精通MATLAB优化计算（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龚纯 著

图书标签:

• MATLAB
• 优化计算
• 数值分析
• 算法
• 数学建模
• 工程优化
• 科学计算
• 高等教育
• 第四版
• 理工科

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121301636

版次：1

商品编码：12004627

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： MATLAB精品丛书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：420

正文语种：中文

编辑推荐

算法原理→流程→编程→实例，一条龙贯穿高深算法！

70余程序代码、100余实战实例，妈妈不用担心学习了！

工具箱函数和自编函数双重实现，兼容学渣与学霸！

内容简介

《精通MATLAB优化计算（第4版）》系统地讲述应用MATLAB来解决优化问题，通过将“优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，实用性非常强而且简单易学，优化的方法也非常丰富，包括无约束极值求解、约束优化、非线性zui小二乘优化、线性规划、整数规划、二次规划、多目标规划、模拟退火算法、粒子群优化算法和遗传算法。

《精通MATLAB优化计算（第4版）》侧重于优化算法的MATLAB实现，同时精选了大量的优化问题实例，通过实例的分析与求解，切实教会读者掌握MATLAB在优化问题方面的应用。

通过《精通MATLAB优化计算（第4版）》，读者不仅能熟练使用MATLAB来快速解决实际优化问题，而且还能深入理解优化算法和采用MATLAB编程解决优化问题，从而提高分析和解决问题的能力。

《精通MATLAB优化计算（第4版）》可供信息与计算机科学、数学与应用数据、经济与金融、运筹与管理、统计与数据科学、控制以及相关理工科专业的本科生和研究生作为教材、实验或教学参考书，也可供相关工程技术与管理人员、科技工作者和数学建模人员参考。

作者简介

王正林，数学专业博士，擅长数据挖掘、数据分析、机器学习等领域，计算机专业与数学专业知识并重，在大数据领域颇有建树，并撰写了相关领域的多部书籍，部分图书的中文繁体版授权到中国台湾地区。

目录

第１篇 MATLAB入门篇
第1章 MATLAB概述 2
1．1 MATLAB的产生与发展 2
1．2 MATLAB的优势与特点 3
1．3 MATLAB系统的构成 4
1．4 MATLAB桌面操作环境 5
1．4．1 MATLAB启动和退出 5
1．4．2 MATLAB命令行窗口 6
1．4．3 MATLAB工作区 8
1．4．4 编辑器/调试器 10
1．4．5 MATLAB文件管理 10
1．4．6 MATLAB帮助使用 11
1．5 MATLAB的工具箱 11
1．6 小结 12
第2章 MATLAB计算基础 13
2．1 MATLAB数值类型 13
2．2 关系运算和逻辑运算 15
2．3 矩阵及其运算 16
2．3．1 矩阵的创建 16
2．3．2 矩阵的运算 17
2．4 复数及其运算 19
2．4．1 复数的表示 19
2．4．2 复数的绘图 20
2．4．3 复数的操作函数 21
2．5 符号运算 22
2．5．1 符号运算概述 22
2．5．2 常用的符号运算 24
2．6 小结 26
第3章 MATLAB数据可视化基础 27
3．1 MATLAB数据可视化的基本步骤 27
3．2 在工作区直接绘图 28
3．3 利用可视化绘图函数绘图 29
3．3．1 二维数据可视化 29
3．3．2 三维数据可视化 30
3．4 图形的修饰 33
3．5 小结 36
第4章 MATLAB编程基础 37
4．1 MATLAB编程概述 37
4．2 MATLAB编程原则 38
4．3 M文件 39
4．4 MATLAB程序流程控制 41
4．5 MATLAB的函数及调用 44
4．5．1 函数类型 44
4．5．2 函数参数传递 47
4．6 函数句柄 51
4．7 MATLAB程序调试 53
4．7．1 常见程序错误 53
4．7．2 调试方法 55
4．7．3 调试工具 56
4．7．4 M文件分析工具 59
4．8 MATLAB编程技巧 62
4．8．1 嵌套计算 62
4．8．2 循环计算 64
4．8．3 使用例外处理机制 64
4．8．4 使用全局变量 65
4．8．5 通过varargin传递参数 67
4．9 小结 68
第２篇 优化计算基础篇

第5章 MATLAB优化工具箱 70
5．1 工具箱概述 70
5．1．1 工具箱的功能 70
5．1．2 工具箱的特色 70
5．1．3 工具箱的结构 71
5．2 工具箱函数 72
5．3 GUI优化工具 75
5．3．1 GUI优化工具的启动 75
5．3．2 GUI优化工具的界面 76
5．3．3 GUI优化工具使用步骤 77
5．3．4 GUI优化工具应用实例 78
5．4 小结 87
第6章 无约束一维极值问题 88
6．1 进退法 88
6．2 黄金分割法 91
6．3 斐波那契法 93
6．4 牛顿法 97
6．4．1 基本牛顿法 97
6．4．2 全局牛顿法 99
6．5 割线法 102
6．6 抛物线法 104
6．7 三次插值法 107
6．8 可接受搜索法 109
6．8．1 Goldstein法 109
6．8．2 Wolfe-Powell法 112
6．9 MATLAB工具箱应用实例 114
6．9．1 应用fminbnd函数 114
6．9．2 应用fminsearch函数 120
6．9．3 应用改进的fminbnd函数 120
6．9．4 应用maple函数 122
6．10 小结 124
第7章 无约束多维极值问题 125
7．1 直接法 125
7．1．1 模式搜索法 125
7．1．2 Rosenbrock法 128
7．1．3 单纯形搜索法 132
7．1．4 Powell法 136
7．2 使用导数计算的间接法 139
7．2．1 最速下降法 139
7．2．2 共轭梯度法 141
7．2．3 牛顿法 143
7．2．4 修正牛顿法 145
7．2．5 拟牛顿法 147
7．2．6 信赖域法 152
7．2．7 显式最速下降法 155
7．3 MATLAB工具箱应用实例 157
7．3．1 应用fminsearch函数 157
7．3．2 应用fminunc函数 163
7．3．3 应用fminimax函数 165
7．4 小结 168
第8章 约束优化问题 169
8．1 Rosen梯度投影法 169
8．2 罚函数法 173
8．2．1 外点罚函数法 173
8．2．2 内点罚函数法 180
8．2．3 混合罚函数法 182
8．2．4 乘子法 187
8．3 坐标轮换法 190
8．4 复合形法 194
8．5 MATLAB工具箱应用实例 198
8．6 小结 199
第9章 非线性最小二乘优化问题 201
9．1 G-N法 201
9．2 修正G-N法 204
9．3 L-M法 206
9．4 MATLAB工具箱应用实例 210
9．5 小结 211
第10章 线性规划 212
10．1 单纯形法 212
10．2 修正单纯形法 219
10．3 大M法 223
10．4 变量有界单纯形法 225
10．5 MATLAB工具箱应用实例 227
10．6 小结 230
第11章 整数规划 231
11．1 割平面法 231
分支定界法 237
11．3 0-1规划 243
11．4 MATLAB工具箱应用实例 246
11．5 小结 247
第12章 二次规划 248
12．1 拉格朗日法 248
12．2 起作用集算法 250
12．3 路径跟踪法 254
12．4 MATLAB工具箱应用实例 257
12．5 小结 261
第13章 多目标规划 262
13．1 多目标规划概述 262
13．2 多目标规划的解法 263
13．2．1 基于一个单目标问题的方法 263
13．2．2 基于多个单目标问题的方法 264
13．3 MATLAB工具箱应用实例 265
13．4 小结 269
第３篇 优化计算高级篇
第14章 模拟退火算法 272
14．1 模拟退火算法概述 272
14．2 模拟退火算法的基本步骤 273
14．3 MATLAB工具箱应用实例 274
14．4 小结 279
第15章 粒子群优化算法 280
15．1 粒子群算法概述 280
15．2 基本粒子群算法 281
15．3 带压缩因子的粒子群算法 285
15．4 权重改进的粒子群算法 289
15．4．1 线性递减权重法 289
15．4．2 自适应权重法 293
15．4．3 随机权重法 296
15．5 变学习因子的粒子群算法 298
15．5．1 同步变化的学习因子 298
15．5．2 异步变化的学习因子 301
15．6 二阶粒子群算法 304
15．7 二阶振荡粒子群算法 306
15．8 混沌粒子群算法 309
15．9 混合粒子群算法 313
15．9．1 基于自然选择的算法 313
15．9．2 基于杂交的算法 316
15．9．3 基于模拟退火的算法 319
15．10 小结 322
第16章 遗传算法 323
16．1 遗传算法概述 323
16．2 基本遗传算法 324
16．3 顺序选择遗传算法 328
16．4 适值函数标定的遗传算法 332
16．5 大变异遗传算法 336
16．6 自适应遗传算法 340
16．7 双切点交叉遗传算法 343
16．8 多变异位自适应遗传算法 347
16．9 MATLAB工具箱应用实例 351
16．10 小结 354
第４篇 综合实战篇
第17章 工程最优化实战 356
17．1 线性规划实战 356
17．1．1 生产任务分配问题 356
17．1．2 运输问题 359
17．1．3 生产运输问题 363
17．1．4 资源利用问题 369
17．2 整数规划实战 370
17．2．1 下料问题 370
17．2．2 配套问题 372
17．2．3 有限选址问题 374
17．2．4 生产组织与计划问题 375
17．3 无约束优化实战 376
17．3．1 选址问题 376
17．3．2 销售利润问题 378
17．3．3 库存问题 379
17．4 约束优化实战 381
17．4．1 最大体积问题 381
17．4．2 资源分配问题 382
17．4．3 和三角形有关的极值问题 383
17．4．4 点到曲线的距离 384
17．4．5 曲线到曲线的距离 388
17．5 多目标规划实战 390
17．6 小结 395
第18章 经济金融最优化实战 396
18．1 最大利润问题 396
18．1．1 不考虑销售影响 396
18．1．2 考虑销售影响 397
18．2 最优消费问题 399
18．3 最优投资分配问题 400
18．4 最优资金使用问题 402
18．5 最优产量问题 403
18．5．1 古诺竞争模型 403
18．5．2 斯塔克尔伯格竞争模型 404
18．6 最优投资组合问题 405
18．6．1 标准均值-方差组合 406
18．6．2 有上界的均值-方差组合 407
18．6．3 有交易成本的均值-方差组合 408
18．6．4 自融资均值-方差投资组合 409
18．7 小结 410
参考文献 411

前言/序言

第4版前言

8年修订了4版，长期占据同类书的销售前列，这样的结果我还是想给自己点个小写的“赞”^_^。本书还是“优化圈”的“白富美”，白：内容直白因而简单易学，工具箱函数及优化工具三两下就搞定了，这也是菜鸟最想要的；“富”：例子丰富算法丰富，这次还加量不减质地新增了多目标规划和模拟退火算法；“美”：封面更美观，两只美丽觅食的小鸟，你知道吗，粒子群算法最初就是“闲得蛋疼”的“歪果仁”傻呆呆地看着鸟群觅食而发散出来的，两只美丽的小鸟启示了现代优化算法，当然，在模拟退火算法那章你还能看到好几个有非常多的局部最小和最大点的图，超漂亮，这莫非就是传说中的数学之美，我在想，是不是世间任何美好的形状都可以用数学来描述？

“白富美”当然少不了粉丝，本书因为内容全面、讲解细致、实例丰富而深受广大读者的喜爱，同时也积累了不少“粉丝”，而且还有不少粉丝给我们反馈，提出了非常不错的意见和建议，太谢谢了！

根据你们的需求和软件的升级，我们结合MATLAB软件的最新版本，对全书的内容进行了完善与优化，使之更加适合读者的需要。

为什么要学习优化算法

生活无处不优化，想想我们一生中遇到的各种各样的优化问题，你打车去个地方，是时间优先还是价钱优先呢？你吃个饭，是价钱优先还是健康优先？你找个工作，是机遇优先还是待遇优先？

最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素（的量），以使某一（或某些）指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，你会越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如高大上的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。

新版导读

全书分4篇18章，由浅入深，分为MATLAB入门篇、优化计算基础篇、优化计算高级篇和综合实战篇。

1．MATLAB入门篇（第1~4章）

包括MATLAB概述、MATLAB计算基础、MATLAB绘图基础、MATLAB编程基础等内容。

MATLAB具有强大的计算功能和数据可视化功能，是首选的计算软件。了解软件，掌握其计算和绘图两大功能，熟练使用MATLAB进行编程是应用MATLAB的基础。

2．优化计算基础篇（第5~13章）

包括MATLAB优化工具箱、无约束一维极值问题、无约束多维极值问题、约束优化问题、非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、多目标规划等内容。

从理论与实际相结合的角度出发，介绍常用的7类优化方法及其算法，采用简洁明了的套路讲述：（1）算法原理，（2）算法步骤，（3）算法的MATLAB实现，（4）算法举例。

书中不仅介绍MATLAB优化工具箱中这些算法的实现函数，还着重编写了算法的MATLAB程序，并通过实例进行验证。

3．优化计算高级篇（第14~16章）

包括模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法等内容。

讲述3类常用的现代优化方法，对其中的典型优化算法一一通过MATLAB编程实现，拓展了MATLAB解决优化问题中的难解问题。

4．综合实战篇（第17~18章）

包括工程最优化实战和经济金融最优化实战等内容。

立足于典型、实际的优化应用问题，综合展示应用MATLAB实现优化计算的全过程，即问题分析、数学建模、确定算法、运用MATLAB完成优化计算。

通过实战教会读者如何根据实际问题的特点抽象出不同类型的模型，然后选择不同的方法进行计算并进行数值实现。而且还触类旁通地向读者介绍MATLAB在若干领域的优化问题中的应用，达到学以致用。

对关心、支持我们的读者，尤其是那些给我们反馈问题、促进我们不断提高的读者表示感谢！

由于作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，敬请读者指正，我们的电子邮箱是wa_2003@126.com。

作 者

2016年初秋于北京

《精通MATLAB优化计算（第4版）》图书简介 优化计算，作为现代科学研究与工程实践中不可或缺的核心工具，其重要性不言而喻。无论是在工程设计中寻找最优参数，还是在金融领域预测市场趋势，亦或是在人工智能算法中训练模型，优化计算都扮演着至关重要的角色。MATLAB，作为一款功能强大的数值计算软件，凭借其简洁的语法、丰富的工具箱以及高效的运算能力，已成为优化计算领域的研究者和工程师的首选平台。 本书，《精通MATLAB优化计算（第4版）》，正是为满足广大用户在MATLAB环境下进行深入优化计算研究和实践的需求而精心编撰。本版在继承前几版经典内容的基础上，紧跟MATLAB优化工具箱的最新发展，整合了更多前沿的优化算法和应用案例，旨在为读者提供一个全面、系统且实用的MATLAB优化计算学习指南。 本书内容概览： 本书内容结构清晰，逻辑严谨，由浅入深，循序渐进，旨在帮助读者不仅掌握MATLAB优化计算的基本理论和方法，更能灵活运用它们解决实际问题。 第一部分：优化计算基础与MATLAB入门 在正式进入复杂的优化算法之前，本书首先为读者打下坚实的基础。 优化计算概述： 详细阐述优化计算的基本概念，包括目标函数、约束条件、可行域、最优解等关键术语。介绍优化问题的分类，如连续优化与离散优化、有约束优化与无约束优化、凸优化与非凸优化等，帮助读者建立对优化问题的整体认识。 MATLAB编程基础回顾： 对于可能不熟悉MATLAB的读者，本书提供一个简明扼要的MATLAB基础回顾，涵盖变量、数据类型、运算符、控制流（if, for, while）、函数定义与调用、矩阵运算等核心内容，确保读者能够顺利过渡到后续的优化计算学习。 MATLAB优化工具箱概览： 介绍MATLAB强大的优化工具箱（Optimization Toolbox）及其主要功能。本部分将初步介绍工具箱中常用的函数，如`fminbnd`、`fminsearch`等，让读者对MATLAB在优化计算方面的能力有一个初步的感知。 第二部分：无约束优化方法 无约束优化是优化计算中最基础也是最重要的一类问题，本书将详细讲解各种经典和现代的无约束优化算法。 一维无约束优化： 搜索法： 深入讲解搜索法（如黄金分割法、Fibonacci法）的原理、实现以及在MATLAB中的应用，适用于寻找单变量函数的极值。 插值法： 介绍利用插值多项式来逼近目标函数，从而加速收敛的插值法。 多维无约束优化： 梯度下降法： 详细阐述梯度下降法的原理、收敛性分析，以及其在MATLAB中的实现。重点讲解步长选择的策略，如固定步长、线搜索法（Wolfe条件等）。 牛顿法与拟牛顿法： 介绍牛顿法利用二阶导数信息加速收敛的原理，以及其在MATLAB中的实现。在此基础上，重点讲解拟牛顿法（如BFGS、DFP等）如何通过近似Hessian矩阵来克服牛顿法计算量大的缺点。 共轭梯度法： 深入讲解共轭梯度法的原理，特别是在求解大型稀疏线性方程组方面的优势，以及其在MATLAB中的实现。 最速下降法与共轭梯度法的比较： 通过理论分析和算例，对比最速下降法和共轭梯度法的收敛速度和性能。 MATLAB函数`fminunc`详解： 详细介绍MATLAB优化工具箱中用于多维无约束优化的核心函数`fminunc`，包括其各种选项的设置，如梯度选项、Hessian选项、步长选项、搜索方向选项等，以及如何通过自定义目标函数和梯度函数来配合使用。 第三部分：有约束优化方法 许多实际优化问题都伴随着各种约束条件，本书将系统讲解处理约束条件下的优化算法。 线性规划（LP）： 基本概念与标准形式： 介绍线性规划问题的定义、目标函数和约束条件都是线性的。 单纯形法： 深入讲解单纯形法的基本原理、迭代步骤，以及在MATLAB中如何利用`linprog`函数求解。 内点法： 介绍内点法作为一种高效求解线性规划的方法，以及其在MATLAB中的应用。 二次规划（QP）： 基本概念： 目标函数为二次函数，约束条件为线性函数。 二次规划的求解方法： 介绍求解二次规划问题的常用算法，以及如何在MATLAB中使用`quadprog`函数进行求解。 一般非线性规划（NLP）： 拉格朗日乘子法与KKT条件： 详细阐述拉格朗日乘子法用于处理等式约束，以及KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件作为不等式约束优化的必要条件。 序列二次规划（SQP）： 深入讲解序列二次规划法的原理，它是求解非线性规划问题的最常用和最有效的方法之一，以及在MATLAB中的应用。 内点法（Interior-Point Methods）： 介绍内点法在求解一般非线性规划问题中的应用。 MATLAB函数`fmincon`详解： 详细介绍MATLAB优化工具箱中用于多维有约束优化的核心函数`fmincon`，包括其各种选项的设置，如约束条件（线性等式/不等式、非线性等式/不等式）、目标函数梯度、Hessian矩阵等，以及如何通过自定义函数来精确定义约束和目标函数。 第四部分：全局优化与特殊类型优化 除了局部最优解的寻找，本书还将探讨如何寻找全局最优解，以及一些特殊的优化问题。 全局优化策略： 模拟退火算法： 讲解模拟退火算法（Simulated Annealing）的原理，以及如何利用其跳出局部最优，寻找全局最优解。 遗传算法： 详细介绍遗传算法（Genetic Algorithm）的原理，包括选择、交叉、变异等操作，以及在MATLAB中的实现。 粒子群优化（PSO）： 介绍粒子群优化算法的原理，以及其在MATLAB中的应用。 全局优化函数`ga`和`particleswarm`： 详细讲解MATLAB提供的全局优化函数`ga`（遗传算法）和`particleswarm`（粒子群优化），以及如何配置和使用它们。 多目标优化： 多目标优化问题概述： 介绍当存在多个相互冲突的目标时，如何进行优化。 Pareto最优解： 讲解Pareto最优解的概念。 MATLAB在多目标优化中的应用： 介绍MATLAB中处理多目标优化问题的相关工具和方法。 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 基本概念： 讲解变量取值为整数或混合整数的问题。 求解方法简介： 介绍求解IP和MIP问题的一些常用方法。 MATLAB相关函数： 介绍MATLAB中处理IP和MIP问题的一些函数。 第五部分：优化计算的实际应用与进阶 理论与实践相结合，本书将通过大量的实际应用案例，展示优化计算在不同领域的强大威力。 工程设计优化： 结构优化： 如桥梁、飞机机翼的最优设计。 控制系统参数优化： 如PID控制器参数的整定。 电路设计优化： 如元器件参数的最优选择。 金融建模： 投资组合优化： 根据风险和收益的权衡，确定最优的资产配置。 期权定价模型： 利用优化方法求解复杂金融模型的参数。 机器学习与数据科学： 模型参数训练： 如神经网络的权值更新。 特征选择： 寻找最优的特征子集。 超参数优化： 寻找机器学习模型的最佳超参数组合。 其他领域应用： 物流与调度优化： 如路径规划、资源分配。 科学计算与数值模拟： 在复杂模拟中寻找最优参数。 高级优化技术与案例分析： 灵敏度分析： 评估模型参数变化对最优解的影响。 鲁棒优化： 考虑不确定性下的优化问题。 基于MATLAB的仿真平台搭建： 结合优化算法构建完整的仿真系统。 MATLAB优化工具箱的定制与扩展： 编写自定义求解器： 如何根据特定需求修改或扩展MATLAB的优化算法。 与其他MATLAB工具箱的集成： 如与Simulink、Statistics and Machine Learning Toolbox的结合应用。 本书特色： 系统性强： 全面覆盖MATLAB优化计算的各个方面，从基础理论到高级应用，为读者提供一个完整的学习路径。 实践性高： 大量结合实际应用案例，通过具体的MATLAB代码实现，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 由浅入深： 内容组织结构合理，逐步深入，适合不同背景的读者，无论您是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益。 紧跟前沿： 整合了MATLAB优化工具箱的最新功能和算法，内容的时效性强。 代码详尽： 提供的MATLAB代码示例清晰、易懂、可执行，方便读者进行验证和修改。 通俗易懂： 理论讲解深入浅出，避免过于晦涩的数学推导，更侧重于算法的直观理解和实际应用。 适用读者： 高等院校本科生、研究生、博士生（尤其涉及数学、工程、计算机科学、经济学、管理学等专业）。 从事科学研究的科研人员。 在工程、金融、数据科学等领域工作的工程师、分析师、开发人员。 对MATLAB优化计算感兴趣的自学者。 《精通MATLAB优化计算（第4版）》 致力于成为您在MATLAB优化计算领域学习和实践的最佳伙伴。通过本书的学习，您将能够熟练运用MATLAB强大的优化工具箱，高效解决您在科研和工程实践中遇到的各种优化问题，从而提升您的工作效率和研究水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期活跃在学术研究前沿的科研人员，我对计算工具的要求是非常高的。我们研究的课题往往是前沿且复杂的，需要借助强大的计算能力和灵活的工具来探索未知的领域。在我的研究领域，很多问题都涉及到高维度的参数搜索、非线性模型的拟合以及复杂系统的鲁棒性设计，这些都天然地指向了优化计算的强大能力。MATLAB作为一种成熟的科学计算平台，其优化工具箱更是我们必不可少的利器。然而，算法的不断发展和工具箱的迭代更新，要求我们必须持续学习和提升。我接触过一些关于MATLAB优化的书籍，但很多内容要么偏向于某个特定的算法，要么过于浅显，无法满足我深入探究和解决复杂问题的需求。我期望这本《精通MATLAB优化计算（第4版）》能够提供一个全面而深入的视角，不仅介绍经典算法，更能涵盖近年来在机器学习、深度学习等领域蓬勃发展的各种优化技术，例如各种梯度下降的变种、全局优化算法的最新进展等。同时，我也希望书中在代码的编写上能够体现出良好的工程实践，能够处理大规模数据和复杂模型，并且在算法的性能调优和结果的解释方面有深刻的见解，能够帮助我更好地理解和验证我的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位对计算机科学和数据科学充满热情的业余爱好者来说，能够掌握一门强大的计算工具，并用它来解决一些自己感兴趣的问题，是一件非常令人兴奋的事情。我一直在学习编程，并且对机器学习和人工智能领域的发展非常关注。我知道很多机器学习算法的背后都离不开优化计算，比如模型参数的训练，损失函数的最小化等等。MATLAB对于很多人来说可能比较陌生，但听说它在工程和科学计算领域有着非常广泛的应用，并且其优化工具箱能够帮助我们理解和实现很多高级算法。我希望这本《精通MATLAB优化计算（第4版）》能够用一种相对易于理解的方式来讲解优化计算的概念，即使对于没有深厚数学背景的读者，也能逐渐入门。我尤其期待书中能够有足够多的“从零开始”的示例，能够手把手地带领我完成一些实际的小项目，比如用优化算法来解决一些简单的路径规划问题，或者对一个数据集进行聚类分析。我希望这本书能够让我感受到学习的乐趣，并且能够建立起用MATLAB进行数据分析和算法实现的基本能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在工业界摸爬滚打多年的工程师，主要负责产品设计和性能优化。在过去的几年里，我一直在寻找能够更高效、更精准地解决复杂工程问题的方法。我们经常会遇到参数众多、约束条件苛刻的优化问题，例如在某个新材料的配方设计中，需要同时考虑成本、强度、韧性等多个指标，并且这些指标之间还存在非线性的相互影响。以往，我们主要依靠经验和一些简化的数学模型来解决，但效率不高，而且往往无法找到全局最优解。MATLAB优化工具箱的名声在外，我了解它能够提供强大的算法支持，但我缺乏系统学习的渠道。市面上的资料很多，但要么过于理论化，要么代码示例不够实用，很难让我快速上手。这本书的出现，让我看到了希望。我特别看重它“精通”二字，这暗示着它不仅仅是入门级别的介绍，而是能够带领读者深入理解算法的本质，并掌握将其应用于实际工程问题的技巧。我希望这本书能够涵盖当前主流的优化算法，并且在应用层面有足够多的案例，能够触及到我在产品设计和性能评估中遇到的实际挑战，例如如何设置合理的优化目标函数、如何处理复杂的约束条件，以及如何对优化结果进行有效的后处理和验证。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《精通MATLAB优化计算（第4版）》的时候，我的心里是怀揣着一份期待和一丝忐忑的。我是一名刚刚接触优化算法的在读博士生，学校的课程设置让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，但同时，也意识到理论知识的晦涩难懂和实际应用上的门槛。我在网上搜罗了许多资料，从各种论坛、博客到官方文档，但总感觉像是在大海里捞针，碎片化的信息很难构建起一个完整的知识体系。尤其是在寻找能够将理论与实践有效结合的工具时，MATLAB优化工具箱的名字频繁出现，但如何真正“精通”它，却成了摆在我面前的一道难题。这本书的书名，如同黑夜中的灯塔，给我指明了一个方向，让我觉得终于有机会能够系统地学习和掌握这门技术。我期望它能像一本教科书一样，条理清晰地介绍各种优化算法的原理，并且，更重要的是，能够提供大量贴近实际应用的MATLAB代码示例，让我能够亲手去实践，去感受算法的魅力，去解决科研中遇到的实际问题。我希望这本书不仅仅停留在“知道”的层面，更能达到“做到”的境界，让我能够在毕业论文中自信地运用优化算法。

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在我的职业生涯中，我经常需要处理各种规模和复杂度的决策支持问题，特别是在资源分配、生产调度以及风险管理等领域。这些问题往往涉及到大量的变量和复杂的约束条件，传统的解析方法很难获得有效的解决方案。MATLAB的优化工具箱是我解决这些问题的得力助手，它为我提供了多样化的算法和强大的计算能力，能够帮助我找到最优的决策方案。然而，随着技术的发展和业务需求的升级，我深感自己需要不断地更新和深化对优化算法的理解，以及掌握更高级的应用技巧。我期望这本《精通MATLAB优化计算（第4版）》能够提供一种从理论到实践的完整过渡，它应该能够深入讲解各种优化算法的数学原理、优势和局限性，并且能够通过高质量的代码示例，清晰地展示如何在MATLAB中实现和应用这些算法。我特别希望书中能够包含一些关于如何选择合适的算法、如何处理大规模和高维度问题、如何进行模型验证和结果解释的章节，这些都将极大地提升我在实际工作中解决复杂问题的能力。同时，我也期待书中能够涵盖一些在商业决策中常用的优化模型，例如线性规划、整数规划、非线性规划以及组合优化等，并提供相应的MATLAB实现和应用案例。

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学习优化算法使用的，很好用

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