MATLAB優化算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張岩吳水根 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化算法
• 數值計算
• 工程優化
• 算法實現
• 數學建模
• 優化工具箱
• 智能優化
• 最優化理論
• 計算方法

店鋪： 海門新華書店圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302474951

商品編碼：23253065093

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-11-01

內容介紹
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。*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； D二部分介紹MATLAB綫性規劃、非綫性規劃、無約束一維J值、無約束多維J值、約束優化方法、二次規劃、多目標函數的優化方法等內容； D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； D四部分主要介紹MATLAB在分形維數和經濟金融*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。

關聯推薦
(1) ZS作者編著，圖書質量更有保證：一綫ZS工程師執筆，係統歸納和總結瞭智能算法的實戰經驗。(2) 提供配套源碼，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼下載，方便讀者學習使用。(3) 內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個優化算法的典型實例，讀者可以據此二次開發。配套學習資源下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。係列暢銷圖書如下：MATLAB 編程指南——計算、編程、仿真、算法及應用MATLAB/Simulink係統仿真MATLAB GUI程序設計MATLAB智能算法MATLAB數學建模MATLAB優化算法MATLAB信號處理MATLAB圖像處理MATLAB優化算法 
目錄
目錄 D一部分MATLAB應用基礎 D1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

 

目錄

 

 

 

D一部分MATLAB應用基礎

 

D1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

 

D2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經典案例

 

本章小結

 

D3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

 

3．2．4二維繪圖的經典應用

 

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

 

D4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

 

D二部分MATLAB常規優化算法

 

D5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Z優化問題

 

本章小結

 

D6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Z優化方法

 

6．3．2無約束Z優化方法

 

6．3．3約束Z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ZJ安排問題

 

本章小結

 

D7章無約束一維J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

 

D8章無約束多維J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

 

8．2．1Z速下降法

 

8．2．2共軛梯度法

 

8．3擬牛頓法

 

本章小結

 

D9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

 

D10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

 

D11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

 

11．4Z大Z小法

 

11．5目標規劃法

 

本章小結

 

D三部分MATLAB智能優化算法

 

D12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

 

12．4．1Z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

 

D13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

 

D14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J值

 

14．5．2函數優化求解

 

本章小結

 

D15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小波變換經典案例

 

15．4．1去噪

 

15．4．2壓縮

 

本章小結

 

D16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神經網絡的經典應用

 

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

 

D四部分MATLAB綜閤應用

 

D17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

 

D18章經濟金融Z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

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在綫試讀
D3章MATLAB繪圖 強大的繪圖功能是MATLAB的特點之一，MATLAB提供瞭一係列的繪圖函數，用戶不需要過多的考慮繪圖的細節，隻需要給齣一些基本參數J能得到所需圖形。此外， MATLAB還對繪齣的圖形提供瞭各種修飾方法，使圖形更加美觀、JQ。學習目標： (1) 瞭解MATLAB數據繪圖； (2) 熟練掌握MATLAB中二維繪圖； (3) 熟練掌握MATLAB中三維繪圖； (4) 瞭解MATLAB多種特殊圖形。3.1數據圖像繪製簡介數據可視化的目的在於： 通過圖形，從一堆雜亂的離散數據中觀察數據間的內在關係，感受由圖形所傳遞的內在本質。MATLAB一嚮注重數據的圖形錶示，並不斷地采用新技術改進和完備其可視化功能。3.1.1離散數據可視化任何二元實數標量對xa,ya可以在平麵上錶示一個點； 任何二元實數嚮量對X,Y可以在平麵上錶示一組點。對於離散實函數yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以遞增或遞減的次序取值時，有Y=y1,y2,…,yn。這樣，該嚮量對用直角坐標序列點圖示時，實現瞭離散數據的可視化。在科學研究中，D處理離散量時，可以用離散序列圖來錶示離散量的變化情況。MATLAB用stem命令來實現離散圖形的繪製，stem命令有以下幾種： 1. stem(y) 以x=1,2,3…作為各個數據點的x坐標，以嚮量y的值為y坐標，在(x,y)坐標點畫一個空心小圓圈，並連接一條綫段到x軸。【例3��1】用stem函數繪製一個離散序列圖。解： 依據題意編寫MATLAB代碼如下： clear all clc figure(1)D3章MATLAB繪圖





強大的繪圖功能是MATLAB的特點之一，MATLAB提供瞭一係列的繪圖函數，用戶不需要過多的考慮繪圖的細節，隻需要給齣一些基本參數J能得到所需圖形。此外， MATLAB還對繪齣的圖形提供瞭各種修飾方法，使圖形更加美觀、JQ。學習目標： (1) 瞭解MATLAB數據繪圖； (2) 熟練掌握MATLAB中二維繪圖； (3) 熟練掌握MATLAB中三維繪圖； (4) 瞭解MATLAB多種特殊圖形。3.1數據圖像繪製簡介數據可視化的目的在於： 通過圖形，從一堆雜亂的離散數據中觀察數據間的內在關係，感受由圖形所傳遞的內在本質。MATLAB一嚮注重數據的圖形錶示，並不斷地采用新技術改進和完備其可視化功能。3.1.1離散數據可視化任何二元實數標量對xa,ya可以在平麵上錶示一個點； 任何二元實數嚮量對X,Y可以在平麵上錶示一組點。對於離散實函數yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以遞增或遞減的次序取值時，有Y=y1,y2,…,yn。這樣，該嚮量對用直角坐標序列點圖示時，實現瞭離散數據的可視化。在科學研究中，D處理離散量時，可以用離散序列圖來錶示離散量的變化情況。MATLAB用stem命令來實現離散圖形的繪製，stem命令有以下幾種： 1.  stem(y)
以x=1,2,3…作為各個數據點的x坐標，以嚮量y的值為y坐標，在(x,y)坐標點畫一個空心小圓圈，並連接一條綫段到x軸。【例3��1】用stem函數繪製一個離散序列圖。解： 依據題意編寫MATLAB代碼如下： 


clear all
clc
figure(1)
X = linspace(0,2*pi,25)';
Y = (cos(2*X));
stem(X,Y,'LineStyle','-.',...
'MarkerFaceColor','red',...
'MarkerEdgeColor','green')





輸齣圖形如圖3��1所示。 顯示全部信息

《數值計算方法與工程應用》 本書深入探討瞭數值計算的核心概念、基本算法以及在各類工程領域中的實際應用。內容涵蓋瞭從基礎的誤差分析到復雜的高級數值技術，旨在為讀者提供一套係統而全麵的數值計算知識體係。 第一部分：數值計算基礎 本部分將從數值計算的基石——誤差分析——展開。我們將詳細介紹誤差的來源，包括截斷誤差、捨入誤差以及模型誤差，並闡述這些誤差如何影響計算結果的準確性。通過對不同類型誤差的量化分析，讀者將能夠理解數值計算的內在局限性，並學會如何選擇最適閤特定問題的算法以最小化誤差。 接著，我們將深入講解方程的根的求解。對於單變量方程 $f(x) = 0$，本書將介紹多種經典且高效的迭代方法，如二分法、牛頓法、割綫法以及不動點迭代法。我們將詳細推導這些方法的收斂性條件，並分析它們的優缺點，例如牛頓法收斂速度快但需要計算導數，而二分法收斂慢但保證收斂。此外，本書還將探討多根情況的處理，以及如何選擇閤適的初始猜測值以確保算法收斂到期望的根。 對於非綫性方程組，我們將介紹多種求解策略。Gauss-Seidel迭代法、Jacobi迭代法以及逐次超鬆弛（SOR）迭代法等經典迭代方法將被詳細講解，並分析它們的收斂性判據。對於更復雜或大規模的非綫性方程組，我們將引入Newton-Raphson方法及其變種，並討論其在實際應用中的技巧和注意事項，例如如何處理雅可比矩陣的計算和求解。 第二部分：插值、逼近與數值積分 本部分將聚焦於如何用簡單的函數來近似復雜的函數，以及如何對積分進行數值計算。 插值是數值計算中的一個重要分支，用於在已知數據點之間估計未知函數值。我們將從最基礎的拉格朗日插值多項式開始，介紹其構造原理和性質。隨後，我們將探討牛頓插值多項式，並說明其在分段插值和多項式係數計算上的優勢。為瞭獲得更光滑的插值函數，我們將深入研究樣條插值，重點講解三次樣條插值，包括其邊界條件的選擇以及計算方法。本書還將討論Hermite插值，它允許我們同時指定函數值和導數值，從而獲得更精確的插值結果。 函數逼近的目標是找到一個在某種意義上“最接近”目標函數的簡單函數。我們將介紹最小二乘法作為一種廣泛應用的函數逼近方法，並討論其在麯綫擬閤和數據平滑中的應用。我們將推導最小二乘法的基本原理，並介紹如何利用正規方程來求解最優係數。此外，本書還將簡要介紹Chebyshev逼近等其他逼近方法，並探討不同逼近方法在不同場景下的適用性。 數值積分是計算定積分的一種近似方法，當解析求解睏難或不可能時尤為重要。我們將從最簡單的梯形法則和拋物綫法則（Simpson法則）開始，詳細推導它們的原理和誤差分析。本書還將介紹更高級的復閤梯形法則、復閤Simpson法則以及高斯積分方法。高斯積分因其高精度而備受推崇，我們將講解其基本思想和如何構造高斯積分節點和權重。對於多重積分，本書將介紹濛特卡洛積分等方法，並分析它們在高維空間中的優勢。 第三部分：微分方程的數值解 常微分方程（ODE）的數值解是許多工程和科學領域模擬分析的關鍵。本部分將係統介紹求解初值問題和邊值問題的常用數值方法。 對於初值問題，我們將從最簡單的歐拉法（前嚮、後嚮和隱式）開始，詳細分析其原理、誤差來源和收斂性。隨後，我們將介紹更高階的方法，如改進歐拉法（Heun法）和四階Runge-Kutta（RK4）方法，並分析它們在提高精度方麵的優勢。本書還將探討多步法，如Adams-Bashforth和Adams-Moulton方法，以及它們與單步法的區彆和聯係。此外，我們還將討論如何處理剛性微分方程，介紹隱式方法和適應步長控製的策略。 對於邊值問題，其求解比初值問題更為復雜。我們將介紹“打靶法”（Shooting Method），解釋如何將其轉化為一係列初值問題來求解。同時，本書還將詳細講解有限差分法（Finite Difference Method）在求解邊值問題中的應用，包括如何離散化微分方程，構造差分格式，以及如何求解代數方程組。我們將介紹中心差分、前嚮差分和後嚮差分在構造差分格式時的不同作用。 第四部分：綫性代數方程組的數值解 綫性代數方程組在工程計算中無處不在。本部分將深入探討求解綫性方程組的直接法和迭代法。 直接法旨在通過有限的步驟精確地求解綫性方程組（理論上）。我們將詳細講解高斯消元法及其在迴代求解過程中的細節。為瞭提高計算效率和數值穩定性，本書將介紹LU分解、Cholesky分解（針對對稱正定矩陣）以及Doolittle和Crout分解等。我們還將討論如何利用這些分解來高效地求解多個右端項的方程組。 迭代法通過逐步逼近的方式來求解綫性方程組，尤其適用於大規模稀疏方程組。本書將詳細介紹Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法以及逐次超鬆弛（SOR）迭代法，並深入分析它們的收斂條件和收斂速度。此外，我們將探討共軛梯度法（CG）等更高級的迭代方法，它們在求解對稱正定綫性方程組方麵錶現齣色。本書還將討論預條件子的概念及其在加速迭代法收斂過程中的重要作用。 第五部分：矩陣特徵值與特徵嚮量的計算 特徵值和特徵嚮量在動力學分析、穩定性分析、主成分分析等領域具有至關重要的意義。本部分將介紹計算矩陣特徵值和特徵嚮量的經典算法。 我們將從冪法（Power Method）開始，介紹如何通過迭代來求解矩陣的最大特徵值及其對應的特徵嚮量。隨後，我們將探討反冪法（Inverse Power Method）和中心冪法（Rayleigh Quotient Iteration），它們可以用來求解最小特徵值以及接近已知特徵值的特徵值。 對於對稱矩陣，我們將介紹Givens鏇轉法和Householder變換法，它們可以將矩陣逐步化為擬上（tridiagonal）矩陣，從而大大簡化特徵值和特徵嚮量的求解。本書還將介紹QR算法，這是一種非常強大且廣泛應用的求特徵值和特徵嚮量的方法，並討論其不同變種和實現細節。 第六部分：工程應用案例分析 本部分將通過具體的工程實例，展示本書介紹的數值計算方法在實際問題中的應用。我們將選取不同工程領域的代錶性問題，例如： 結構力學分析： 利用有限元方法（FEM）的離散化思想，結閤綫性代數方程組的求解，對梁、闆等結構的應力、應變進行分析。 流體力學模擬： 使用有限差分法或有限體積法，結閤求解偏微分方程的數值方法，對流體流動現象進行建模和預測。 信號處理與濾波： 應用數值積分和插值技術，對信號進行平滑、去噪，並通過傅裏葉變換等方法進行頻譜分析。 控製係統設計： 利用特徵值分析來評估係統的穩定性和動態響應，並結閤微分方程的數值解來模擬係統的行為。 每個案例分析都將詳細闡述問題背景，選擇閤適的數值方法，推導計算步驟，並討論結果的解釋和工程意義。通過這些案例，讀者將能夠深刻理解數值計算方法如何解決實際工程挑戰，並培養將理論知識應用於實踐的能力。 本書的編寫風格力求嚴謹而清晰，理論推導詳盡，算法描述易於理解，並配有必要的圖示和僞代碼。本書適閤高等院校工科、理科專業的學生，以及從事工程研發、數據分析和科學計算的專業人士閱讀。通過學習本書，讀者將能夠掌握一套強大的數值計算工具，為解決復雜工程問題奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對算法性能優化有較高要求的讀者，我發現《MATLAB優化算法》這本書的價值遠超我的預期。它不僅僅是列齣各種優化算法，而是深入探討瞭如何在MATLAB環境下高效地實現和應用它們。書中對於算法的復雜度和計算成本的分析非常到位，讓我能夠理解在麵對大規模問題時，選擇哪種算法會更為閤適。我特彆關注瞭書中關於並行計算和GPU加速在優化算法中的應用，這對於縮短計算時間至關重要。書中提供的相關代碼和優化建議，讓我能夠將這些先進的技術運用到我的實際項目中，顯著提升瞭我的研究效率。此外，這本書在處理約束優化問題和多目標優化問題時，提供瞭非常係統和實用的方法，這對於解決現實世界中許多復雜的工程決策問題非常有幫助。書中的案例分析非常貼近實際，讓我能夠清晰地看到算法的優越性和局限性。這本書的理論性和實踐性結閤得如此緊密，是市麵上很難得的。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是學習MATLAB在工程優化領域應用的寶庫！我一直對如何利用MATLAB解決復雜的優化問題感到好奇，但往往陷入各種工具箱的海洋，不知從何下手。這本書的齣現，就像一盞明燈，清晰地指引瞭方嚮。它不僅深入淺齣地介紹瞭各種經典的優化算法，比如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火法等，更重要的是，它非常詳細地展示瞭如何一步步地在MATLAB環境中實現這些算法。書中提供的代碼示例清晰易懂，並且覆蓋瞭許多實際應用場景，例如在工程設計、參數估計、調度問題等方麵的優化。我特彆喜歡它對算法原理的闡述，不是簡單羅列公式，而是通過直觀的解釋和類比，讓我能夠真正理解算法背後的思想。讀完前幾章，我就迫不及待地開始嘗試用它提供的代碼來解決我工作中遇到的一個小型優化問題，結果令人驚喜，效率和精度都有瞭顯著提升。這本書的排版也十分友好，關鍵概念和代碼都有高亮顯示，閱讀起來非常流暢。對於任何需要利用MATLAB進行數值優化的工程師、研究人員或者學生來說，這本書都絕對是不可或缺的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《MATLAB優化算法》的過程，就像是開啓瞭一段探險之旅，每一次翻閱都能發現新的寶藏。這本書的設計非常巧妙，它不僅僅是一本算法的介紹手冊，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者深入MATLAB優化算法的世界。我印象深刻的是書中對於智能優化算法的詳細介紹，特彆是那些啓發式算法，如蟻群算法、人工蜂群算法等，它們在解決NP-hard問題上展現齣的強大潛力。書中對這些算法的模擬過程和數學模型都有清晰的講解，並且提供瞭相應的MATLAB代碼實現，讓我能夠直觀地理解算法的工作流程。我尤其喜歡它在處理實際問題時的細緻分析，比如如何將實際問題轉化為優化模型，如何選擇閤適的算法，以及如何解釋優化結果。這些都是在學術研究中非常重要的環節。這本書還提供瞭一些關於算法比較和性能評估的方法，這對於初學者來說是至關重要的，能夠幫助他們更好地選擇適閤自己問題的算法。總的來說，這本書的深度和廣度都令人贊嘆，是一本值得反復品讀的經典著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常吸引人，它沒有枯燥的理論堆砌，而是通過一係列精心設計的案例，將抽象的優化算法具象化。我特彆喜歡書中對每一種算法的“故事”般的講解，比如遺傳算法的“進化”過程，粒子群算法的“群體協作”，這些生動形象的比喻讓我更容易理解算法的核心思想。而且，它提供的MATLAB代碼不是那種“黑盒”式的，而是能夠讓你看到每一個步驟是如何實現的，這對於學習者來說是極其寶貴的。我嘗試著根據書中的指導，對一個我之前遇到的棘手問題進行瞭重新建模和優化，結果令人驚喜，不僅找到瞭比之前更好的解決方案，而且整個過程變得更加清晰和可控。這本書在處理一些邊界條件和特殊情況時，也提供瞭非常詳細的指導，這對於避免在實際應用中踩坑非常有幫助。總而言之，這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，它引導我掌握瞭MATLAB優化算法的精髓，並賦予瞭我解決實際問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最深刻印象是它在理論與實踐之間的完美平衡。很多優化算法的書籍要麼過於理論化，要麼過於淺顯，很難找到兼顧兩者又能真正指導實踐的。而《MATLAB優化算法》這本書，恰恰在這方麵做得非常齣色。它沒有迴避算法背後的數學原理，而是用一種非常易於理解的方式來講解，讓你既知其然也知其所以然。同時，它並沒有止步於理論，而是緊密結閤MATLAB這一強大的工程計算平颱，提供瞭大量實用的代碼片段和完整的案例分析。這些案例涵蓋瞭從簡單的單變量函數優化到復雜的約束多目標優化，讓我能夠看到不同算法在不同問題上的應用效果。我尤其欣賞書中對算法調參的探討，這往往是決定優化效果的關鍵，而這本書提供瞭很多實用的技巧和經驗。我嘗試著將書中介紹的一些高級優化策略應用到我自己的研究項目中，確實收到瞭不錯的效果，節省瞭我大量的調試時間。這本書的語言風格也很務實，沒有過多的華麗辭藻，直擊核心，對於想要快速掌握MATLAB優化技術的讀者來說，是極佳的選擇。