎么用。怎么检验？在命令窗口输入which newtoolbox_command.m？还是打开which newtoolbox_command.m文件（我搜索了，没找到这个文件啊）我一直没搞懂。 我的matlab小经验 我前几天刚刚接触matlab 由于要用MATLAB遗传算法工具箱编程，我直接在安装好的ｍａｔｌａｂ命令栏输入程序结果提示找不到函数后来我才了解到MATLAB自带的工具箱是GADS，在此环境下运行程序会出现函数未定义等问题，
Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析 执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利 用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。 ?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言，并已针对符号运算 表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库， 其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的 数论和组合论。此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符 号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和 数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次 使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状 和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值 问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地 探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问 题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电 磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and
说明：函数首字母皆为小写！ 1 线性代数 1.1 矩阵分析 Norm 矩阵或向量的范数Null 零空间 Normest 估计矩阵的2范数Orth 正交化 Rank 矩阵的秩Rref 简化矩阵为梯形形式 Det 矩阵行列式的值Subspace 两个子空间的夹角 1.2 线性方程 \和/ 线性方程求解Lu LU分解 Inv 矩阵的逆Ilu 不完全的LU分解Cond 矩阵条件数Luinc 不完全的LU分解Condest 1范条件数估计Qr QR分解 Lsqnonneg 非负线性最小二乘Chol Cholesky分解 Cholinc 不完全cholesky分解Pinv 伪逆 Linsolve 带特殊控制的线性方程求解Lscov 已知协方差的最小二乘1.3 特征值和奇异值 Eig 特征值和特征向量Polyeig 多项式特征值问题 Svd 奇异值分解Condeig 已知特征值求条件数 Eigs 稀疏矩阵的特征值Hess Hessenberg型 Svds 稀疏矩阵的奇异值和向量Qz 广义特征值的QZ分解 Poly 特征多项式Schur Schur分解 1.4 矩阵函数 Expm 矩阵指数Sqrtm 矩阵平方根 Logm 矩阵对数Funm 计算一般矩阵函数 2 曲线拟合工具箱函数 2.1 拟合数据预处理 Cftool 打开GUI形式的工具箱Smooth 对数据点做平滑处理
Excludedata 去除异常数据点 2.2 数据拟合 Cftool 打开GUI形式工具箱Fittype构造一个曲线拟合对象 Fit用指定的拟合模型对数据 进行拟合Get 获取拟合选项结构体的某个字段名及其值 Fitoptions 创建或修改拟合选项结构 体 Set 设置拟合选项某字段值2.3 拟合类型和方法 Argnames 曲线拟合类型（或函数）对 象的输入参量名Indepnames 曲线拟合类型（或函数）的 自变量 Category 曲线拟合类型（或函数）的 拟合类型Islinear 判断曲线拟合类型（或函数） 是否为线性 Coeffnames 曲线拟合类型（或函数）的 系数名称Numargs 曲线拟合类型（或函数）的 输入参数个数 Dependnames 曲线拟合类型（或函数）的 因变量Numcoeffs 曲线拟合类型（或函数）的 拟合系数个数 Feval 计算曲线拟合类型（或函 数）Probnames 曲线拟合类型（或函数）的 问题相关参数名称 Fittype创建一个曲线拟合类型（或 函数）Type 曲线拟合类型（或函数）的 名称 Formula 曲线拟合类型（或函数）的 公式 2.4 曲线拟合的方法（和2.3相同的没再写） Cfit 创建一个曲线拟合 函数对象 Confint 拟合系数的值的置信区间 Coeffvalues 通过拟合得到的拟 合函数的系数值Predint 在任意点处用拟合函数计算得到 的函数值的95%置信区间 Differentiate 求取拟合函数的导 数 Integrate 拟合函数的积分 Plot 绘制拟合曲线图Probvalues 拟合函数中的与问题相关的参数 值 还包括除去表2.3中fittype外所有函数，解释同上。 2.5 拟合数据后处理