最優化方法及其Matlab程序設計/21世紀高等院校教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬昌鳳 著

圖書標籤:

• 最優化方法
• Matlab
• 數值計算
• 高等教育
• 教材
• 算法
• 工程優化
• 數學模型
• 科學計算
• 優化算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030289216

版次：1

商品編碼：10321308

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等院校教材

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

用紙：膠版紙

頁數：226

字數：290000

正文語種：中文

附件：光盤

附件數量：1

編輯推薦

適讀人群 ：本書可供數學與應用數學、信息與計算科學專業的本科生，應用數學、計算數學、運籌學與控製論專業的研究生，理工科相關專業的研究生，對最優化理論與算法感興趣的教師及科技工作者閱讀。
本書注意*優化方法與程序設計相結閤，采用MATLAB編製瞭主要優化問題的程序；書中所給的每一程序之後都有相應的計算實例。

內容簡介

《優化方法及其Matlab程序設計》較係統地介紹瞭非綫性優化問題的基本理論和算法，以及主要算法的Matlab程序設計，主要內容包括（精確或非精確）綫搜索技術、速下降法與（修正）牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、信賴域方法、非綫性小二乘問題的解法、約束優化問題的優性條件、罰函數法、可行方嚮法、二次規劃問題的解法、序列二次規劃法等。設計的Matlab程序有精確綫搜索的0.618法和拋物綫法、非精確綫搜索的Armijo準則、速下降法、牛頓法、再開始共軛梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信賴域方法、求解非綫性小二乘問題的L.M算法、解約束優化問題的乘子法、求解二次規劃的有效集法、SQP子問題的光滑牛頓法以及求解約束優化問題的SQP方法等，此外，《優化方法及其Matlab程序設計》配有豐富的例題和習題，並在附錄介紹瞭Matlab優化工具箱的使用方法。《優化方法及其Matlab程序設計》既注重計算方法的實用性，又注意保持理論分析的嚴謹性，強調數值方法的思想和原理在計算機上的實現，讀者隻需具備微積分、綫性代數和Matlab程序設計方麵的初步知識即可學習《優化方法及其Matlab程序設計》。

作者簡介

馬昌鳳，福建師範大學教授，曾擔任廣西數學會第五屆常務理事，福建省數學會理事。

內頁插圖

目錄

第1章　最優化理論基礎
　1.1　最優化問題的數學模型
　1.2　嚮量和矩陣範數
　1.3　函數的可微性與展開
　1.4　凸集與凸函數
　1.5　無約束問題的最優性條件
　1.6　無約束優化問題的算法框架
　　習題1
第2章　綫搜索技術
　2.1　精確綫搜索及其Matlab實現
　　2.1.1　黃金分割法
　　2.1.2　拋物綫法
　2.2　非精確綫搜索及其Matlab實現
　　2.2.1　Wolfe準則
　　2.2.2　Armijo準則
　2.3　綫搜索法的收斂性
　　習題2
第3章　最速下降法和牛頓法
　3.1　最速下降方法及其Maclab實現
　3.2　牛頓法及其Matlab實現
　3.3　修正牛頓法及其Matlab實現
　　習題3
第4章　共軛梯度法
　4.1　共軛方嚮法
　4.2　共軛梯度法
　4.3　共軛梯度法的Matlab程序
　　習題4
第5章　擬牛頓法
　5.1　擬牛頓法及其性質
　5.2　BFGS算法及其Matlab實現
　5.3　DFP算法及其Matlab實現
　5.4　Broyden族算法及其Matlab實現
　5.5　擬牛頓法的收斂性
　　習題5
第6章　信賴域方法
　6.1　信賴域方法的基本結構
　6.2　信賴域方法的收斂性
　6.3　信賴域子問題的求解
　6.4　信賴域方法的Matlab程序
　　習題6
第7章　非綫性最小二乘問題
　7.1　Gauss-Newton法
　7.2　Levenberg-Marquardt方法
　7.3　L-M算法的Matlab程序
　　習題7
第8章　最優性條件
　8.1　等式約束問題的最優性條件
　8.2　不等式約束問題的最優性條件
　8.3　一般約束問題的最優性條件
　8.4　鞍點和對偶問題
　　習題8
第9章　罰函數法
　9.1　外罰函數法
　9.2　內點法
　　9.2.1　不等式約束問題的內點法
　　9.2.2　一般約束問題的內點法
　9.3　乘子法
　　9.3.1　等式約束問題的乘子法
　　9.3.2　一般約束問題的乘子法
　9.4　乘子法的Matlab實現
　　習題9
第10章　可行方嚮法
　10.1　Zoutendijk可行方嚮法
　　10.1.1　綫性約束下的可行方嚮法
　　10.1.2　非綫性約束下的可行方嚮法
　10.2　梯度投影法
　　10.2.1　梯度投影法的理論基礎
　　10.2.2　梯度投影法的計算步驟
　10.3　簡約梯度法
　　10.3.1　Wolfe簡約梯度法
　　10.3.2　廣義簡約梯度法
　　習題10
第11章　二次規劃
　11.1.　等式約束凸二次規劃的解法
　　11.1.1　零空間方法
　　11.1.2　拉格朗日方法及其Matlab程序
　11.2　一般凸二次規劃的有效集方法
　　11.2.1　有效集方法的理論推導
　　11.2.2　有效集方法的算法步驟
　　11.2.3　有效集方法的Matlab程序
　　習題11
第12章　序列二次規劃法
　12.1　牛頓-拉格朗日法
　　12.1.1　牛頓-拉格朗日法的基本理論
　　12.1.2　牛頓拉格朗日法的Matlab程序
　12.2 SQP方法的算法模型
　　12.2.1　基於拉格朗日函數Hesse矩陣的SQP方法
　　12.2.2　基於修正Hesse矩陣的SQP方法
　12.3　SQP方法的相關問題
　　12.3.1　二次規劃子問題的Hesse矩陣
　　12.3.2　價值函數與搜索方嚮的下降性
　12.4　SQP方法的Matlab程序
　　12.4.1　SQP子問題的Matlab實現
　　12.4.2　SQP方法的Matlab實現
　　習題12
參考文獻
附錄　Matlab優化工具箱簡介
　A.1　綫性規劃
　A.2　二次規劃
　A.3　無約束非綫性優化
　A.4　非綫性最小二乘問題
　A.5　約束條件的非綫性優化命令
　A.6　最小最大值的優化問題

精彩書摘

運籌學的理論與方法廣泛應用於工業與農業、交通與運輸、國防與建築，以及通信與管理等各個部門和領域，它主要解決最優計劃、最優分配、最優決策以及最佳設計和最佳管理等最優化問題。本書所介紹的最優化方法又稱為數學規劃，是運籌學的一個重要分支，也是計算數學和應用數學的一個重要組成部分。本書係統地介紹瞭非綫性優化的理論與方法，及其Matlab程序設計，適閤數學與應用數學、信息與計算科學專業的本科生，應用數學、計算數學、運籌學與控製論專業的研究生，理工科相關專業的研究生，對最優化理論與算法感興趣的教師及科技工作者閱讀。讀者隻需具備微積分、綫性代數和Matlab程序設計方麵的初步知識。

前言/序言

運籌學的理論與方法廣泛應用於工業與農業、交通與運輸、國防與建築，以及通信與管理等各個部門和領域，它主要解決最優計劃、最優分配、最優決策以及最佳設計和最佳管理等最優化問題。本書所介紹的最優化方法又稱為數學規劃，是運籌學的一個重要分支，也是計算數學和應用數學的一個重要組成部分。本書係統地介紹瞭非綫性優化的理論與方法，及其Matlab程序設計，適閤數學與應用數學、信息與計算科學專業的本科生，應用數學、計算數學、運籌學與控製論專業的研究生，理工科相關專業的研究生，對最優化理論與算法感興趣的教師及科技工作者閱讀。讀者隻需具備微積分、綫性代數和Matlab程序設計方麵的初步知識。本書的主要內容包括最優化理論基礎、（精確或非精確）綫搜索技術、最速下降法與（修正）牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、信賴域方法、非綫性最小二乘問題的解法、（約束優化問題的）最優性條件、罰函數法、可行方嚮法、二次規劃問題的解法、序列二次規劃法等。設計的Matlab程序有精確綫搜索的0.618法和拋物綫法、非精確綫搜索的Armijo準則、最速下降法、牛頓法、再開始共軛梯度法、對稱秩1算法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信賴域方法、求解非綫性最小二乘問題的L—M算法、解約束優化問題的乘子法、求解二次規劃的有效集法、牛頓一拉格朗日算法、SQP子問題的光滑牛頓法以及求解約束優化問題的SQP方法等。此外，本書配有豐富的例題和習題，並在附錄介紹瞭Ma。tlab優化工具箱的使用方法。本書既注重計算方法的實用性，又注意保持理論分析的嚴謹性，強調數值方法的思想和原理在計算機上的實現。

《運籌帷幄：現代優化理論與實踐》 本書旨在深入剖析現代優化理論的核心概念、經典模型以及前沿算法，並輔以Python語言的程序設計實踐，為讀者提供一套全麵而係統的優化解決方案。本書不僅適閤高等院校相關專業的學生作為教材，也適用於從事科學研究、工程技術、數據分析、金融建模等領域的專業人士，以期在解決實際問題時能夠遊刃有餘，實現最優決策。 第一部分：優化理論基石 本部分將係統梳理優化理論的宏觀框架與基本原理。 第一章：優化問題的基本概念與分類 我們將從最基礎的定義齣發，闡述什麼是優化問題，以及其在現實世界中的廣泛應用。 詳細介紹不同類型的優化問題，包括連續優化與離散優化、確定性優化與隨機性優化、綫性規劃與非綫性規劃、凸優化與非凸優化等，並分析它們各自的特點和求解難度。 引入目標函數、約束條件、可行域、最優解等關鍵術語，為後續深入學習打下堅實基礎。 第二章：數學規劃模型 本章將聚焦於如何將實際問題轉化為數學模型。 綫性規劃（LP）：詳細講解綫性規劃的標準形式、圖解法、單純形法（Simplex Method）的核心思想與步驟。我們將通過實際案例演示如何建立和求解綫性規劃問題，並介紹對偶理論及其在分析與應用中的重要性。 整數規劃（IP）：探討整數變量的引入給問題帶來的復雜性，介紹割平麵法、分支定界法等求解整數規劃的基本方法。 非綫性規劃（NLP）：分析非綫性目標函數和/或約束條件下的優化問題。我們將介紹求解非綫性規劃的梯度下降法、牛頓法、共軛梯度法等迭代算法，並探討其收斂性條件。 二次規劃（QP）：重點介紹二次目標函數與綫性約束下的優化問題，以及其在支持嚮量機（SVM）等領域的應用。 凸優化：深入講解凸集、凸函數等概念，以及凸優化問題的特性（局部最優即全局最優）。我們將介紹凸優化的理論基礎和一些重要的凸優化算法。 第三章：優化算法的原理與分析 本章將深入探討各類優化算法背後的數學原理和計算特性。 迭代算法概述：介紹無約束優化和約束優化的迭代算法框架，包括搜索方嚮的確定、步長的選擇等。 梯度下降及其變種：詳細分析最速下降法、動量法、Adam等算法的原理、優缺點以及適用場景。 牛頓法與擬牛頓法：講解牛頓法利用二階導數信息加速收斂的原理，以及擬牛頓法（如BFGS算法）在計算海森矩陣近似上的優勢。 內點法：介紹內點法在求解大規模綫性規劃和凸二次規劃問題上的高效性。 啓發式算法與元啓發式算法：在求解難以用精確算法解決的復雜優化問題時，我們將引入模擬退火、遺傳算法、粒子群優化等啓發式和元啓發式算法，並分析其全局搜索能力和應用範圍。 算法的收斂性與復雜度分析：對所介紹的算法進行理論上的收斂性分析，並探討其計算復雜度，幫助讀者理解算法的效率和適用性。 第二部分：Python程序設計實踐 本部分將結閤Python的強大科學計算庫，將優化理論付諸實踐。 第四章：Python環境搭建與基礎庫介紹 指導讀者如何安裝Python及必要的第三方庫，如NumPy、SciPy、Matplotlib等。 簡要介紹這些庫在數值計算、科學繪圖等方麵的核心功能，為後續編程實踐做準備。 第五章：利用SciPy庫求解優化問題 無約束優化：演示如何使用SciPy的`optimize`模塊中的函數（如`minimize`）來求解各種無約束優化問題，包括梯度下降、牛頓法等。 約束優化：講解如何利用SciPy求解綫性規劃、二次規劃、非綫性規劃等約束優化問題，重點介紹不同約束類型的處理方法。 全局優化：展示SciPy提供的全局優化函數，用於解決多峰函數或具有復雜地形的優化問題。 實際案例演示：通過多個實際問題（如函數擬閤、參數估計等）的求解過程，展示SciPy庫的強大功能和便捷性。 第六章：實現經典優化算法 本章將引導讀者手動實現一些經典的優化算法，加深對算法原理的理解。 單純形法：從零開始實現單純形法，理解其迭代過程和判彆最優解的條件。 梯度下降與共軛梯度法：用Python代碼實現梯度下降法及其多種變種，以及共軛梯度法。 分支定界法：嘗試實現整數規劃的分支定界算法，理解其求解離散優化問題的思路。 遺傳算法：實現一個簡單的遺傳算法，體驗其模擬生物進化過程進行搜索的機製。 通過代碼實現，讀者將能夠更直觀地理解算法的每一步操作，以及算法的優劣勢。 第七章：優化問題的建模與應用 本章將結閤實際應用場景，展示如何建立和求解各類優化模型。 生産與資源調度：通過生産計劃、流水車間調度等案例，講解如何建立綫性規劃或混閤整數規劃模型。 投資組閤優化：介紹馬科維茨投資組閤優化模型，並用Python實現求解，理解風險與收益的權衡。 機器學習中的優化：探討優化在機器學習中的核心作用，如模型參數的訓練（最小化損失函數）。我們將以邏輯迴歸或神經網絡的訓練為例，說明如何運用梯度下降及其變種求解。 網絡流問題：介紹最大流、最小割等網絡流問題，以及相應的求解算法。 工程優化：例如結構設計、參數優化等問題，展示如何將其建模並求解。 第三部分：進階主題與前沿展望 本部分將觸及更深入的優化理論和新興方嚮。 第八章：大規模優化與分布式優化 探討當問題規模增大時，經典算法麵臨的挑戰。 介紹一些針對大規模問題的優化技術，如隨機梯度下降（SGD）及其加速版本，以及分布式計算框架（如MapReduce、Spark）在優化中的應用。 第九章：機器學習與優化 深入探討優化在現代機器學習中的地位，包括各種損失函數的設計，以及對應的優化算法選擇。 介紹一些高級優化技術，如學習率調度、正則化技術（L1/L2）等，以及它們對模型性能的影響。 展望優化理論在深度學習、強化學習等前沿領域的最新進展。 第十章：算法軟件與工具 除瞭SciPy，還將介紹其他一些優秀的優化求解器庫，如PuLP（用於建模綫性規劃）、CVXPY（用於凸優化建模）等。 簡要介紹一些商業優化軟件（如CPLEX, Gurobi）的特點和應用場景，作為專業解決能力的補充。 通過本書的學習，讀者將能夠： 1. 深刻理解 現代優化理論的精髓，掌握各類優化問題的建模方法。 2. 熟練運用 Python編程語言，藉助強大的科學計算庫高效求解各類優化問題。 3. 獨立實現 經典的優化算法，加深對算法原理的認知。 4. 將優化理論 應用於實際問題，為科研、工程、金融等領域提供科學的決策支持。 5. 認識到 優化理論的廣闊前景，並對前沿研究方嚮有所瞭解。 本書力求理論與實踐並重，讓讀者不僅知其然，更知其所以然，最終達到“運籌帷幄之中，決勝韆裏之外”的目標。

評分☆☆☆☆☆

本書在Matlab程序設計方麵的內容，我認為是其一大亮點。作者提供的程序代碼不僅完整，而且注釋非常詳細。每一步操作、每一個變量的含義都解釋得清清楚楚，這對於我們這些Matlab初學者來說，簡直是量身定製。我常常會邊看書邊在Matlab環境中運行代碼，通過觀察輸齣結果，來驗證自己對理論的理解。而且，書中提供的程序不僅是簡單的實現，很多還融入瞭作者對算法的優化和改進，這讓我能夠接觸到更先進、更高效的編程技巧。我特彆喜歡書中關於如何調試和優化Matlab代碼的部分，這對於提高我的編程效率非常有幫助。有的時候，即使理論上理解瞭算法，但在實際編程中卻會遇到各種各樣的問題，而書中提供的這些實操建議，就像一位經驗豐富的老師在身邊指導一樣，讓我少走瞭很多彎路。更重要的是，作者鼓勵讀者在已有程序的基礎上進行修改和擴展，這極大地激發瞭我學習的積極性，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和創造。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對優化方法的應用範圍有瞭全新的認識。我之前一直認為優化方法隻局限於某些特定的數學和工程領域，但閱讀瞭這本書之後，我纔發現，優化方法幾乎可以滲透到我們生活的方方麵麵。從金融投資組閤的構建，到交通網絡的優化，再到人工智能算法的設計，都離不開優化方法的身影。書中通過豐富的案例分析，讓我看到瞭優化方法在解決現實世界問題中的強大威力。例如，書中對於推薦係統算法的講解，就讓我對如何利用優化方法來提升用戶體驗有瞭更深入的理解。這種對應用場景的廣泛覆蓋，極大地拓展瞭我對優化方法的認知邊界，也讓我看到瞭這個領域巨大的發展潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在教學方法上，我認為是相當成功的。作者並沒有生搬硬套教科書式的講解方式，而是采用瞭更加靈活多樣的教學策略。例如，在講解某個算法時，作者會先給齣該算法的應用背景，然後逐步引入數學原理，再通過Matlab程序實現來加深理解。這種“情境引入-理論推導-實踐驗證”的教學模式，能夠有效地激發讀者的學習興趣，並且幫助讀者將所學知識與實際應用相結閤。我曾經嘗試過按照書中的內容進行自主學習，效果非常好，感覺自己像是在一位經驗豐富的導師的指導下進行學習一樣。而且，書中提供的習題也很有代錶性，能夠幫助讀者鞏固所學知識，並且培養解決實際問題的能力。總而言之，這本書不僅內容豐富，而且在教學方法的創新上也值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個突齣優點是其內容的廣度和深度。它不僅僅局限於某一類優化算法，而是涵蓋瞭非常廣泛的優化方法，包括但不限於綫性規劃、非綫性規劃、整數規劃、組閤優化、動態規劃等等。更重要的是，書中對於每一種方法，都給齣瞭詳細的講解，並且深入到一些高級的算法和技術。例如，在介紹非綫性規劃時，書中就涉及到瞭序列二次規劃、內點法等復雜算法，並且給齣瞭相應的Matlab實現。這對於希望係統學習優化方法，並且能夠應對各種復雜問題的讀者來說，是極其寶貴的資源。我曾嘗試過閱讀一些隻專注於某一類算法的書籍，但往往會發現自己在解決其他類型的問題時，感到力不從心。而這本書則為我提供瞭一個全麵的知識體係，讓我能夠應對更廣泛的應用需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常具有學術氣息，采用瞭經典的封麵風格，字體清晰，排版規整，一看就知道是經過精心打磨的教材。書本的紙張也相當不錯，厚實而有質感，翻閱時不會有廉價感，即便是長時間翻閱，也不會輕易損壞。頁碼標記清晰，便於查找。印刷質量更是無可挑剔，文字銳利，圖錶清晰，色彩還原度高，不會齣現模糊或重影的情況，這對於需要仔細閱讀和理解書中內容的讀者來說，無疑是一個非常重要的加分項。尤其是在涉及復雜的數學公式和圖形時，高質量的印刷能夠極大地提升閱讀體驗，避免因視覺障礙而産生不必要的睏惑。而且，書本的尺寸也比較適中，既不會太笨重不易攜帶，也不會太小而顯得擁擠。整體而言，這本書在物理層麵上就展現齣瞭嚴謹和專業的態度，讓人在拿到手的那一刻起，就對其內容充滿瞭期待。這種對細節的極緻追求，在如今快節奏的齣版環境中，顯得尤為可貴，也足以證明齣版方的專業性和對學術類書籍的尊重。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種剛開始接觸優化領域的研究生來說，這本書的通俗易懂程度是讓我印象最深刻的。作者在處理復雜的數學概念時，運用瞭大量的圖示和類比，使得原本晦澀難懂的原理變得清晰明瞭。例如，在講解梯度下降法時，書中通過“下山”的比喻，形象地展示瞭算法的迭代過程。這種“化繁為簡”的處理方式，極大地降低瞭閱讀門檻，讓我能夠更專注於理解算法的本質和應用。而且，書中的數學符號和術語使用規範，易於理解，不會讓人産生歧義。我經常會在學習新算法時，先翻閱這本書，再去找更深入的專業文獻，這樣可以保證我在開始深入研究之前，就已經建立起瞭紮實的理論基礎。這種由淺入深的學習路徑，對於快速掌握一個新領域的知識非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

從一個工科背景的角度來看，這本書的價值體現在其對實際工程問題的關注。作者在講解優化算法時，並沒有局限於純粹的數學推導，而是巧妙地將這些算法與實際工程中的應用場景相結閤。比如，在介紹組閤優化時，書中就提到瞭旅行商問題、背包問題等經典的NP-hard問題，並給齣瞭近似算法的Matlab實現。這對於我們這些需要將數學模型轉化為實際工程解決方案的學生來說，非常有啓發性。我曾在項目中使用過書中介紹的遺傳算法來解決一個生産調度問題，效果非常顯著。算法的效率和精度都達到瞭預期的要求，這讓我對優化方法在解決實際問題上的能力有瞭更深的認識。而且，書中提供的程序不僅可以作為參考，還可以直接進行修改和應用，大大縮短瞭從理論研究到工程實踐的周期。這種務實的風格，是很多純理論書籍所不具備的。

評分☆☆☆☆☆

從一個軟件工程師的角度來看，這本書的Matlab程序設計部分，為我提供瞭一個非常好的學習和實踐平颱。書中提供的代碼不僅質量高，而且是可執行的，可以直接拿來應用或者修改。我曾經利用書中提供的代碼，快速地實現瞭一個數據分析中的特徵選擇算法，極大地提高瞭我的工作效率。而且，書中關於Matlab編程的技巧和注意事項，也給我帶來瞭很多啓發，讓我對如何寫齣更高效、更健壯的Matlab代碼有瞭更深的理解。特彆是書中對於一些常見編程錯誤的分析和解決方法，更是讓我受益匪淺。我相信，對於任何一個需要使用Matlab進行科學計算和算法開發的工程師來說，這本書都是一本不可多得的工具書。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，最直觀的感受就是其內容的係統性和邏輯性。作者在內容的組織上，循序漸進，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的優化算法。每個章節之間的銜接都做得非常自然，仿佛一條清晰的脈絡，引領著讀者一步步走進優化方法的世界。不像有些書籍，知識點跳躍性太強，讓人讀起來一頭霧水，這本書則能讓你感到“溫故而知新”。尤其是在介紹某個算法時，作者總是會先闡述其背後的數學原理，再結閤實際應用場景進行講解，最後纔是提供相應的Matlab程序實現。這種“理論-應用-實踐”的模式，極大地加深瞭瞭我對算法的理解，也讓我能夠更好地掌握其精髓。而且，書中對於一些容易混淆的概念，作者會用非常生動形象的比喻或者對比的方式來解釋，這對於我們這些非數學專業齣身的讀者來說，簡直是福音。我曾嘗試過閱讀其他關於優化方法的書籍，但往往因為理論過於抽象而望而卻步，這本書則成功地打破瞭這一障礙，讓我覺得優化方法並非高不可攀。

評分☆☆☆☆☆

我是一名應用數學專業的學生，在學習過程中，經常會遇到需要求解優化問題的情況。這本書對於我來說，簡直是如獲至寶。它不僅涵蓋瞭各種經典的優化算法，還提供瞭與這些算法相對應的Matlab實現。例如，在學習到綫性規劃和非綫性規劃時，書中不僅詳細講解瞭單純形法、內點法等原理，還提供瞭相應的Matlab函數示例，讓我能夠快速地將理論轉化為實際問題求解。尤其是一些復雜問題的處理，例如約束優化，書中給齣的指導和示例都非常有針對性，能夠幫助我快速定位問題的關鍵，並選擇閤適的算法。這本書讓我感覺，優化方法不再是紙麵上的理論，而是可以被實際應用到各種工程和科學問題中的強大工具。我曾經為瞭解決一個實際的工程優化問題，花費瞭大量時間去查閱各種資料，走瞭不少彎路，而如果早點看到這本書，我相信會節省很多時間。

評分☆☆☆☆☆

專業教材，京東物理給力

評分☆☆☆☆☆

作者很用心。真希望有PPT格式的課件。

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，使用方便，物美價廉

評分☆☆☆☆☆

還行吧 活動沒有亞馬遜力度大

評分☆☆☆☆☆

《最優化方法及其Matlab程序設計》較係統地介紹瞭非綫性最優化問題的基本理論和算法，以及主要算法的Matlab程序設計，主要內容包括（精確或非精確）綫搜索技術、最速下降法與（修正）牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、信賴域方法、非綫性最小二乘問題的解法、約束優化問題的最優性條件、罰函數法、可行方嚮法、二次規劃問題的解法、序列二次規劃法等。設計的Matlab程序有精確綫搜索的0.618法和拋物綫法、非精確綫搜索的Armijo準則、最速下降法、牛頓法、再開始共軛梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信賴域方法、求解非綫性最小二乘問題的L.M算法、解約束優化問題的乘子法、求解二次規劃的有效集法、SQP子問題的光滑牛頓法以及求解約束優化問題的SQP方法等，此外，《最優化方法及其Matlab程序設計》配有豐富的例題和習題，並在附錄介紹瞭Matlab優化工具箱的使用方法。

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好

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包裝挺好的，有光盤，還沒開始看，應該不錯

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價格貴瞭啊其他還行的呢

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非常滿意，正品，便宜，配送很快，支持。