包郵 MATLAB優化算法+智能算法 2本 matlab程序設計教材書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302474951

商品編碼：19024749618

YL11180  9787302474951 9787302467748

MATLAB優化算法

本書是一本簡明的MATLAB優化算法綜閤性參考書，以MATLAB R2016b軟件版本為基礎，根據常用優化算法編寫，包含多種優化算法的MATLAB應用方法，是讀者掌握MATLAB在優化算法中應用的有力工具。

全書分為四個部分共18章，包括MATLAB應用基礎、常規優化算法、智能優化算法和綜閤應用。1部分從MATLAB基礎知識開始，詳細介紹編程和程序設計、二維繪圖、三維繪圖、GUI應用等內容； 第二部分介紹MATLAB綫性規劃、非綫性規劃、無約束一維極值、無約束多維極值、約束優化方法、二次規劃、多目標函數的優化方法等內容； 第三部分介紹免疫優化算法及其MATLAB實現、粒子群優化算法的MATLAB實現、遺傳優化算法的MATLAB實現、小波變換的MATLAB實現、神經網絡的MATLAB實現等內容； 第四部分主要介紹MATLAB在分形維數和經濟金融*優化中的應用。在本書的*後，附錄中還給齣瞭MATLAB基本命令的介紹，便於讀者查閱。

本書以MATLAB優化內容為主綫，結閤各種優化模型案例的講解，各種MATLAB優化算法函數的說明，使讀者易看懂、會應用。本書深入淺齣，實例引導，講解翔實，既可以作為高等院校數學建模和數學實驗的參考教材，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

 

1部分MATLAB應用基礎

第1章MATLAB基礎知識

1．1基本概念

1．1．1數據類型概述

1．1．2整數類型

1．1．3浮點數類型

1．1．4常量與變量

1．1．5數組、矩陣、嚮量和標量

1．1．6字符型數據

1．1．7運算符

1．1．8復數

1．1．9無窮量和非數值量

1．2嚮量

1．2．1嚮量的生成

1．2．2嚮量的加減和數乘運算

1．2．3嚮量的點、叉積運算

1．3數組

1．3．1數組的創建和操作

1．3．2數組的常見運算

1．4矩陣

1．4．1矩陣生成

1．4．2嚮量的生成

1．4．3矩陣加減運算

1．4．4矩陣乘法運算

1．4．5矩陣的除法運算

1．4．6矩陣的分解運算

1．5字符串

1．5．1字符串變量與一維字符數組

1．5．2對字符串的多項操作

1．5．3二維字符數組

1．6符號

1．6．1符號錶達式的生成

1．6．2符號矩陣

1．6．3常用符號運算

1．7關係運算和邏輯運算

1．7．1關係運算

1．7．2邏輯運算

1．7．3常用函數

1．8復數

1．8．1復數和復矩陣的生成

1．8．2復數的運算

1．9數據類型間的轉換

本章小結

第2章MATLAB編程

2．1MATLAB編程概述

2．2MATLAB編程原則

2．3分支結構

2．3．1if分支結構

2．3．2switch分支結構

2．4循環結構

2．4．1while循環結構

2．4．2for循環結構

2．5其他控製程序命令

2．6程序調試

2．6．1程序調試命令

2．6．2常見程序錯誤

2．6．3內存優化

2．7**案例

本章小結

第3章MATLAB繪圖

3．1數據圖像繪製簡介

3．1．1離散數據可視化

3．1．2連續函數可視化

3．2二維繪圖

3．2．1二維圖形基本繪圖命令plot

3．2．2二維圖形的修飾

3．2．3子圖繪製法

3．2．4二維繪圖的**應用

3．3三維繪製

3．3．1三維繪圖基本命令

3．3．2網格麯麵隱藏綫的顯示和關閉

3．3．3三維繪圖的實際應用

3．4特殊圖形的繪製

3．4．1特殊二維圖形的繪製

3．4．2特殊三維圖形

本章小結

第4章GUI應用

4．1GUI基礎概念

4．1．1GUI開發方法

4．1．2GUI基本元素

4．1．3GUI的層次

4．2菜單

4．2．1建立菜單和子菜單

4．2．2菜單對象常用屬性

4．2．3快捷菜單

4．3GUIDE的使用

4．4使用Ｍ文件創建GUI對象

本章小結

第二部分MATLAB常規優化算法

第5章MATLAB綫性規劃

5．1綫性規劃的概念

5．2綫性規劃的標準形式

5．3綫性規劃的MATLAB函數

5．4綫性規劃問題求解方法

5．4．1單純形綫性規劃問題求解

5．4．2多目標綫性規劃問題求解

5．5綫性規劃實例

5．5．1生産決策問題

5．5．2工作人員計劃安排問題

5．5．3投資問題

5．5．4工件加工任務分配問題

5．5．5廠址選擇問題

5．5．6確定職工編製問題

5．5．7生産計劃的*優化問題

本章小結

第6章MATLAB非綫性規劃

6．1非綫性規劃基礎

6．1．1非綫性規劃標準形式

6．1．2非綫性規劃MATLAB函數

6．2無約束非綫性規劃

6．2．1基本數學原理

6．2．2無約束非綫性規劃函數

6．2．3無約束非綫性規劃問題的應用

6．3求解非綫性規劃

6．3．1一維*優化方法

6．3．2無約束*優化方法

6．3．3約束*優化方法

6．4非綫性規劃實例

6．4．1遺傳算法求解非綫性規劃

6．4．2資金調用問題

6．4．3經營*佳安排問題

本章小結

第7章無約束一維極值

7．1無約束算法基礎

7．2進退法

7．3黃金分割法

7．4斐波那契法

7．5牛頓型法

7．5．1牛頓法

7．5．2阻尼牛頓法

7．6割綫法

7．7拋物綫法

7．8三次插值法

7．9坐標輪換法

本章小結

第8章無約束多維極值

8．1直接法

8．1．1模式搜索法

8．1．2單純形搜索法

8．1．3Powell法

8．2使用導數計算的間接法

8．2．1*速下降法

8．2．2共軛梯度法

8．3擬牛頓法

本章小結

第9章約束優化方法

9．1約束優化方法簡介

9．2隨機方嚮法

9．3復閤形法

9．4可行方嚮法

9．5懲罰函數法

本章小結

第10章二次規劃

10．1基本概念

10．2拉格朗日法

10．3起作用集算法

本章小結

第11章多目標函數的優化方法

11．1概述

11．2理想點法

11．3綫性加權和法

11．4*大*小法

11．5目標規劃法

本章小結

第三部分MATLAB智能優化算法

第12章免疫優化算法及其實現

12．1基本概念

12．2人工免疫係統

12．3免疫遺傳算法

12．4免疫算法MATLAB應用實例

12．4．1*短路徑規劃

12．4．2旅行商問題

12．4．3故障檢測問題

本章小結

第13章粒子群優化算法的實現

13．1算法的基本概念

13．2算法的MATLAB實現

13．2．1算法的基本程序

13．2．2適應度函數

13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB應用

13．3粒子群算法的權重控製

13．3．1綫性遞減法

13．3．2自適應法

13．4混閤粒子群算法

13．4．1模擬退火免疫算法

13．4．2基於雜交的算法

本章小結

第14章遺傳優化算法的實現

14．1遺傳算法概述

14．2基本遺傳算法

14．3MATLAB遺傳算法工具箱及其應用

14．4自適應遺傳算法

14．5遺傳算法的典型應用

14．5．1求解函數極值

14．5．2函數優化求解

本章小結

第15章小波變換的實現

15．1小波變換原理

15．2小波算法的MATLAB函數

15．3圖像的分解和量化

15．3．1一維小波變換

15．3．2二維變換體係

15．4小波變換**案例

15．4．1去噪

15．4．2壓縮

本章小結

第16章神經網絡的實現

16．1人工神經網絡基本概念

16．2MATLAB神經網絡工具箱

16．2．1常用神經元激活函數

16．2．2神經網絡通用函數

16．2．3神經網絡的MATLAB實現

16．3神經網絡的**應用

16．3．1PID神經網絡控製

16．3．2模糊神經網絡在函數逼近中的應用

本章小結

第四部分MATLAB綜閤應用

第17章分形維數應用與實現

17．1分形維數概述

17．2二維分形維數的MATLAB應用

17．3分形插值算法的MATLAB應用

本章小結

第18章經濟金融*優化應用

18．1期權定價分析

18．2收益、風險和有效前沿的計算

18．3投資組閤績效分析

18．4固定收益證券的久期和凸度計算

本章小結

附錄MATLAB基本命令

參考文獻

MATLAB智能算法

本書以*新推齣的MATLAB 2016a軟件為基礎，詳細介紹瞭各種智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的應用，是一種MATLAB智能算法設計的綜閤性參考書。

全書以智能算法原理及MATLAB應用為主綫，結閤各種應用實例，詳細講解瞭智能算法的MATLAB實現。全書分為兩部共13章，1部分首先從人工智能概述開始，詳細介紹瞭神經網絡算法、粒子群算法、遺傳算法、模糊邏輯控製、免疫算法、蟻群算法、小波分析算法及其MATLAB的實現方式等內容； 第二部分詳細介紹瞭智能算法的工程中的應用問題，包括模糊神經網絡在工程中的應用、遺傳算法在圖像處理中的應用、神經網絡在參數估計中的應用、基於智能算法的PID控製和智能算法的綜閤應用等。

本書以工程應用為目標，內容深入淺齣，講解循序漸進，既可以作為高等院校理工科相關**研究生、本科生的教材，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

 

1部分專 題 介 紹

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人工智能的研究目標

1．1．4人工智能的研究方法

1．2人工智能的特徵

1．3人工智能的應用

1．3．1機器思維

1．3．2機器感知

1．3．3機器行為

1．3．4機器學習

1．3．5機器計算

1．3．6分布式人工智能

1．3．7機器係統

1．3．8典型應用

1．4本章小結

第2章神經網絡算法及其MATLAB實現

2．1神經網絡基礎

2．1．1人工神經網絡的發展

2．1．2人工神經網絡研究內容

2．1．3人工神經網絡研究方嚮

2．1．4人工神經網絡發展趨勢

2．2神經網絡的結構及學習

2．2．1神經網絡結構

2．2．2神經網絡學習

2．2．3MATLAB在神經網絡中的應用

2．3MATLAB神經網絡工具箱

2．3．1神經網絡工具箱函數

2．3．2神經網絡工具箱的圖形用戶界麵

2．3．3神經網絡的MATLAB實現

2．4Simulink神經網絡控製工具箱

2．4．1神經網絡模型預測控製

2．4．2反饋綫性化控製

2．4．3模型參考控製

2．5本章小結

第3章粒子群算法及其MATLAB實現

3．1粒子群算法基礎

3．1．1粒子群算法的發展

3．1．2粒子群算法研究內容

3．1．3粒子群算法的特點

3．1．4粒子群算法的應用

3．2基本粒子群算法

3．2．1基本原理

3．2．2算法構成要素

3．2．3算法參數設置

3．2．4算法的基本流程

3．2．5算法的MATLAB實現

3．3MATLAB粒子群工具箱

3．4權重改進的粒子群算法

3．4．1自適應權重法

3．4．2隨機權重法

3．4．3綫性遞減權重法

3．5混閤粒子群算法

3．5．1基於雜交的算法

3．5．2基於自然選擇的算法

3．5．3基於免疫的粒子群算法

3．5．4基於模擬退火的算法

3．6本章小結

第4章遺傳算法及其MATLAB實現

4．1遺傳算法的基本概念

4．1．1算法的基本運算

4．1．2遺傳算法的特點

4．1．3遺傳算法中的術語

4．1．4遺傳算法的發展現狀

4．1．5遺傳算法的應用領域

4．2遺傳算法的原理

4．2．1算法運算過程

4．2．2算法編碼

4．2．3適應度及初始群體選取

4．3遺傳算法程序設計及其MATLAB工具箱

4．3．1程序設計

4．3．2算法參數設計原則

4．3．3適應度函數的調整

4．3．4算法MATLAB工具箱及其應用

4．3．5遺傳算法的GUI實現

4．4遺傳算法的典型應用

4．4．1利用遺傳算法求解函數極值

4．4．2遺傳算法在TSP中的應用

4．4．3遺傳算法的求解優化

4．5本章小結

第5章模糊邏輯控製及其MATLAB實現

5．1模糊邏輯控製基礎

5．1．1模糊邏輯控製的基本概念

5．1．2模糊邏輯控製原理

5．1．3模糊邏輯控製器設計的內容

5．1．4模糊邏輯控製規則設計

5．1．5模糊邏輯控製係統的應用領域

5．2模糊邏輯控製工具箱

5．2．1模糊邏輯控製工具箱的功能特點

5．2．2模糊係統的基本類型

5．2．3模糊邏輯控製係統的構成

5．2．4模糊推理係統的建立、修改與存儲管理

5．2．5模糊語言變量及其語言值

5．2．6模糊語言變量的隸屬度函數

5．2．7模糊規則的建立與修改

5．2．8模糊推理計算與去模糊化

5．3模糊邏輯控製工具箱的圖形界麵工具

5．3．1FIS編輯器

5．3．2隸屬度函數編輯器

5．3．3模糊規則編輯器

5．3．4模糊規則瀏覽器

5．3．5模糊推理輸入輸齣麯麵視圖

5．4模糊邏輯控製的**應用

5．4．1基於Simulink的模糊邏輯控製應用

5．4．2基於模糊邏輯控製的路徑規劃應用

5．5本章小結

第6章免疫算法及其MATLAB實現

6.1免疫算法的基本概念

6.1.1生物免疫係統

6.1.2免疫算法基本原理

6.1.3免疫算法步驟和流程

6.1.4免疫係統模型和免疫算法

6.1.5免疫算法特點

6.1.6免疫算法的發展趨勢

6.2免疫遺傳算法

6.2.1免疫遺傳算法步驟和流程

6.2.2基於MATLAB實現免疫遺傳算法

6.3免疫算法的MATLAB應用

6.3.1免疫算法在剋隆選擇中的應用

6.3.2免疫算法在*短路徑規劃問題中的應用

6.3.3免疫算法在TSP中的應用

6.3.4免疫算法在故障檢測中的應用

6.4本章小結

第7章蟻群算法及其MATLAB實現

7.1蟻群算法概述

7.1.1蟻群算法起源

7.1.2蟻群算法的基本原理

7.1.3自適應蟻群算法的介紹

7.1.4蟻群算法實現的重要規則

7.1.5蟻群算法的特點

7.1.6蟻群優化算法的應用

7.2蟻群算法的MATLAB實現

7.3蟻群算法在MATLAB中的應用

7.3.1蟻群算法在路徑規劃中的應用

7.3.2蟻群算法在解決TSP中的應用

7.4本章小結

第8章小波分析算法及其MATLAB實現

8.1傅裏葉變換到小波分析

8.1.1傅裏葉變換

8.1.2小波分析

8.2Mallat算法

8.2.1Mallat算法原理

8.2.2常用小波函數介紹

8.2.3Mallat算法示例

8.3小波GUI簡介

8.4小波分析用例

8.4.1信號壓縮

8.4.2信號去噪

8.4.3分離信號的不同成分

8.5小波變換在圖像處理中的應用

8.5.1小波變換用於圖像壓縮

8.5.2小波在圖像邊緣檢測的應用

8.5.3小波變換在圖像增強方麵的應用

8.6本章小結

第二部分綜閤實例應用

第9章模糊神經網絡在工程中的應用

9.1模糊神經網絡

9.1.1模糊神經網絡概述

9.1.2模糊係統與神經網絡的區彆與聯係

9.1.3典型模糊神經網絡結構

9.1.4自適應模糊神經推理係統

9.2模糊神經網絡建模方法

9.3模糊神經網絡在工程中的應用

9.3.1模糊神經網絡在解耦控製中的應用

9.3.2模糊神經網絡在函數逼近中的應用

9.4本章小結

第10章遺傳算法在圖像處理中的應用

10.1圖像分割的基礎知識

10.1.1圖像分割的概念

10.1.2圖像分割的理論

10.1.3灰度門限法簡介

10.1.4基於*大類間方差圖像分割原理

10.2遺傳算法實現圖像分割

10.2.1利用遺傳算法實現圖像分割的原理

10.2.2算法的實現

10.3遺傳算法在圖像處理中的應用

10.3.1基於遺傳算法的道路圖像閾值分割

10.3.2基於遺傳神經網絡的圖像分割

10.3.3應用遺傳算法和KSW熵法實現灰度圖像閾值分割

10.4本章小結

第11章神經網絡在參數估計中的應用

11.1參數估計的基本知識

11.1.1參數估計的概念

11.1.2點估計與區間估計

11.1.3樣本容量

11.2幾種通用神經網絡MATLAB代碼

11.3神經網絡在參數估計中的應用

11.3.1神經網絡在人臉識彆中的應用

11.3.2灰色神經網絡在數據預測中的應用

11.3.3BP神經網絡在數據預測中的應用

11.3.4概率神經網絡在分類預測中的應用

11.4本章小結

第12章基於智能算法的PID控製器設計

12.1PID控製器的理論基礎

12.2智能算法在PID控製器設計中的應用

12.2.1神經網絡在PID控製器設計中的應用

12.2.2模糊控製在PID控製器設計中的應用

12.2.3遺傳算法在PID控製器設計中的應用

12.3本章小結

第13章智能算法綜閤應用

13.1模糊神經網絡控製在MATLAB中的應用

13.2基於遺傳算法的MP算法的應用

13.3本章小結

參考文獻

《MATLAB科學計算與工程應用》 內容概述： 本書是一本麵嚮工程技術人員、科研人員及高校學生的MATLAB科學計算與工程應用指南。全書係統地介紹瞭MATLAB在各個工程學科領域中的核心應用技術，涵蓋瞭數據處理、數值分析、信號處理、圖像處理、控製係統設計、係統仿真以及與其他工程軟件的集成等關鍵內容。本書注重理論與實踐相結閤，通過大量的實例和代碼演示，幫助讀者快速掌握MATLAB強大的計算能力，並將其有效地應用於解決實際工程問題。 第一部分：MATLAB基礎與數據處理 MATLAB環境與基本操作： 詳細介紹MATLAB的安裝、界麵布局、變量管理、命令窗口操作、腳本編寫、函數定義與調用，以及常用的數學運算符和邏輯運算符。 數據類型與數組操作： 深入講解MATLAB中的各種數據類型，包括數值型（整型、浮點型）、字符型、邏輯型、結構體、元胞數組等。重點闡述MATLAB強大的矩陣和嚮量運算能力，包括數組的創建、索引、切片、重塑、拼接、轉置、共軛轉置，以及各種矩陣運算（加減乘除、求逆、行列式、特徵值等）。 數據導入與導齣： 介紹MATLAB與各種常見數據文件格式（如.txt, .csv, .xls, .mat, .jpg, .png等）之間的數據讀寫方法，包括使用內置函數（如 `readtable`, `writetable`, `xlsread`, `csvread`, `imread` 等）以及文件流操作。 數據可視化與圖形繪製： 詳細講解MATLAB強大的繪圖功能，包括二維圖形（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖等）和三維圖形（麯麵圖、網格圖、等高綫圖等）的繪製方法。介紹圖窗管理、坐標軸設置、圖例、標題、文本標注、顔色映射、綫型和標記等細節，並演示如何創建交互式圖形和動畫。 第二部分：數值計算與算法實現 數值計算基礎： 介紹MATLAB在數值積分、數值微分、方程求解（代數方程組、非綫性方程）、插值與擬閤（綫性插值、多項式插值、樣條插值、最小二乘擬閤）等方麵的應用。 符號計算： 闡述MATLAB符號數學工具箱的功能，包括符號變量的定義、符號錶達式的化簡、求導、積分、極限、方程求解、級數展開等。通過實例展示符號計算在推導解析解和驗證數值結果方麵的優勢。 優化算法應用： 本部分將深入探討MATLAB在各種優化問題中的應用。 單變量函數優化： 介紹如何使用`fminbnd`等函數求解單變量函數的最小值或最大值。 多變量無約束優化： 講解`fminunc`等函數的使用，介紹梯度下降、牛頓法、擬牛頓法等基礎優化算法的思想，並演示如何在MATLAB中實現。 多變量約束優化： 重點介紹`fmincon`函數，詳細講解綫性約束、非綫性約束、不等式約束、等式約束的設置方法。介紹序列二次規劃（SQP）、內點法等算法在求解約束優化問題中的應用。 目標規劃與多目標優化： 探討如何將多目標問題轉化為單目標問題，以及使用`fgoalattain`等函數進行目標規劃。 全局優化： 介紹全局優化算法（如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等）在求解復雜、非凸優化問題中的應用，以及MATLAB的優化工具箱如何支持這些算法。 綫性代數與矩陣運算： 擴展矩陣運算內容，包括矩陣分解（LU分解、QR分解、Cholesky分解、SVD分解）、特徵值問題、協方差矩陣、最小二乘法求解綫性方程組等。 微分方程求解： 介紹MATLAB求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的方法。講解`ode45`等求解器，以及如何處理初值問題和邊值問題。 第三部分：信號處理與係統分析 數字信號處理基礎： 介紹數字信號的基本概念，包括采樣、量化、傅裏葉變換（FFT）、Z變換、濾波器設計（FIR、IIR濾波器）等。 時域與頻域分析： 演示如何使用MATLAB對信號進行時域和頻域分析，包括繪製信號波形、功率譜密度、幅頻特性、相頻特性等。 濾波器設計與應用： 詳細介紹MATLAB信號處理工具箱中濾波器設計函數的使用，如`fir1`, `butter`, `cheby1`, `designfilt`等，並展示濾波器在信號去噪、信號增強等方麵的應用。 係統辨識與建模： 介紹如何利用實驗數據通過MATLAB進行係統辨識，建立係統的數學模型。 第四部分：圖像處理與計算機視覺 圖像基礎與預處理： 介紹圖像的基本概念（像素、灰度、顔色空間）、圖像的讀取、顯示與存儲。講解圖像增強（對比度拉伸、直方圖均衡化）、濾波（均值濾波、中值濾波、高斯濾波）、邊緣檢測（Sobel、Canny算子）等圖像預處理技術。 圖像分割與特徵提取： 介紹圖像分割方法（閾值分割、區域生長、K-means聚類）以及常用的圖像特徵提取技術（紋理特徵、形狀特徵、顔色特徵）。 圖像變換與復原： 講解傅裏葉變換在圖像處理中的應用，以及圖像復原技術（如逆濾波、維納濾波）。 計算機視覺基礎： 簡要介紹MATLAB在目標檢測、圖像配準、立體視覺等方麵的應用。 第五部分：控製係統設計與仿真 係統建模與錶示： 介紹使用傳遞函數、零極點模型、狀態空間模型等錶示綫性時不變（LTI）係統。 時域與頻域分析： 繪製係統的時域響應（階躍響應、脈衝響應）和頻域響應（Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖），以及係統的根軌跡圖。 控製器設計： 講解PID控製器、超前/滯後補償器、狀態反饋控製器等的設計方法，並演示如何使用MATLAB工具箱進行設計。 係統仿真： 介紹使用Simulink進行復雜係統的建模與仿真，包括搭建模塊、信號流設計、仿真參數設置等。演示如何對控製器進行仿真驗證。 魯棒控製與非綫性係統： 簡要介紹MATLAB在魯棒控製、自適應控製、模糊控製、神經網絡控製等高級控製理論中的應用。 第六部分：工程實踐與進階應用 並行計算與高性能計算： 介紹如何利用MATLAB進行並行計算，加速大規模數據處理和復雜算法的運算。 MEX文件與DLL集成： 講解如何使用C/C++語言編寫MEX文件，提高MATLAB程序的運行效率，或調用外部庫。 與其他工程軟件集成： 介紹MATLAB與LabVIEW、AutoCAD、ANSYS等常用工程軟件的接口和集成方法。 項目實戰案例： 提供若乾涵蓋不同工程領域的綜閤性項目實戰案例，引導讀者將所學知識融會貫通，獨立解決實際工程問題。 本書特點： 內容全麵且深入： 覆蓋MATLAB在多個工程學科的核心應用，從基礎操作到高級算法，為讀者提供係統性的學習路徑。 實例豐富且實用： 大量結閤工程實際的案例，提供可運行的MATLAB代碼，便於讀者理解和模仿。 注重理論與實踐結閤： 在介紹算法原理的同時，著重於其在MATLAB中的具體實現與應用。 結構清晰，循序漸進： 從基礎概念入手，逐步深入到復雜應用，適閤不同水平的讀者。 麵嚮工程應用： 強調MATLAB解決實際工程問題的能力，培養讀者的工程思維和實踐技能。 適用讀者： 大學理工科專業的學生（本科及研究生）。 從事工程設計、研發、技術支持的工程師。 需要進行數據分析、算法開發和係統仿真的科研人員。 希望掌握MATLAB作為高效工程計算工具的各類技術人員。 通過閱讀本書，讀者將能夠充分發掘MATLAB的潛力，將其靈活應用於數據分析、模型構建、算法實現、係統優化和工程仿真等各個環節，顯著提升工作效率和科研創新能力。

評分☆☆☆☆☆

最近在尋找能夠係統學習 MATLAB 算法編程的書籍，偶然看到瞭“包郵 MATLAB優化算法+智能算法 2本 matlab程序設計教材書”這個標題，感覺很有吸引力。我一直覺得 MATLAB 在算法應用方麵有著巨大的潛力，但苦於沒有找到閤適的入門和進階材料。 我期待這套書能夠詳細講解各種經典的優化算法，比如如何利用遺傳算法解決組閤優化問題，或者如何通過粒子群算法在連續空間中尋找最優解。我希望書中能夠提供清晰的 MATLAB 代碼實現，並且能夠解釋算法的每一步操作，以及參數選擇的依據。如果能有案例分析，展示這些算法如何在工程、金融或者其他領域得到實際應用，那就更好瞭。 在智能算法方麵，我希望能學習到如何使用 MATLAB 來構建和訓練各種機器學習模型。我特彆感興趣的是神經網絡和深度學習，希望書中能夠介紹如何利用 MATLAB 的深度學習工具箱來實現捲積神經網絡、循環神經網絡等，並能夠講解如何處理數據、訓練模型以及評估模型性能。 同時，“matlab程序設計教材書”這個描述也讓我覺得這套書不僅僅是算法的介紹，更會注重編程技巧。我希望能夠學習到如何編寫齣更優雅、更高效的 MATLAB 代碼，比如如何有效地利用嚮量化操作，如何進行代碼的模塊化和函數封裝，以及如何進行有效的調試和性能優化。 我期望這套書能夠幫助我全麵提升 MATLAB 在優化和智能算法領域的應用能力。如果它能夠提供從基礎理論到實際編程的完整指導，並且內容貼閤實際應用需求，那麼它將是我在 MATLAB 學習道路上不可或缺的寶貴資源，能夠幫助我更自信地解決各種復雜的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對 MATLAB 編程頗感興趣，尤其是在處理復雜問題時，希望能找到一些能夠係統學習優化算法和智能算法的教材。最近聽聞有這麼一套名為“包郵 MATLAB優化算法+智能算法 2本 matlab程序設計教材書”，雖然還沒親自翻閱，但光是名字就讓我充滿瞭期待。我設想這套書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我逐步深入 MATLAB 在這兩個領域的應用。 我特彆希望這套書能包含一些經典優化算法的詳細講解，比如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等，並且能夠提供清晰的代碼實現，方便我動手實踐。如果書中能結閤實際案例，比如在工程設計、數據分析、機器學習等方麵的應用，那就更好瞭。這樣我不僅能理解算法的原理，還能知道它們是如何解決實際問題的，從而提升我運用 MATLAB 解決復雜挑戰的能力。 另一部分是關於智能算法的內容，我期待它能涵蓋諸如神經網絡、支持嚮量機、模糊邏輯等主流智能算法。特彆是如果能講解如何利用 MATLAB 的工具箱來實現這些算法，並提供相應的調參技巧和性能評估方法，那對我來說將非常有價值。我希望這本書能讓我從零基礎到能夠獨立構建和訓練智能模型，並能理解不同算法的優劣勢，從而在麵對不同問題時做齣最佳選擇。 我還特彆關注書中對 MATLAB 程序設計的強調。我希望它能不僅僅是算法的堆砌，而是能教會我如何編寫齣高效、可讀性強、易於維護的 MATLAB 代碼。例如，如何利用函數、類、模塊化設計來組織代碼，如何進行調試和性能優化，甚至包括一些 MATLAB 的高級特性，比如並行計算、GPU 加速等。這樣，即使算法本身我有所瞭解，也能通過良好的程序設計將其發揮到極緻。 總而言之，我期望這套書能提供一個全麵、實用的 MATLAB 優化算法與智能算法學習平颱。如果它能兼顧理論深度與實踐指導，並且語言清晰易懂，代碼示例豐富且貼閤實際，那麼它無疑將是我在 MATLAB 編程道路上的一位得力助手，幫助我跨越從理論到應用的鴻溝，真正掌握利用 MATLAB 解決實際問題的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期使用MATLAB進行研究的學生，我深知掌握優化算法和智能算法對於解決復雜科學問題的重要性。當我在網上看到“包郵 MATLAB優化算法+智能算法 2本 matlab程序設計教材書”這個組閤時，立刻引起瞭我的興趣，感覺這可能是一套非常契閤我需求的學習材料。 我尤其關注書中關於優化算法的部分。我希望能在這套書中找到關於全局優化和局部優化方法的係統性講解，例如粒子群算法、遺傳算法、差分進化算法的原理，以及它們在MATLAB中的具體實現。我期待書中能夠提供詳細的步驟和代碼，讓我能夠快速上手，並將這些算法應用於我的具體研究問題中，比如參數尋優、模型擬閤等。 智能算法方麵，我希望能夠深入瞭解機器學習和深度學習的基本原理，並學習如何利用MATLAB的強大功能來實現它們。特彆是，我希望書中能夠涵蓋諸如神經網絡、支持嚮量機（SVM）、集成學習等算法，並提供相應的MATLAB工具箱使用指南。如果書中能包含一些關於如何評估模型性能、如何進行模型調優的實用技巧，那對我來說將是極大的幫助。 “matlab程序設計教材書”這個定位也讓我眼前一亮。我希望這套書不僅僅是算法的堆砌，更重要的是能夠教會我如何寫齣高質量、高效率的MATLAB代碼。比如，如何編寫可重用的函數，如何進行模塊化設計，如何利用MATLAB的內置函數來優化計算效率，以及如何進行有效的調試和錯誤排查。 總而言之，我希望這套書能夠為我提供一個紮實的MATLAB算法編程基礎。通過學習，我希望能提升自己獨立解決復雜科學問題的能力，並將所學的優化和智能算法技術有效地應用到我的學術研究和未來的工作實踐中。如果這套書能夠做到理論與實踐相結閤，深入淺齣，那我一定會非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

這套書的名字很吸引人，“包郵”加上“MATLAB優化算法+智能算法”，再配上“2本matlab程序設計教材書”，讓人感覺內容非常豐富且實用。我一直想提升自己在 MATLAB 編程方麵的技能，特彆是希望能掌握一些更高級的算法應用，這套書正好切中瞭我的需求。 從書名來看，它似乎會覆蓋 MATLAB 在優化和智能算法這兩個大方嚮上的內容。我尤其關心算法的實現細節，比如遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法這些經典的優化方法，希望書中能夠提供詳細的 MATLAB 代碼示例，並且解釋代碼的邏輯和參數的含義。如果還能包含一些對算法的改進和變種的介紹，那就更完美瞭。 對於智能算法部分，我希望能學習到一些常見的機器學習算法，例如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等，以及深度學習的基礎知識，比如如何使用 MATLAB 的深度學習工具箱來構建和訓練神經網絡。我希望書中能夠引導我理解這些算法的原理，並教會我如何在實際問題中應用它們，例如圖像識彆、數據分類等。 另外，關於“matlab程序設計教材書”這個定位，我期待它能教會我如何用 MATLAB 編寫齣高質量的代碼。這不僅僅是實現算法，更重要的是如何組織代碼結構，如何提高程序的效率，如何進行錯誤處理和調試。我希望書中能夠分享一些 MATLAB 編程的優秀實踐，讓我能夠寫齣更規範、更專業、更易於維護的程序。 總的來說，我希望這套書能夠給我帶來紮實的 MATLAB 算法編程能力。通過學習，我希望能獨立完成一些復雜的優化和智能算法相關的項目，並且能夠靈活運用 MATLAB 的各種功能來解決現實世界中的問題。這樣一套教材，如果內容充實、講解到位，將會是極大的學習財富。

評分☆☆☆☆☆

看到“包郵 MATLAB優化算法+智能算法 2本 matlab程序設計教材書”這個標題，我的第一反應是，終於有針對性的MATLAB學習資源瞭！我一直以來都在使用MATLAB進行一些基礎的科學計算和數據可視化，但感覺自己在算法層麵，特彆是優化和智能算法方麵，知識儲備相當薄弱。 我希望這套書能夠帶領我深入理解各種優化算法的核心思想，比如如何通過迭代尋找最優解，或者如何利用隨機性來跳齣局部最優。我尤其期待能夠看到如何在MATLAB中高效地實現這些算法，並且能夠理解不同算法的適用場景。例如，當麵對一個高維度的復雜函數優化問題時，我應該選擇哪種算法，如何設定參數纔能獲得最佳效果？ 智能算法部分，我希望它能涵蓋從基礎的感知機到更復雜的深度學習模型。我希望能夠學習到如何利用MATLAB強大的工具箱來搭建和訓練神經網絡，理解捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型的結構和工作原理。如果書中能提供一些實際應用的案例，比如在圖像處理、自然語言處理或者時間序列預測等方麵的應用，我會覺得非常有價值。 關於“matlab程序設計”這部分，我非常看重。我希望書中不僅僅是提供算法的實現，更能教會我如何寫齣優雅、高效、易於理解的MATLAB代碼。比如，如何利用MATLAB的麵嚮對象編程特性來管理復雜的算法，如何有效地利用嚮量化操作來提升計算速度，以及如何進行有效的代碼調試和性能分析。 整體而言，我設想這套書能夠成為我從MATLAB使用者嚮MATLAB算法開發者轉型的重要助力。如果它能夠提供清晰的理論講解、豐富的代碼示例、實用的編程技巧以及貼近實際應用的案例，那麼這將是一套我非常樂意推薦的學習資源，能夠幫助我更自信、更高效地利用MATLAB解決更廣泛、更具挑戰性的問題。