精通MATLAB優化計算（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龔純 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化計算
• 數值分析
• 算法
• 數學建模
• 工程優化
• 科學計算
• 高等教育
• 第四版
• 理工科

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121301636

版次：1

商品編碼：12004627

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： MATLAB精品叢書

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：420

正文語種：中文

編輯推薦

算法原理→流程→編程→實例，一條龍貫穿高深算法！

70餘程序代碼、100餘實戰實例，媽媽不用擔心學習瞭！

工具箱函數和自編函數雙重實現，兼容學渣與學霸！

內容簡介

《精通MATLAB優化計算（第4版）》係統地講述應用MATLAB來解決優化問題，通過將“優化問題”、“MATLAB優化工具箱”和“MATLAB編程”這三方麵有機結閤進行講述，實用性非常強而且簡單易學，優化的方法也非常豐富，包括無約束極值求解、約束優化、非綫性zui小二乘優化、綫性規劃、整數規劃、二次規劃、多目標規劃、模擬退火算法、粒子群優化算法和遺傳算法。

《精通MATLAB優化計算（第4版）》側重於優化算法的MATLAB實現，同時精選瞭大量的優化問題實例，通過實例的分析與求解，切實教會讀者掌握MATLAB在優化問題方麵的應用。

通過《精通MATLAB優化計算（第4版）》，讀者不僅能熟練使用MATLAB來快速解決實際優化問題，而且還能深入理解優化算法和采用MATLAB編程解決優化問題，從而提高分析和解決問題的能力。

《精通MATLAB優化計算（第4版）》可供信息與計算機科學、數學與應用數據、經濟與金融、運籌與管理、統計與數據科學、控製以及相關理工科專業的本科生和研究生作為教材、實驗或教學參考書，也可供相關工程技術與管理人員、科技工作者和數學建模人員參考。

作者簡介

王正林，數學專業博士，擅長數據挖掘、數據分析、機器學習等領域，計算機專業與數學專業知識並重，在大數據領域頗有建樹，並撰寫瞭相關領域的多部書籍，部分圖書的中文繁體版授權到中國颱灣地區。

目錄

第１篇 MATLAB入門篇
第1章 MATLAB概述 2
1．1 MATLAB的産生與發展 2
1．2 MATLAB的優勢與特點 3
1．3 MATLAB係統的構成 4
1．4 MATLAB桌麵操作環境 5
1．4．1 MATLAB啓動和退齣 5
1．4．2 MATLAB命令行窗口 6
1．4．3 MATLAB工作區 8
1．4．4 編輯器/調試器 10
1．4．5 MATLAB文件管理 10
1．4．6 MATLAB幫助使用 11
1．5 MATLAB的工具箱 11
1．6 小結 12
第2章 MATLAB計算基礎 13
2．1 MATLAB數值類型 13
2．2 關係運算和邏輯運算 15
2．3 矩陣及其運算 16
2．3．1 矩陣的創建 16
2．3．2 矩陣的運算 17
2．4 復數及其運算 19
2．4．1 復數的錶示 19
2．4．2 復數的繪圖 20
2．4．3 復數的操作函數 21
2．5 符號運算 22
2．5．1 符號運算概述 22
2．5．2 常用的符號運算 24
2．6 小結 26
第3章 MATLAB數據可視化基礎 27
3．1 MATLAB數據可視化的基本步驟 27
3．2 在工作區直接繪圖 28
3．3 利用可視化繪圖函數繪圖 29
3．3．1 二維數據可視化 29
3．3．2 三維數據可視化 30
3．4 圖形的修飾 33
3．5 小結 36
第4章 MATLAB編程基礎 37
4．1 MATLAB編程概述 37
4．2 MATLAB編程原則 38
4．3 M文件 39
4．4 MATLAB程序流程控製 41
4．5 MATLAB的函數及調用 44
4．5．1 函數類型 44
4．5．2 函數參數傳遞 47
4．6 函數句柄 51
4．7 MATLAB程序調試 53
4．7．1 常見程序錯誤 53
4．7．2 調試方法 55
4．7．3 調試工具 56
4．7．4 M文件分析工具 59
4．8 MATLAB編程技巧 62
4．8．1 嵌套計算 62
4．8．2 循環計算 64
4．8．3 使用例外處理機製 64
4．8．4 使用全局變量 65
4．8．5 通過varargin傳遞參數 67
4．9 小結 68
第２篇 優化計算基礎篇

第5章 MATLAB優化工具箱 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 工具箱的結構 71
5．2 工具箱函數 72
5．3 GUI優化工具 75
5．3．1 GUI優化工具的啓動 75
5．3．2 GUI優化工具的界麵 76
5．3．3 GUI優化工具使用步驟 77
5．3．4 GUI優化工具應用實例 78
5．4 小結 87
第6章 無約束一維極值問題 88
6．1 進退法 88
6．2 黃金分割法 91
6．3 斐波那契法 93
6．4 牛頓法 97
6．4．1 基本牛頓法 97
6．4．2 全局牛頓法 99
6．5 割綫法 102
6．6 拋物綫法 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工具箱應用實例 114
6．9．1 應用fminbnd函數 114
6．9．2 應用fminsearch函數 120
6．9．3 應用改進的fminbnd函數 120
6．9．4 應用maple函數 122
6．10 小結 124
第7章 無約束多維極值問題 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 單純形搜索法 132
7．1．4 Powell法 136
7．2 使用導數計算的間接法 139
7．2．1 最速下降法 139
7．2．2 共軛梯度法 141
7．2．3 牛頓法 143
7．2．4 修正牛頓法 145
7．2．5 擬牛頓法 147
7．2．6 信賴域法 152
7．2．7 顯式最速下降法 155
7．3 MATLAB工具箱應用實例 157
7．3．1 應用fminsearch函數 157
7．3．2 應用fminunc函數 163
7．3．3 應用fminimax函數 165
7．4 小結 168
第8章 約束優化問題 169
8．1 Rosen梯度投影法 169
8．2 罰函數法 173
8．2．1 外點罰函數法 173
8．2．2 內點罰函數法 180
8．2．3 混閤罰函數法 182
8．2．4 乘子法 187
8．3 坐標輪換法 190
8．4 復閤形法 194
8．5 MATLAB工具箱應用實例 198
8．6 小結 199
第9章 非綫性最小二乘優化問題 201
9．1 G-N法 201
9．2 修正G-N法 204
9．3 L-M法 206
9．4 MATLAB工具箱應用實例 210
9．5 小結 211
第10章 綫性規劃 212
10．1 單純形法 212
10．2 修正單純形法 219
10．3 大M法 223
10．4 變量有界單純形法 225
10．5 MATLAB工具箱應用實例 227
10．6 小結 230
第11章 整數規劃 231
11．1 割平麵法 231
分支定界法 237
11．3 0-1規劃 243
11．4 MATLAB工具箱應用實例 246
11．5 小結 247
第12章 二次規劃 248
12．1 拉格朗日法 248
12．2 起作用集算法 250
12．3 路徑跟蹤法 254
12．4 MATLAB工具箱應用實例 257
12．5 小結 261
第13章 多目標規劃 262
13．1 多目標規劃概述 262
13．2 多目標規劃的解法 263
13．2．1 基於一個單目標問題的方法 263
13．2．2 基於多個單目標問題的方法 264
13．3 MATLAB工具箱應用實例 265
13．4 小結 269
第３篇 優化計算高級篇
第14章 模擬退火算法 272
14．1 模擬退火算法概述 272
14．2 模擬退火算法的基本步驟 273
14．3 MATLAB工具箱應用實例 274
14．4 小結 279
第15章 粒子群優化算法 280
15．1 粒子群算法概述 280
15．2 基本粒子群算法 281
15．3 帶壓縮因子的粒子群算法 285
15．4 權重改進的粒子群算法 289
15．4．1 綫性遞減權重法 289
15．4．2 自適應權重法 293
15．4．3 隨機權重法 296
15．5 變學習因子的粒子群算法 298
15．5．1 同步變化的學習因子 298
15．5．2 異步變化的學習因子 301
15．6 二階粒子群算法 304
15．7 二階振蕩粒子群算法 306
15．8 混沌粒子群算法 309
15．9 混閤粒子群算法 313
15．9．1 基於自然選擇的算法 313
15．9．2 基於雜交的算法 316
15．9．3 基於模擬退火的算法 319
15．10 小結 322
第16章 遺傳算法 323
16．1 遺傳算法概述 323
16．2 基本遺傳算法 324
16．3 順序選擇遺傳算法 328
16．4 適值函數標定的遺傳算法 332
16．5 大變異遺傳算法 336
16．6 自適應遺傳算法 340
16．7 雙切點交叉遺傳算法 343
16．8 多變異位自適應遺傳算法 347
16．9 MATLAB工具箱應用實例 351
16．10 小結 354
第４篇 綜閤實戰篇
第17章 工程最優化實戰 356
17．1 綫性規劃實戰 356
17．1．1 生産任務分配問題 356
17．1．2 運輸問題 359
17．1．3 生産運輸問題 363
17．1．4 資源利用問題 369
17．2 整數規劃實戰 370
17．2．1 下料問題 370
17．2．2 配套問題 372
17．2．3 有限選址問題 374
17．2．4 生産組織與計劃問題 375
17．3 無約束優化實戰 376
17．3．1 選址問題 376
17．3．2 銷售利潤問題 378
17．3．3 庫存問題 379
17．4 約束優化實戰 381
17．4．1 最大體積問題 381
17．4．2 資源分配問題 382
17．4．3 和三角形有關的極值問題 383
17．4．4 點到麯綫的距離 384
17．4．5 麯綫到麯綫的距離 388
17．5 多目標規劃實戰 390
17．6 小結 395
第18章 經濟金融最優化實戰 396
18．1 最大利潤問題 396
18．1．1 不考慮銷售影響 396
18．1．2 考慮銷售影響 397
18．2 最優消費問題 399
18．3 最優投資分配問題 400
18．4 最優資金使用問題 402
18．5 最優産量問題 403
18．5．1 古諾競爭模型 403
18．5．2 斯塔剋爾伯格競爭模型 404
18．6 最優投資組閤問題 405
18．6．1 標準均值-方差組閤 406
18．6．2 有上界的均值-方差組閤 407
18．6．3 有交易成本的均值-方差組閤 408
18．6．4 自融資均值-方差投資組閤 409
18．7 小結 410
參考文獻 411

前言/序言

第4版前言

8年修訂瞭4版，長期占據同類書的銷售前列，這樣的結果我還是想給自己點個小寫的“贊”^_^。本書還是“優化圈”的“白富美”，白：內容直白因而簡單易學，工具箱函數及優化工具三兩下就搞定瞭，這也是菜鳥最想要的；“富”：例子豐富算法豐富，這次還加量不減質地新增瞭多目標規劃和模擬退火算法；“美”：封麵更美觀，兩隻美麗覓食的小鳥，你知道嗎，粒子群算法最初就是“閑得蛋疼”的“歪果仁”傻呆呆地看著鳥群覓食而發散齣來的，兩隻美麗的小鳥啓示瞭現代優化算法，當然，在模擬退火算法那章你還能看到好幾個有非常多的局部最小和最大點的圖，超漂亮，這莫非就是傳說中的數學之美，我在想，是不是世間任何美好的形狀都可以用數學來描述？

“白富美”當然少不瞭粉絲，本書因為內容全麵、講解細緻、實例豐富而深受廣大讀者的喜愛，同時也積纍瞭不少“粉絲”，而且還有不少粉絲給我們反饋，提齣瞭非常不錯的意見和建議，太謝謝瞭！

根據你們的需求和軟件的升級，我們結閤MATLAB軟件的最新版本，對全書的內容進行瞭完善與優化，使之更加適閤讀者的需要。

為什麼要學習優化算法

生活無處不優化，想想我們一生中遇到的各種各樣的優化問題，你打車去個地方，是時間優先還是價錢優先呢？你吃個飯，是價錢優先還是健康優先？你找個工作，是機遇優先還是待遇優先？

最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素（的量），以使某一（或某些）指標達到最優的一些學科的總稱。隨著學習的深入，你會越來越發現最優化方法的重要性，學習和工作中遇到的大多問題都可以建模成一種最優化模型進行求解，比如高大上的機器學習算法，大部分的機器學習算法的本質都是建立優化模型，通過最優化方法對目標函數（或損失函數）進行優化，從而訓練齣最好的模型。

新版導讀

全書分4篇18章，由淺入深，分為MATLAB入門篇、優化計算基礎篇、優化計算高級篇和綜閤實戰篇。

1．MATLAB入門篇（第1~4章）

包括MATLAB概述、MATLAB計算基礎、MATLAB繪圖基礎、MATLAB編程基礎等內容。

MATLAB具有強大的計算功能和數據可視化功能，是首選的計算軟件。瞭解軟件，掌握其計算和繪圖兩大功能，熟練使用MATLAB進行編程是應用MATLAB的基礎。

2．優化計算基礎篇（第5~13章）

包括MATLAB優化工具箱、無約束一維極值問題、無約束多維極值問題、約束優化問題、非綫性最小二乘優化問題、綫性規劃、整數規劃、二次規劃、多目標規劃等內容。

從理論與實際相結閤的角度齣發，介紹常用的7類優化方法及其算法，采用簡潔明瞭的套路講述：（1）算法原理，（2）算法步驟，（3）算法的MATLAB實現，（4）算法舉例。

書中不僅介紹MATLAB優化工具箱中這些算法的實現函數，還著重編寫瞭算法的MATLAB程序，並通過實例進行驗證。

3．優化計算高級篇（第14~16章）

包括模擬退火算法、粒子群優化算法、遺傳算法等內容。

講述3類常用的現代優化方法，對其中的典型優化算法一一通過MATLAB編程實現，拓展瞭MATLAB解決優化問題中的難解問題。

4．綜閤實戰篇（第17~18章）

包括工程最優化實戰和經濟金融最優化實戰等內容。

立足於典型、實際的優化應用問題，綜閤展示應用MATLAB實現優化計算的全過程，即問題分析、數學建模、確定算法、運用MATLAB完成優化計算。

通過實戰教會讀者如何根據實際問題的特點抽象齣不同類型的模型，然後選擇不同的方法進行計算並進行數值實現。而且還觸類旁通地嚮讀者介紹MATLAB在若乾領域的優化問題中的應用，達到學以緻用。

對關心、支持我們的讀者，尤其是那些給我們反饋問題、促進我們不斷提高的讀者錶示感謝！

由於作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，敬請讀者指正，我們的電子郵箱是wa_2003@126.com。

作 者

2016年初鞦於北京

《精通MATLAB優化計算（第4版）》圖書簡介 優化計算，作為現代科學研究與工程實踐中不可或缺的核心工具，其重要性不言而喻。無論是在工程設計中尋找最優參數，還是在金融領域預測市場趨勢，亦或是在人工智能算法中訓練模型，優化計算都扮演著至關重要的角色。MATLAB，作為一款功能強大的數值計算軟件，憑藉其簡潔的語法、豐富的工具箱以及高效的運算能力，已成為優化計算領域的研究者和工程師的首選平颱。 本書，《精通MATLAB優化計算（第4版）》，正是為滿足廣大用戶在MATLAB環境下進行深入優化計算研究和實踐的需求而精心編撰。本版在繼承前幾版經典內容的基礎上，緊跟MATLAB優化工具箱的最新發展，整閤瞭更多前沿的優化算法和應用案例，旨在為讀者提供一個全麵、係統且實用的MATLAB優化計算學習指南。 本書內容概覽： 本書內容結構清晰，邏輯嚴謹，由淺入深，循序漸進，旨在幫助讀者不僅掌握MATLAB優化計算的基本理論和方法，更能靈活運用它們解決實際問題。 第一部分：優化計算基礎與MATLAB入門 在正式進入復雜的優化算法之前，本書首先為讀者打下堅實的基礎。 優化計算概述： 詳細闡述優化計算的基本概念，包括目標函數、約束條件、可行域、最優解等關鍵術語。介紹優化問題的分類，如連續優化與離散優化、有約束優化與無約束優化、凸優化與非凸優化等，幫助讀者建立對優化問題的整體認識。 MATLAB編程基礎迴顧： 對於可能不熟悉MATLAB的讀者，本書提供一個簡明扼要的MATLAB基礎迴顧，涵蓋變量、數據類型、運算符、控製流（if, for, while）、函數定義與調用、矩陣運算等核心內容，確保讀者能夠順利過渡到後續的優化計算學習。 MATLAB優化工具箱概覽： 介紹MATLAB強大的優化工具箱（Optimization Toolbox）及其主要功能。本部分將初步介紹工具箱中常用的函數，如`fminbnd`、`fminsearch`等，讓讀者對MATLAB在優化計算方麵的能力有一個初步的感知。 第二部分：無約束優化方法 無約束優化是優化計算中最基礎也是最重要的一類問題，本書將詳細講解各種經典和現代的無約束優化算法。 一維無約束優化： 搜索法： 深入講解搜索法（如黃金分割法、Fibonacci法）的原理、實現以及在MATLAB中的應用，適用於尋找單變量函數的極值。 插值法： 介紹利用插值多項式來逼近目標函數，從而加速收斂的插值法。 多維無約束優化： 梯度下降法： 詳細闡述梯度下降法的原理、收斂性分析，以及其在MATLAB中的實現。重點講解步長選擇的策略，如固定步長、綫搜索法（Wolfe條件等）。 牛頓法與擬牛頓法： 介紹牛頓法利用二階導數信息加速收斂的原理，以及其在MATLAB中的實現。在此基礎上，重點講解擬牛頓法（如BFGS、DFP等）如何通過近似Hessian矩陣來剋服牛頓法計算量大的缺點。 共軛梯度法： 深入講解共軛梯度法的原理，特彆是在求解大型稀疏綫性方程組方麵的優勢，以及其在MATLAB中的實現。 最速下降法與共軛梯度法的比較： 通過理論分析和算例，對比最速下降法和共軛梯度法的收斂速度和性能。 MATLAB函數`fminunc`詳解： 詳細介紹MATLAB優化工具箱中用於多維無約束優化的核心函數`fminunc`，包括其各種選項的設置，如梯度選項、Hessian選項、步長選項、搜索方嚮選項等，以及如何通過自定義目標函數和梯度函數來配閤使用。 第三部分：有約束優化方法 許多實際優化問題都伴隨著各種約束條件，本書將係統講解處理約束條件下的優化算法。 綫性規劃（LP）： 基本概念與標準形式： 介紹綫性規劃問題的定義、目標函數和約束條件都是綫性的。 單純形法： 深入講解單純形法的基本原理、迭代步驟，以及在MATLAB中如何利用`linprog`函數求解。 內點法： 介紹內點法作為一種高效求解綫性規劃的方法，以及其在MATLAB中的應用。 二次規劃（QP）： 基本概念： 目標函數為二次函數，約束條件為綫性函數。 二次規劃的求解方法： 介紹求解二次規劃問題的常用算法，以及如何在MATLAB中使用`quadprog`函數進行求解。 一般非綫性規劃（NLP）： 拉格朗日乘子法與KKT條件： 詳細闡述拉格朗日乘子法用於處理等式約束，以及KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件作為不等式約束優化的必要條件。 序列二次規劃（SQP）： 深入講解序列二次規劃法的原理，它是求解非綫性規劃問題的最常用和最有效的方法之一，以及在MATLAB中的應用。 內點法（Interior-Point Methods）： 介紹內點法在求解一般非綫性規劃問題中的應用。 MATLAB函數`fmincon`詳解： 詳細介紹MATLAB優化工具箱中用於多維有約束優化的核心函數`fmincon`，包括其各種選項的設置，如約束條件（綫性等式/不等式、非綫性等式/不等式）、目標函數梯度、Hessian矩陣等，以及如何通過自定義函數來精確定義約束和目標函數。 第四部分：全局優化與特殊類型優化 除瞭局部最優解的尋找，本書還將探討如何尋找全局最優解，以及一些特殊的優化問題。 全局優化策略： 模擬退火算法： 講解模擬退火算法（Simulated Annealing）的原理，以及如何利用其跳齣局部最優，尋找全局最優解。 遺傳算法： 詳細介紹遺傳算法（Genetic Algorithm）的原理，包括選擇、交叉、變異等操作，以及在MATLAB中的實現。 粒子群優化（PSO）： 介紹粒子群優化算法的原理，以及其在MATLAB中的應用。 全局優化函數`ga`和`particleswarm`： 詳細講解MATLAB提供的全局優化函數`ga`（遺傳算法）和`particleswarm`（粒子群優化），以及如何配置和使用它們。 多目標優化： 多目標優化問題概述： 介紹當存在多個相互衝突的目標時，如何進行優化。 Pareto最優解： 講解Pareto最優解的概念。 MATLAB在多目標優化中的應用： 介紹MATLAB中處理多目標優化問題的相關工具和方法。 整數規劃（IP）與混閤整數規劃（MIP）： 基本概念： 講解變量取值為整數或混閤整數的問題。 求解方法簡介： 介紹求解IP和MIP問題的一些常用方法。 MATLAB相關函數： 介紹MATLAB中處理IP和MIP問題的一些函數。 第五部分：優化計算的實際應用與進階 理論與實踐相結閤，本書將通過大量的實際應用案例，展示優化計算在不同領域的強大威力。 工程設計優化： 結構優化： 如橋梁、飛機機翼的最優設計。 控製係統參數優化： 如PID控製器參數的整定。 電路設計優化： 如元器件參數的最優選擇。 金融建模： 投資組閤優化： 根據風險和收益的權衡，確定最優的資産配置。 期權定價模型： 利用優化方法求解復雜金融模型的參數。 機器學習與數據科學： 模型參數訓練： 如神經網絡的權值更新。 特徵選擇： 尋找最優的特徵子集。 超參數優化： 尋找機器學習模型的最佳超參數組閤。 其他領域應用： 物流與調度優化： 如路徑規劃、資源分配。 科學計算與數值模擬： 在復雜模擬中尋找最優參數。 高級優化技術與案例分析： 靈敏度分析： 評估模型參數變化對最優解的影響。 魯棒優化： 考慮不確定性下的優化問題。 基於MATLAB的仿真平颱搭建： 結閤優化算法構建完整的仿真係統。 MATLAB優化工具箱的定製與擴展： 編寫自定義求解器： 如何根據特定需求修改或擴展MATLAB的優化算法。 與其他MATLAB工具箱的集成： 如與Simulink、Statistics and Machine Learning Toolbox的結閤應用。 本書特色： 係統性強： 全麵覆蓋MATLAB優化計算的各個方麵，從基礎理論到高級應用，為讀者提供一個完整的學習路徑。 實踐性高： 大量結閤實際應用案例，通過具體的MATLAB代碼實現，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 由淺入深： 內容組織結構閤理，逐步深入，適閤不同背景的讀者，無論您是初學者還是有一定基礎的研究者，都能從中獲益。 緊跟前沿： 整閤瞭MATLAB優化工具箱的最新功能和算法，內容的時效性強。 代碼詳盡： 提供的MATLAB代碼示例清晰、易懂、可執行，方便讀者進行驗證和修改。 通俗易懂： 理論講解深入淺齣，避免過於晦澀的數學推導，更側重於算法的直觀理解和實際應用。 適用讀者： 高等院校本科生、研究生、博士生（尤其涉及數學、工程、計算機科學、經濟學、管理學等專業）。 從事科學研究的科研人員。 在工程、金融、數據科學等領域工作的工程師、分析師、開發人員。 對MATLAB優化計算感興趣的自學者。 《精通MATLAB優化計算（第4版）》 緻力於成為您在MATLAB優化計算領域學習和實踐的最佳夥伴。通過本書的學習，您將能夠熟練運用MATLAB強大的優化工具箱，高效解決您在科研和工程實踐中遇到的各種優化問題，從而提升您的工作效率和研究水平。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在工業界摸爬滾打多年的工程師，主要負責産品設計和性能優化。在過去的幾年裏，我一直在尋找能夠更高效、更精準地解決復雜工程問題的方法。我們經常會遇到參數眾多、約束條件苛刻的優化問題，例如在某個新材料的配方設計中，需要同時考慮成本、強度、韌性等多個指標，並且這些指標之間還存在非綫性的相互影響。以往，我們主要依靠經驗和一些簡化的數學模型來解決，但效率不高，而且往往無法找到全局最優解。MATLAB優化工具箱的名聲在外，我瞭解它能夠提供強大的算法支持，但我缺乏係統學習的渠道。市麵上的資料很多，但要麼過於理論化，要麼代碼示例不夠實用，很難讓我快速上手。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我特彆看重它“精通”二字，這暗示著它不僅僅是入門級彆的介紹，而是能夠帶領讀者深入理解算法的本質，並掌握將其應用於實際工程問題的技巧。我希望這本書能夠涵蓋當前主流的優化算法，並且在應用層麵有足夠多的案例，能夠觸及到我在産品設計和性能評估中遇到的實際挑戰，例如如何設置閤理的優化目標函數、如何處理復雜的約束條件，以及如何對優化結果進行有效的後處理和驗證。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期活躍在學術研究前沿的科研人員，我對計算工具的要求是非常高的。我們研究的課題往往是前沿且復雜的，需要藉助強大的計算能力和靈活的工具來探索未知的領域。在我的研究領域，很多問題都涉及到高維度的參數搜索、非綫性模型的擬閤以及復雜係統的魯棒性設計，這些都天然地指嚮瞭優化計算的強大能力。MATLAB作為一種成熟的科學計算平颱，其優化工具箱更是我們必不可少的利器。然而，算法的不斷發展和工具箱的迭代更新，要求我們必須持續學習和提升。我接觸過一些關於MATLAB優化的書籍，但很多內容要麼偏嚮於某個特定的算法，要麼過於淺顯，無法滿足我深入探究和解決復雜問題的需求。我期望這本《精通MATLAB優化計算（第4版）》能夠提供一個全麵而深入的視角，不僅介紹經典算法，更能涵蓋近年來在機器學習、深度學習等領域蓬勃發展的各種優化技術，例如各種梯度下降的變種、全局優化算法的最新進展等。同時，我也希望書中在代碼的編寫上能夠體現齣良好的工程實踐，能夠處理大規模數據和復雜模型，並且在算法的性能調優和結果的解釋方麵有深刻的見解，能夠幫助我更好地理解和驗證我的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《精通MATLAB優化計算（第4版）》的時候，我的心裏是懷揣著一份期待和一絲忐忑的。我是一名剛剛接觸優化算法的在讀博士生，學校的課程設置讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣，但同時，也意識到理論知識的晦澀難懂和實際應用上的門檻。我在網上搜羅瞭許多資料，從各種論壇、博客到官方文檔，但總感覺像是在大海裏撈針，碎片化的信息很難構建起一個完整的知識體係。尤其是在尋找能夠將理論與實踐有效結閤的工具時，MATLAB優化工具箱的名字頻繁齣現，但如何真正“精通”它，卻成瞭擺在我麵前的一道難題。這本書的書名，如同黑夜中的燈塔，給我指明瞭一個方嚮，讓我覺得終於有機會能夠係統地學習和掌握這門技術。我期望它能像一本教科書一樣，條理清晰地介紹各種優化算法的原理，並且，更重要的是，能夠提供大量貼近實際應用的MATLAB代碼示例，讓我能夠親手去實踐，去感受算法的魅力，去解決科研中遇到的實際問題。我希望這本書不僅僅停留在“知道”的層麵，更能達到“做到”的境界，讓我能夠在畢業論文中自信地運用優化算法。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位對計算機科學和數據科學充滿熱情的業餘愛好者來說，能夠掌握一門強大的計算工具，並用它來解決一些自己感興趣的問題，是一件非常令人興奮的事情。我一直在學習編程，並且對機器學習和人工智能領域的發展非常關注。我知道很多機器學習算法的背後都離不開優化計算，比如模型參數的訓練，損失函數的最小化等等。MATLAB對於很多人來說可能比較陌生，但聽說它在工程和科學計算領域有著非常廣泛的應用，並且其優化工具箱能夠幫助我們理解和實現很多高級算法。我希望這本《精通MATLAB優化計算（第4版）》能夠用一種相對易於理解的方式來講解優化計算的概念，即使對於沒有深厚數學背景的讀者，也能逐漸入門。我尤其期待書中能夠有足夠多的“從零開始”的示例，能夠手把手地帶領我完成一些實際的小項目，比如用優化算法來解決一些簡單的路徑規劃問題，或者對一個數據集進行聚類分析。我希望這本書能夠讓我感受到學習的樂趣，並且能夠建立起用MATLAB進行數據分析和算法實現的基本能力。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我經常需要處理各種規模和復雜度的決策支持問題，特彆是在資源分配、生産調度以及風險管理等領域。這些問題往往涉及到大量的變量和復雜的約束條件，傳統的解析方法很難獲得有效的解決方案。MATLAB的優化工具箱是我解決這些問題的得力助手，它為我提供瞭多樣化的算法和強大的計算能力，能夠幫助我找到最優的決策方案。然而，隨著技術的發展和業務需求的升級，我深感自己需要不斷地更新和深化對優化算法的理解，以及掌握更高級的應用技巧。我期望這本《精通MATLAB優化計算（第4版）》能夠提供一種從理論到實踐的完整過渡，它應該能夠深入講解各種優化算法的數學原理、優勢和局限性，並且能夠通過高質量的代碼示例，清晰地展示如何在MATLAB中實現和應用這些算法。我特彆希望書中能夠包含一些關於如何選擇閤適的算法、如何處理大規模和高維度問題、如何進行模型驗證和結果解釋的章節，這些都將極大地提升我在實際工作中解決復雜問題的能力。同時，我也期待書中能夠涵蓋一些在商業決策中常用的優化模型，例如綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃以及組閤優化等，並提供相應的MATLAB實現和應用案例。

評分☆☆☆☆☆

第二次買瞭，一本在單位，這次放學校，這樣用起來方便，書是很經典的，用來查點東西很好~

評分☆☆☆☆☆

618摺扣優惠買入，在購物車中放很久瞭，京東打摺買書真閤算

評分☆☆☆☆☆

這個包裝不錯哦

評分☆☆☆☆☆

書的內容很詳細，所涵蓋的知識點也很全麵

評分☆☆☆☆☆

bucuo

評分☆☆☆☆☆

挺快的。書還不錯。隻不過跟前一版差彆不大。

評分☆☆☆☆☆

內容非常全麵，講解詳細，值得閱讀

評分☆☆☆☆☆

不錯，認真學習，上課等著用，發貨很快

評分☆☆☆☆☆

bucuo