前言

智能计算是一种经验化的计算机思考性程序，是人工智能化体系的一个分支，是辅助人类去处理各种问题的具有独立思考能力的系统。智能计算就是借用自然界、生物界的规律根据其原理模仿设计求解问题的算法。

　　智能计算包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、启发式算法、蚁群算法、人工鱼群算法，粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、人工智能、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、智能计算与优化、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。这些方法具有以下共同的要素： 自适应的结构、随机产生或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。智能计算的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。人工智能和智能计算完全是两个概念。图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特说，计算和通信两个领域的融合开创了智能计算的新天地。现在计算机已经可以更聪明地帮助人们获得和处理信息，这已经和人工智能的概念大相径庭了。

　　智能计算技术在自身性能的提高和应用范围的拓展中不断完善。在智能计算的研究、发展与应用上，无论是研究队伍的规模、发表的论文数量，还是网上的信息资源，发展速度都很快，在优化计算、模式识别、图像处理、自动控制、经济管理、机械工程、电气工程、通信网络和生物医学等多个领域取得了成功的应用，应用领域涉及国防、科技、经济、工业和农业等各个方面。

　　MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便地实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，并且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集涉及最简单最基本的函数到诸如矩阵、特征向量、快速傅立叶变换等复杂函数。函数所能解决的问题大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅里叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。

　　Simulink是MATLAB的一个工具包，其建模与一般程序建模相比更为直观，操作也更为简单，不必记忆各种参数、命令的用法，只要用鼠标就能够完成非常复杂的工作。Simulink不但支持线性系统仿真，还支持非线性系统仿真，既支持连续系统仿真，又支持离散系统甚至混合系统仿真。

　　本书以MATLAB R2016a为平台，主要介绍神经网络算法、小波分析算法、PID控制算法、聚类分析算法、优化设计算法、自适应控制算法、预测控制算法等内容。书中结合各种实际算法的实例，详细介绍通过MATLAB进行算法分析、设计的方法与过程。本书具有以下特点： 

　　（1） 版本新，函数新

　　MATLAB每年更新两次，工具箱也随之更新换代，许多旧的函数已经废弃不用，同时又有新的函数补充进来，本书基于MATLAB R2016a平台，介绍新版本下工具箱的使用方法。

　　（2） 由浅入深，层次分明

　　本书内容以最优化理论为主线，以最优化方法与实际应用相结合的实例为基础，结合编者的多年教学实践经验，由浅入深地介绍各种理论和方法在MATLAB中的实现方法。

　　（3） 内容讲解不枯燥

　　本书结合相关理论和实践，由实践来支撑理论，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，书中的许多实例是读者经常碰到的，读起来不枯燥。

　　（4） 应用性强

　　该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。

　　通过本书的学习，读者不仅可以全面掌握MATLAB编程和开发技术，还可以提高快速分析和解决实际问题的能力，从而能够在最短的时间内，以最好的效率解决实际工作中遇到的问题，提升工作效率。

　　本书主要由张德丰编写，此外参加编写的还有栾颖、周品、曾虹雁、邓俊辉、邓秀乾、邓耀隆、高泳崇、李嘉乐、李旭波、梁朗星、梁志成、刘超、刘泳、杨平和许兴杰。

　　本书主要是面向通信工程、电子信息与自动控制方面的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书，也可作为高等教育的教师、高等院校在读理工学生及相关领域广大科研人员的用书。

　　由于时间仓促，加之作者水平有限，错误和疏漏之处在所难免。在此，恳请各领域的专家和广大读者批评指正。

作者

2017年1月