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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302474951

商品编码：19024749618

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MATLAB优化算法

本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。

全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。1部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； 第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； 第三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； 第四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*优化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者查阅。

本书以MATLAB优化内容为主线，结合各种优化模型案例的讲解，各种MATLAB优化算法函数的说明，使读者易看懂、会应用。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

 

1部分MATLAB应用基础

第1章MATLAB基础知识

1．1基本概念

1．1．1数据类型概述

1．1．2整数类型

1．1．3浮点数类型

1．1．4常量与变量

1．1．5数组、矩阵、向量和标量

1．1．6字符型数据

1．1．7运算符

1．1．8复数

1．1．9无穷量和非数值量

1．2向量

1．2．1向量的生成

1．2．2向量的加减和数乘运算

1．2．3向量的点、叉积运算

1．3数组

1．3．1数组的创建和操作

1．3．2数组的常见运算

1．4矩阵

1．4．1矩阵生成

1．4．2向量的生成

1．4．3矩阵加减运算

1．4．4矩阵乘法运算

1．4．5矩阵的除法运算

1．4．6矩阵的分解运算

1．5字符串

1．5．1字符串变量与一维字符数组

1．5．2对字符串的多项操作

1．5．3二维字符数组

1．6符号

1．6．1符号表达式的生成

1．6．2符号矩阵

1．6．3常用符号运算

1．7关系运算和逻辑运算

1．7．1关系运算

1．7．2逻辑运算

1．7．3常用函数

1．8复数

1．8．1复数和复矩阵的生成

1．8．2复数的运算

1．9数据类型间的转换

本章小结

第2章MATLAB编程

2．1MATLAB编程概述

2．2MATLAB编程原则

2．3分支结构

2．3．1if分支结构

2．3．2switch分支结构

2．4循环结构

2．4．1while循环结构

2．4．2for循环结构

2．5其他控制程序命令

2．6程序调试

2．6．1程序调试命令

2．6．2常见程序错误

2．6．3内存优化

2．7**案例

本章小结

第3章MATLAB绘图

3．1数据图像绘制简介

3．1．1离散数据可视化

3．1．2连续函数可视化

3．2二维绘图

3．2．1二维图形基本绘图命令plot

3．2．2二维图形的修饰

3．2．3子图绘制法

3．2．4二维绘图的**应用

3．3三维绘制

3．3．1三维绘图基本命令

3．3．2网格曲面隐藏线的显示和关闭

3．3．3三维绘图的实际应用

3．4特殊图形的绘制

3．4．1特殊二维图形的绘制

3．4．2特殊三维图形

本章小结

第4章GUI应用

4．1GUI基础概念

4．1．1GUI开发方法

4．1．2GUI基本元素

4．1．3GUI的层次

4．2菜单

4．2．1建立菜单和子菜单

4．2．2菜单对象常用属性

4．2．3快捷菜单

4．3GUIDE的使用

4．4使用Ｍ文件创建GUI对象

本章小结

第二部分MATLAB常规优化算法

第5章MATLAB线性规划

5．1线性规划的概念

5．2线性规划的标准形式

5．3线性规划的MATLAB函数

5．4线性规划问题求解方法

5．4．1单纯形线性规划问题求解

5．4．2多目标线性规划问题求解

5．5线性规划实例

5．5．1生产决策问题

5．5．2工作人员计划安排问题

5．5．3投资问题

5．5．4工件加工任务分配问题

5．5．5厂址选择问题

5．5．6确定职工编制问题

5．5．7生产计划的*优化问题

本章小结

第6章MATLAB非线性规划

6．1非线性规划基础

6．1．1非线性规划标准形式

6．1．2非线性规划MATLAB函数

6．2无约束非线性规划

6．2．1基本数学原理

6．2．2无约束非线性规划函数

6．2．3无约束非线性规划问题的应用

6．3求解非线性规划

6．3．1一维*优化方法

6．3．2无约束*优化方法

6．3．3约束*优化方法

6．4非线性规划实例

6．4．1遗传算法求解非线性规划

6．4．2资金调用问题

6．4．3经营*佳安排问题

本章小结

第7章无约束一维极值

7．1无约束算法基础

7．2进退法

7．3黄金分割法

7．4斐波那契法

7．5牛顿型法

7．5．1牛顿法

7．5．2阻尼牛顿法

7．6割线法

7．7抛物线法

7．8三次插值法

7．9坐标轮换法

本章小结

第8章无约束多维极值

8．1直接法

8．1．1模式搜索法

8．1．2单纯形搜索法

8．1．3Powell法

8．2使用导数计算的间接法

8．2．1*速下降法

8．2．2共轭梯度法

8．3拟牛顿法

本章小结

第9章约束优化方法

9．1约束优化方法简介

9．2随机方向法

9．3复合形法

9．4可行方向法

9．5惩罚函数法

本章小结

第10章二次规划

10．1基本概念

10．2拉格朗日法

10．3起作用集算法

本章小结

第11章多目标函数的优化方法

11．1概述

11．2理想点法

11．3线性加权和法

11．4*大*小法

11．5目标规划法

本章小结

第三部分MATLAB智能优化算法

第12章免疫优化算法及其实现

12．1基本概念

12．2人工免疫系统

12．3免疫遗传算法

12．4免疫算法MATLAB应用实例

12．4．1*短路径规划

12．4．2旅行商问题

12．4．3故障检测问题

本章小结

第13章粒子群优化算法的实现

13．1算法的基本概念

13．2算法的MATLAB实现

13．2．1算法的基本程序

13．2．2适应度函数

13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB应用

13．3粒子群算法的权重控制

13．3．1线性递减法

13．3．2自适应法

13．4混合粒子群算法

13．4．1模拟退火免疫算法

13．4．2基于杂交的算法

本章小结

第14章遗传优化算法的实现

14．1遗传算法概述

14．2基本遗传算法

14．3MATLAB遗传算法工具箱及其应用

14．4自适应遗传算法

14．5遗传算法的典型应用

14．5．1求解函数极值

14．5．2函数优化求解

本章小结

第15章小波变换的实现

15．1小波变换原理

15．2小波算法的MATLAB函数

15．3图像的分解和量化

15．3．1一维小波变换

15．3．2二维变换体系

15．4小波变换**案例

15．4．1去噪

15．4．2压缩

本章小结

第16章神经网络的实现

16．1人工神经网络基本概念

16．2MATLAB神经网络工具箱

16．2．1常用神经元激活函数

16．2．2神经网络通用函数

16．2．3神经网络的MATLAB实现

16．3神经网络的**应用

16．3．1PID神经网络控制

16．3．2模糊神经网络在函数逼近中的应用

本章小结

第四部分MATLAB综合应用

第17章分形维数应用与实现

17．1分形维数概述

17．2二维分形维数的MATLAB应用

17．3分形插值算法的MATLAB应用

本章小结

第18章经济金融*优化应用

18．1期权定价分析

18．2收益、风险和有效前沿的计算

18．3投资组合绩效分析

18．4固定收益证券的久期和凸度计算

本章小结

附录MATLAB基本命令

参考文献

MATLAB智能算法

本书以*新推出的MATLAB 2016a软件为基础，详细介绍了各种智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的应用，是一种MATLAB智能算法设计的综合性参考书。

全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用实例，详细讲解了智能算法的MATLAB实现。全书分为两部共13章，1部分首先从人工智能概述开始，详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容； 第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等。

本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，既可以作为高等院校理工科相关**研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

 

1部分专 题 介 绍

第1章人工智能概述

1.1人工智能的基本概念

1.1.1智能的概念

1．1．2人工智能的概念

1．1．3人工智能的研究目标

1．1．4人工智能的研究方法

1．2人工智能的特征

1．3人工智能的应用

1．3．1机器思维

1．3．2机器感知

1．3．3机器行为

1．3．4机器学习

1．3．5机器计算

1．3．6分布式人工智能

1．3．7机器系统

1．3．8典型应用

1．4本章小结

第2章神经网络算法及其MATLAB实现

2．1神经网络基础

2．1．1人工神经网络的发展

2．1．2人工神经网络研究内容

2．1．3人工神经网络研究方向

2．1．4人工神经网络发展趋势

2．2神经网络的结构及学习

2．2．1神经网络结构

2．2．2神经网络学习

2．2．3MATLAB在神经网络中的应用

2．3MATLAB神经网络工具箱

2．3．1神经网络工具箱函数

2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面

2．3．3神经网络的MATLAB实现

2．4Simulink神经网络控制工具箱

2．4．1神经网络模型预测控制

2．4．2反馈线性化控制

2．4．3模型参考控制

2．5本章小结

第3章粒子群算法及其MATLAB实现

3．1粒子群算法基础

3．1．1粒子群算法的发展

3．1．2粒子群算法研究内容

3．1．3粒子群算法的特点

3．1．4粒子群算法的应用

3．2基本粒子群算法

3．2．1基本原理

3．2．2算法构成要素

3．2．3算法参数设置

3．2．4算法的基本流程

3．2．5算法的MATLAB实现

3．3MATLAB粒子群工具箱

3．4权重改进的粒子群算法

3．4．1自适应权重法

3．4．2随机权重法

3．4．3线性递减权重法

3．5混合粒子群算法

3．5．1基于杂交的算法

3．5．2基于自然选择的算法

3．5．3基于免疫的粒子群算法

3．5．4基于模拟退火的算法

3．6本章小结

第4章遗传算法及其MATLAB实现

4．1遗传算法的基本概念

4．1．1算法的基本运算

4．1．2遗传算法的特点

4．1．3遗传算法中的术语

4．1．4遗传算法的发展现状

4．1．5遗传算法的应用领域

4．2遗传算法的原理

4．2．1算法运算过程

4．2．2算法编码

4．2．3适应度及初始群体选取

4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱

4．3．1程序设计

4．3．2算法参数设计原则

4．3．3适应度函数的调整

4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用

4．3．5遗传算法的GUI实现

4．4遗传算法的典型应用

4．4．1利用遗传算法求解函数极值

4．4．2遗传算法在TSP中的应用

4．4．3遗传算法的求解优化

4．5本章小结

第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现

5．1模糊逻辑控制基础

5．1．1模糊逻辑控制的基本概念

5．1．2模糊逻辑控制原理

5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容

5．1．4模糊逻辑控制规则设计

5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域

5．2模糊逻辑控制工具箱

5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点

5．2．2模糊系统的基本类型

5．2．3模糊逻辑控制系统的构成

5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理

5．2．5模糊语言变量及其语言值

5．2．6模糊语言变量的隶属度函数

5．2．7模糊规则的建立与修改

5．2．8模糊推理计算与去模糊化

5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具

5．3．1FIS编辑器

5．3．2隶属度函数编辑器

5．3．3模糊规则编辑器

5．3．4模糊规则浏览器

5．3．5模糊推理输入输出曲面视图

5．4模糊逻辑控制的**应用

5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用

5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用

5．5本章小结

第6章免疫算法及其MATLAB实现

6.1免疫算法的基本概念

6.1.1生物免疫系统

6.1.2免疫算法基本原理

6.1.3免疫算法步骤和流程

6.1.4免疫系统模型和免疫算法

6.1.5免疫算法特点

6.1.6免疫算法的发展趋势

6.2免疫遗传算法

6.2.1免疫遗传算法步骤和流程

6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法

6.3免疫算法的MATLAB应用

6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用

6.3.2免疫算法在*短路径规划问题中的应用

6.3.3免疫算法在TSP中的应用

6.3.4免疫算法在故障检测中的应用

6.4本章小结

第7章蚁群算法及其MATLAB实现

7.1蚁群算法概述

7.1.1蚁群算法起源

7.1.2蚁群算法的基本原理

7.1.3自适应蚁群算法的介绍

7.1.4蚁群算法实现的重要规则

7.1.5蚁群算法的特点

7.1.6蚁群优化算法的应用

7.2蚁群算法的MATLAB实现

7.3蚁群算法在MATLAB中的应用

7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用

7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用

7.4本章小结

第8章小波分析算法及其MATLAB实现

8.1傅里叶变换到小波分析

8.1.1傅里叶变换

8.1.2小波分析

8.2Mallat算法

8.2.1Mallat算法原理

8.2.2常用小波函数介绍

8.2.3Mallat算法示例

8.3小波GUI简介

8.4小波分析用例

8.4.1信号压缩

8.4.2信号去噪

8.4.3分离信号的不同成分

8.5小波变换在图像处理中的应用

8.5.1小波变换用于图像压缩

8.5.2小波在图像边缘检测的应用

8.5.3小波变换在图像增强方面的应用

8.6本章小结

第二部分综合实例应用

第9章模糊神经网络在工程中的应用

9.1模糊神经网络

9.1.1模糊神经网络概述

9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系

9.1.3典型模糊神经网络结构

9.1.4自适应模糊神经推理系统

9.2模糊神经网络建模方法

9.3模糊神经网络在工程中的应用

9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用

9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用

9.4本章小结

第10章遗传算法在图像处理中的应用

10.1图像分割的基础知识

10.1.1图像分割的概念

10.1.2图像分割的理论

10.1.3灰度门限法简介

10.1.4基于*大类间方差图像分割原理

10.2遗传算法实现图像分割

10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理

10.2.2算法的实现

10.3遗传算法在图像处理中的应用

10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割

10.3.2基于遗传神经网络的图像分割

10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割

10.4本章小结

第11章神经网络在参数估计中的应用

11.1参数估计的基本知识

11.1.1参数估计的概念

11.1.2点估计与区间估计

11.1.3样本容量

11.2几种通用神经网络MATLAB代码

11.3神经网络在参数估计中的应用

11.3.1神经网络在人脸识别中的应用

11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用

11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用

11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用

11.4本章小结

第12章基于智能算法的PID控制器设计

12.1PID控制器的理论基础

12.2智能算法在PID控制器设计中的应用

12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用

12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用

12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用

12.3本章小结

第13章智能算法综合应用

13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用

13.2基于遗传算法的MP算法的应用

13.3本章小结

参考文献

《MATLAB科学计算与工程应用》 内容概述： 本书是一本面向工程技术人员、科研人员及高校学生的MATLAB科学计算与工程应用指南。全书系统地介绍了MATLAB在各个工程学科领域中的核心应用技术，涵盖了数据处理、数值分析、信号处理、图像处理、控制系统设计、系统仿真以及与其他工程软件的集成等关键内容。本书注重理论与实践相结合，通过大量的实例和代码演示，帮助读者快速掌握MATLAB强大的计算能力，并将其有效地应用于解决实际工程问题。 第一部分：MATLAB基础与数据处理 MATLAB环境与基本操作： 详细介绍MATLAB的安装、界面布局、变量管理、命令窗口操作、脚本编写、函数定义与调用，以及常用的数学运算符和逻辑运算符。 数据类型与数组操作： 深入讲解MATLAB中的各种数据类型，包括数值型（整型、浮点型）、字符型、逻辑型、结构体、元胞数组等。重点阐述MATLAB强大的矩阵和向量运算能力，包括数组的创建、索引、切片、重塑、拼接、转置、共轭转置，以及各种矩阵运算（加减乘除、求逆、行列式、特征值等）。 数据导入与导出： 介绍MATLAB与各种常见数据文件格式（如.txt, .csv, .xls, .mat, .jpg, .png等）之间的数据读写方法，包括使用内置函数（如 `readtable`, `writetable`, `xlsread`, `csvread`, `imread` 等）以及文件流操作。 数据可视化与图形绘制： 详细讲解MATLAB强大的绘图功能，包括二维图形（折线图、散点图、柱状图、饼图、雷达图等）和三维图形（曲面图、网格图、等高线图等）的绘制方法。介绍图窗管理、坐标轴设置、图例、标题、文本标注、颜色映射、线型和标记等细节，并演示如何创建交互式图形和动画。 第二部分：数值计算与算法实现 数值计算基础： 介绍MATLAB在数值积分、数值微分、方程求解（代数方程组、非线性方程）、插值与拟合（线性插值、多项式插值、样条插值、最小二乘拟合）等方面的应用。 符号计算： 阐述MATLAB符号数学工具箱的功能，包括符号变量的定义、符号表达式的化简、求导、积分、极限、方程求解、级数展开等。通过实例展示符号计算在推导解析解和验证数值结果方面的优势。 优化算法应用： 本部分将深入探讨MATLAB在各种优化问题中的应用。 单变量函数优化： 介绍如何使用`fminbnd`等函数求解单变量函数的最小值或最大值。 多变量无约束优化： 讲解`fminunc`等函数的使用，介绍梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等基础优化算法的思想，并演示如何在MATLAB中实现。 多变量约束优化： 重点介绍`fmincon`函数，详细讲解线性约束、非线性约束、不等式约束、等式约束的设置方法。介绍序列二次规划（SQP）、内点法等算法在求解约束优化问题中的应用。 目标规划与多目标优化： 探讨如何将多目标问题转化为单目标问题，以及使用`fgoalattain`等函数进行目标规划。 全局优化： 介绍全局优化算法（如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等）在求解复杂、非凸优化问题中的应用，以及MATLAB的优化工具箱如何支持这些算法。 线性代数与矩阵运算： 扩展矩阵运算内容，包括矩阵分解（LU分解、QR分解、Cholesky分解、SVD分解）、特征值问题、协方差矩阵、最小二乘法求解线性方程组等。 微分方程求解： 介绍MATLAB求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的方法。讲解`ode45`等求解器，以及如何处理初值问题和边值问题。 第三部分：信号处理与系统分析 数字信号处理基础： 介绍数字信号的基本概念，包括采样、量化、傅里叶变换（FFT）、Z变换、滤波器设计（FIR、IIR滤波器）等。 时域与频域分析： 演示如何使用MATLAB对信号进行时域和频域分析，包括绘制信号波形、功率谱密度、幅频特性、相频特性等。 滤波器设计与应用： 详细介绍MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数的使用，如`fir1`, `butter`, `cheby1`, `designfilt`等，并展示滤波器在信号去噪、信号增强等方面的应用。 系统辨识与建模： 介绍如何利用实验数据通过MATLAB进行系统辨识，建立系统的数学模型。 第四部分：图像处理与计算机视觉 图像基础与预处理： 介绍图像的基本概念（像素、灰度、颜色空间）、图像的读取、显示与存储。讲解图像增强（对比度拉伸、直方图均衡化）、滤波（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）、边缘检测（Sobel、Canny算子）等图像预处理技术。 图像分割与特征提取： 介绍图像分割方法（阈值分割、区域生长、K-means聚类）以及常用的图像特征提取技术（纹理特征、形状特征、颜色特征）。 图像变换与复原： 讲解傅里叶变换在图像处理中的应用，以及图像复原技术（如逆滤波、维纳滤波）。 计算机视觉基础： 简要介绍MATLAB在目标检测、图像配准、立体视觉等方面的应用。 第五部分：控制系统设计与仿真 系统建模与表示： 介绍使用传递函数、零极点模型、状态空间模型等表示线性时不变（LTI）系统。 时域与频域分析： 绘制系统的时域响应（阶跃响应、脉冲响应）和频域响应（Bode图、Nyquist图、Nichols图），以及系统的根轨迹图。 控制器设计： 讲解PID控制器、超前/滞后补偿器、状态反馈控制器等的设计方法，并演示如何使用MATLAB工具箱进行设计。 系统仿真： 介绍使用Simulink进行复杂系统的建模与仿真，包括搭建模块、信号流设计、仿真参数设置等。演示如何对控制器进行仿真验证。 鲁棒控制与非线性系统： 简要介绍MATLAB在鲁棒控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等高级控制理论中的应用。 第六部分：工程实践与进阶应用 并行计算与高性能计算： 介绍如何利用MATLAB进行并行计算，加速大规模数据处理和复杂算法的运算。 MEX文件与DLL集成： 讲解如何使用C/C++语言编写MEX文件，提高MATLAB程序的运行效率，或调用外部库。 与其他工程软件集成： 介绍MATLAB与LabVIEW、AutoCAD、ANSYS等常用工程软件的接口和集成方法。 项目实战案例： 提供若干涵盖不同工程领域的综合性项目实战案例，引导读者将所学知识融会贯通，独立解决实际工程问题。 本书特点： 内容全面且深入： 覆盖MATLAB在多个工程学科的核心应用，从基础操作到高级算法，为读者提供系统性的学习路径。 实例丰富且实用： 大量结合工程实际的案例，提供可运行的MATLAB代码，便于读者理解和模仿。 注重理论与实践结合： 在介绍算法原理的同时，着重于其在MATLAB中的具体实现与应用。 结构清晰，循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到复杂应用，适合不同水平的读者。 面向工程应用： 强调MATLAB解决实际工程问题的能力，培养读者的工程思维和实践技能。 适用读者： 大学理工科专业的学生（本科及研究生）。 从事工程设计、研发、技术支持的工程师。 需要进行数据分析、算法开发和系统仿真的科研人员。 希望掌握MATLAB作为高效工程计算工具的各类技术人员。 通过阅读本书，读者将能够充分发掘MATLAB的潜力，将其灵活应用于数据分析、模型构建、算法实现、系统优化和工程仿真等各个环节，显著提升工作效率和科研创新能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期使用MATLAB进行研究的学生，我深知掌握优化算法和智能算法对于解决复杂科学问题的重要性。当我在网上看到“包邮 MATLAB优化算法+智能算法 2本 matlab程序设计教材书”这个组合时，立刻引起了我的兴趣，感觉这可能是一套非常契合我需求的学习材料。 我尤其关注书中关于优化算法的部分。我希望能在这套书中找到关于全局优化和局部优化方法的系统性讲解，例如粒子群算法、遗传算法、差分进化算法的原理，以及它们在MATLAB中的具体实现。我期待书中能够提供详细的步骤和代码，让我能够快速上手，并将这些算法应用于我的具体研究问题中，比如参数寻优、模型拟合等。 智能算法方面，我希望能够深入了解机器学习和深度学习的基本原理，并学习如何利用MATLAB的强大功能来实现它们。特别是，我希望书中能够涵盖诸如神经网络、支持向量机（SVM）、集成学习等算法，并提供相应的MATLAB工具箱使用指南。如果书中能包含一些关于如何评估模型性能、如何进行模型调优的实用技巧，那对我来说将是极大的帮助。 “matlab程序设计教材书”这个定位也让我眼前一亮。我希望这套书不仅仅是算法的堆砌，更重要的是能够教会我如何写出高质量、高效率的MATLAB代码。比如，如何编写可重用的函数，如何进行模块化设计，如何利用MATLAB的内置函数来优化计算效率，以及如何进行有效的调试和错误排查。 总而言之，我希望这套书能够为我提供一个扎实的MATLAB算法编程基础。通过学习，我希望能提升自己独立解决复杂科学问题的能力，并将所学的优化和智能算法技术有效地应用到我的学术研究和未来的工作实践中。如果这套书能够做到理论与实践相结合，深入浅出，那我一定会非常满意。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 MATLAB 编程颇感兴趣，尤其是在处理复杂问题时，希望能找到一些能够系统学习优化算法和智能算法的教材。最近听闻有这么一套名为“包邮 MATLAB优化算法+智能算法 2本 matlab程序设计教材书”，虽然还没亲自翻阅，但光是名字就让我充满了期待。我设想这套书会像一位经验丰富的向导，带领我逐步深入 MATLAB 在这两个领域的应用。 我特别希望这套书能包含一些经典优化算法的详细讲解，比如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，并且能够提供清晰的代码实现，方便我动手实践。如果书中能结合实际案例，比如在工程设计、数据分析、机器学习等方面的应用，那就更好了。这样我不仅能理解算法的原理，还能知道它们是如何解决实际问题的，从而提升我运用 MATLAB 解决复杂挑战的能力。 另一部分是关于智能算法的内容，我期待它能涵盖诸如神经网络、支持向量机、模糊逻辑等主流智能算法。特别是如果能讲解如何利用 MATLAB 的工具箱来实现这些算法，并提供相应的调参技巧和性能评估方法，那对我来说将非常有价值。我希望这本书能让我从零基础到能够独立构建和训练智能模型，并能理解不同算法的优劣势，从而在面对不同问题时做出最佳选择。 我还特别关注书中对 MATLAB 程序设计的强调。我希望它能不仅仅是算法的堆砌，而是能教会我如何编写出高效、可读性强、易于维护的 MATLAB 代码。例如，如何利用函数、类、模块化设计来组织代码，如何进行调试和性能优化，甚至包括一些 MATLAB 的高级特性，比如并行计算、GPU 加速等。这样，即使算法本身我有所了解，也能通过良好的程序设计将其发挥到极致。 总而言之，我期望这套书能提供一个全面、实用的 MATLAB 优化算法与智能算法学习平台。如果它能兼顾理论深度与实践指导，并且语言清晰易懂，代码示例丰富且贴合实际，那么它无疑将是我在 MATLAB 编程道路上的一位得力助手，帮助我跨越从理论到应用的鸿沟，真正掌握利用 MATLAB 解决实际问题的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

最近在寻找能够系统学习 MATLAB 算法编程的书籍，偶然看到了“包邮 MATLAB优化算法+智能算法 2本 matlab程序设计教材书”这个标题，感觉很有吸引力。我一直觉得 MATLAB 在算法应用方面有着巨大的潜力，但苦于没有找到合适的入门和进阶材料。 我期待这套书能够详细讲解各种经典的优化算法，比如如何利用遗传算法解决组合优化问题，或者如何通过粒子群算法在连续空间中寻找最优解。我希望书中能够提供清晰的 MATLAB 代码实现，并且能够解释算法的每一步操作，以及参数选择的依据。如果能有案例分析，展示这些算法如何在工程、金融或者其他领域得到实际应用，那就更好了。 在智能算法方面，我希望能学习到如何使用 MATLAB 来构建和训练各种机器学习模型。我特别感兴趣的是神经网络和深度学习，希望书中能够介绍如何利用 MATLAB 的深度学习工具箱来实现卷积神经网络、循环神经网络等，并能够讲解如何处理数据、训练模型以及评估模型性能。 同时，“matlab程序设计教材书”这个描述也让我觉得这套书不仅仅是算法的介绍，更会注重编程技巧。我希望能够学习到如何编写出更优雅、更高效的 MATLAB 代码，比如如何有效地利用向量化操作，如何进行代码的模块化和函数封装，以及如何进行有效的调试和性能优化。 我期望这套书能够帮助我全面提升 MATLAB 在优化和智能算法领域的应用能力。如果它能够提供从基础理论到实际编程的完整指导，并且内容贴合实际应用需求，那么它将是我在 MATLAB 学习道路上不可或缺的宝贵资源，能够帮助我更自信地解决各种复杂的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

这套书的名字很吸引人，“包邮”加上“MATLAB优化算法+智能算法”，再配上“2本matlab程序设计教材书”，让人感觉内容非常丰富且实用。我一直想提升自己在 MATLAB 编程方面的技能，特别是希望能掌握一些更高级的算法应用，这套书正好切中了我的需求。 从书名来看，它似乎会覆盖 MATLAB 在优化和智能算法这两个大方向上的内容。我尤其关心算法的实现细节，比如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法这些经典的优化方法，希望书中能够提供详细的 MATLAB 代码示例，并且解释代码的逻辑和参数的含义。如果还能包含一些对算法的改进和变种的介绍，那就更完美了。 对于智能算法部分，我希望能学习到一些常见的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，以及深度学习的基础知识，比如如何使用 MATLAB 的深度学习工具箱来构建和训练神经网络。我希望书中能够引导我理解这些算法的原理，并教会我如何在实际问题中应用它们，例如图像识别、数据分类等。 另外，关于“matlab程序设计教材书”这个定位，我期待它能教会我如何用 MATLAB 编写出高质量的代码。这不仅仅是实现算法，更重要的是如何组织代码结构，如何提高程序的效率，如何进行错误处理和调试。我希望书中能够分享一些 MATLAB 编程的优秀实践，让我能够写出更规范、更专业、更易于维护的程序。 总的来说，我希望这套书能够给我带来扎实的 MATLAB 算法编程能力。通过学习，我希望能独立完成一些复杂的优化和智能算法相关的项目，并且能够灵活运用 MATLAB 的各种功能来解决现实世界中的问题。这样一套教材，如果内容充实、讲解到位，将会是极大的学习财富。

评分☆☆☆☆☆

看到“包邮 MATLAB优化算法+智能算法 2本 matlab程序设计教材书”这个标题，我的第一反应是，终于有针对性的MATLAB学习资源了！我一直以来都在使用MATLAB进行一些基础的科学计算和数据可视化，但感觉自己在算法层面，特别是优化和智能算法方面，知识储备相当薄弱。 我希望这套书能够带领我深入理解各种优化算法的核心思想，比如如何通过迭代寻找最优解，或者如何利用随机性来跳出局部最优。我尤其期待能够看到如何在MATLAB中高效地实现这些算法，并且能够理解不同算法的适用场景。例如，当面对一个高维度的复杂函数优化问题时，我应该选择哪种算法，如何设定参数才能获得最佳效果？ 智能算法部分，我希望它能涵盖从基础的感知机到更复杂的深度学习模型。我希望能够学习到如何利用MATLAB强大的工具箱来搭建和训练神经网络，理解卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型的结构和工作原理。如果书中能提供一些实际应用的案例，比如在图像处理、自然语言处理或者时间序列预测等方面的应用，我会觉得非常有价值。 关于“matlab程序设计”这部分，我非常看重。我希望书中不仅仅是提供算法的实现，更能教会我如何写出优雅、高效、易于理解的MATLAB代码。比如，如何利用MATLAB的面向对象编程特性来管理复杂的算法，如何有效地利用向量化操作来提升计算速度，以及如何进行有效的代码调试和性能分析。 整体而言，我设想这套书能够成为我从MATLAB使用者向MATLAB算法开发者转型的重要助力。如果它能够提供清晰的理论讲解、丰富的代码示例、实用的编程技巧以及贴近实际应用的案例，那么这将是一套我非常乐意推荐的学习资源，能够帮助我更自信、更高效地利用MATLAB解决更广泛、更具挑战性的问题。