编辑推荐

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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

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

书很不错，但是光盘呢？怎么没有附带光盘？如果漏发了，请安原地址补发！

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听说是适合学霸和学渣的一帮书，呀

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