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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張岩吳水根 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化算法
• 數值計算
• 數學建模
• 工程優化
• 算法設計
• 優化工具箱
• 最優化理論
• 計算方法
• 科學計算

店鋪： 鹽城新華圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302474951

商品編碼：23850094408

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

顯示全部信息

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

MATLAB優化算法：探索高效決策與問題求解之道 在這本深入的指南中，我們將一同踏上探索MATLAB強大優化算法的旅程。本書旨在為讀者提供一個全麵而實用的框架，幫助您理解、應用並精通如何利用MATLAB解決各種復雜的優化問題。無論您是工程領域的專傢、金融分析師，還是科研人員，亦或是對數據驅動決策充滿熱情的研究生，本書都將是您手中的利器，助您在各自的領域內實現效率的飛躍和突破。 優化，作為數學和計算機科學的核心領域之一，其意義深遠而廣泛。在現實世界中，我們無時無刻不在麵臨各種需要“最好”解決方案的選擇：如何以最低成本建造橋梁，如何使投資組閤獲得最大收益，如何最有效地分配有限的資源，又或者如何在復雜的動態係統中找到最佳控製策略。這些問題，歸根結底，都是優化問題。而MATLAB，憑藉其強大的數值計算能力、豐富的工具箱以及友好的用戶界麵，已成為解決這些問題的首選平颱之一。 本書的獨特之處在於，我們不僅僅會介紹MATLAB中現有的優化函數和算法，更會深入剖析這些算法背後的原理、數學模型以及它們各自的適用場景和局限性。我們將從基礎的概念入手，逐步引導您理解綫性規劃、非綫性規劃、整數規劃、組閤優化等不同類型的優化問題。通過清晰的數學推導和直觀的圖示，您將能夠建立起對這些問題的深刻認識，並學會如何將其轉化為MATLAB可以識彆和求解的數學模型。 第一部分：優化基礎與MATLAB入門 在本書的開篇，我們將為您打下堅實的優化理論基礎。首先，我們會迴顧優化問題的基本定義、目標函數、約束條件等核心概念。接著，我們將介紹不同類型的優化問題，如無約束優化、有約束優化、凸優化和非凸優化等，並解釋它們在實際問題中的體現。 緊隨其後，我們將引導您熟悉MATLAB的環境，特彆是與優化相關的工具箱。您將學會如何利用MATLAB的命令窗口、腳本文件和函數文件進行編程。我們將從最簡單的綫性代數運算開始，逐步過渡到求解方程組、進行數值積分和微分等基礎操作，為後續的優化算法學習奠定編程基礎。 第二部分：綫性規劃與整數規劃 綫性規劃是優化領域中最基本也是應用最廣泛的類型之一。本書將詳細介紹綫性規劃的標準形式、可行域、最優解等概念。您將學習到如何使用MATLAB的`linprog`函數來求解標準的綫性規劃問題，並深入理解單純形法、內點法等經典算法的求解思路。 我們還將探討一些實際的綫性規劃應用場景，例如資源分配、生産調度、運輸問題等，並通過具體的MATLAB代碼示例，演示如何將這些實際問題建模並求解。 在此基礎上，本書將進一步拓展到整數規劃。我們將討論純整數規劃、混閤整數規劃等問題，並介紹解決這類問題的關鍵技術，如割平麵法、分支定界法等。您將學習如何使用MATLAB的`intlinprog`函數來處理涉及整數變量的優化問題，並分析這些問題在決策製定中的重要性。 第三部分：非綫性規劃 非綫性規劃是更廣泛的一類優化問題，其目標函數或約束條件包含非綫性項。本部分將是本書的重點之一。我們將從無約束非綫性優化開始，介紹梯度下降法、共軛梯度法、牛頓法、擬牛頓法等求解算法，並演示如何使用MATLAB的`fminunc`函數進行求解。 隨後，我們將深入到有約束非綫性規劃。我們將討論拉格朗日乘子法、KKT條件等理論基礎，並介紹如何使用MATLAB的`fmincon`函數來處理包含等式和不等式約束的非綫性規劃問題。本書將詳細解析這些算法的優缺點、收斂性以及在不同問題下的適用性。 為瞭幫助讀者更好地理解，我們將提供豐富的案例研究，涵蓋工程設計、參數估計、模型校準等多種實際應用。您將學會如何將復雜的非綫性問題轉化為MATLAB可解的模型，並利用優化算法找到最優解。 第四部分：全局優化與全局搜索 許多實際問題麵臨著陷入局部最優解的睏境，尤其是在目標函數存在多個局部極小值或極大值的情況下。本書將引入全局優化算法的概念，並介紹一些常用的全局搜索方法，如模擬退火法、遺傳算法、粒子群算法、多起點搜索等。 您將學習到這些算法的基本原理、工作機製以及它們在MATLAB中的實現方式，例如利用MATLAB的全局優化工具箱（Global Optimization Toolbox）。本書將重點講解這些算法的參數設置、收斂特性以及如何在實際問題中選擇閤適的全局優化算法。通過大量的實例，您將能掌握如何利用這些強大的工具來尋找全局最優解，避免陷入局部陷阱。 第五部分：組閤優化與圖論問題 組閤優化問題關注的是在離散的選項集閤中找到最優解，這類問題在圖論、調度、路徑規劃等領域有著廣泛的應用。本書將介紹組閤優化的基本概念，如二分圖匹配、旅行商問題（TSP）、背包問題等。 您將學習如何利用MATLAB的圖論與網絡分析工具箱（Graph and Network Analysis Toolbox）來解決這類問題。我們將介紹一些經典的組閤優化算法，如匈牙利算法、迴溯法、貪leşik算法等，並展示如何使用MATLAB的函數來實現它們。通過實際案例，您將學會如何將實際的組閤優化問題轉化為圖論模型，並利用MATLAB的強大功能進行求解。 第六部分：模型建立、算法選擇與調優 理論知識與實際應用之間往往存在差距。本書的最後一部分將專注於如何將現實世界的問題轉化為可優化的數學模型，以及如何根據問題的特點選擇閤適的優化算法。 我們將討論模型建立的原則，如何準確地定義目標函數和約束條件，以及如何處理不確定性和噪聲。在算法選擇方麵，我們將提供一個決策流程，幫助您根據問題的規模、特性（綫性/非綫性、凸/非凸、連續/離散）以及對解的要求（精度、速度）來選擇最有效的算法。 此外，本書還將深入探討算法調優的重要性。您將學習如何通過調整算法的參數、改進模型、使用預處理技術等方法來提高算法的性能和求解效率。我們將討論如何分析算法的收斂行為，識彆潛在的瓶頸，並進行有效的調優。 總結與展望 本書的編寫宗旨是為您提供一套係統而深入的MATLAB優化算法學習體係。我們相信，通過本書的學習，您將不僅掌握MATLAB優化工具的使用技巧，更能深刻理解優化問題的本質，培養獨立解決復雜優化問題的能力。 優化技術正在以前所未有的速度滲透到各行各業，掌握MATLAB優化算法，意味著您將擁有應對未來挑戰的強大武器。本書旨在激發您對優化的興趣，並為您提供通往高效決策與問題求解之路的清晰指引。我們期待本書能成為您在學術研究、工程實踐和創新創業道路上的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在生物醫藥領域摸爬滾打多年的研究者，我深切體會到數據分析和模型構建在科研過程中的重要性。尤其是在藥物研發、基因組學分析等前沿領域，常常需要麵對海量的高維數據，並從中尋找最優的參數組閤或模型結構。我嘗試過使用Python等其他編程語言，也學習過一些基礎的優化理論，但總覺得在實現和調試過程中，效率不高，而且一些復雜的優化問題，單靠零散的腳本難以駕馭。看到《MATLAB優化算法》這本書，我的眼前豁然一亮。MATLAB在矩陣運算和數值計算方麵的強大能力，一直讓我心生嚮往，而如果這本書能將其與先進的優化算法結閤起來，那將是多麼強大的組閤！我特彆希望能看到書中能夠涵蓋一些針對特定科學研究領域的優化應用，比如機器學習中的模型參數優化、統計建模中的最大似然估計，甚至是信號處理中的濾波設計等。我更看重的是書中能否提供一些清晰的算法流程圖和僞代碼，幫助我理解每一步的操作，並且通過具體的示例，讓我能夠快速上手，將這些算法應用到我自己的研究項目中，加速科研進程，取得突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

隨著工業自動化的不斷發展，對生産過程的精細化控製和智能化決策的需求也日益增長。在一些大型的化工生産、能源管理或者供應鏈優化等領域，如何通過優化算法來提高效率、降低成本、減少損耗，是一個至關重要的問題。我之前接觸過一些優化理論，但將這些理論轉化為實際可操作的MATLAB程序，並能有效地應用於復雜的工業場景，是我一直麵臨的挑戰。《MATLAB優化算法》這本書的名字，讓我看到瞭解決這一挑戰的可能性。我非常希望書中能夠包含一些針對工業應用背景的案例，例如如何用優化算法來製定最優的生産計劃，如何實現能源的最優調度，或者如何優化物流配送的路綫。我更看重的是書中能否提供一些關於如何將實際的工業數據轉化為數學模型，以及如何根據模型的特點選擇和調整優化算法的詳細指南。這本書的齣現，為我提供瞭一個將理論知識與實際工程問題相結閤的寶貴機會，我相信它將極大地提升我在工業優化領域的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和機器學習領域非常感興趣，特彆是其背後涉及到的數學模型和算法。在學習深度學習的過程中，我發現模型訓練的核心就是各種形式的優化，例如梯度下降及其變種。雖然網上有很多關於梯度下降的講解，但總覺得不夠係統，而且在處理更復雜的模型和數據時，需要更深入的理解和更強大的工具。《MATLAB優化算法》這本書，聽起來就像是為我量身定做的。我期待書中能夠深入講解各種優化算法的原理，包括它們是如何工作的，各自的優缺點是什麼，以及在什麼情況下應該選擇哪種算法。我非常希望書中能夠提供一些在MATLAB環境下實現這些算法的詳細步驟和代碼示例，特彆是能夠涵蓋一些在機器學習中常用的優化技術，比如Adam、RMSprop等等，並且能夠解釋它們是如何加速收斂和提高模型性能的。此外，我希望書中能有一些關於如何理解和診斷優化過程中齣現的問題的指導，比如過擬閤、欠擬閤、局部最優等，並提供相應的解決方法。這本書將是我深入理解AI模型訓練過程的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

終於等到這本書瞭！一直以來，在處理工程問題時，數學模型的優化環節總是讓人頭疼。特彆是當問題規模增大、約束條件復雜化的時候，很多經典的解析方法就顯得力不從心瞭。我之前嘗試過一些零散的資料，但總感覺碎片化，缺乏係統性的指導。當看到《MATLAB優化算法》這本書的名字時，心裏就咯噔一下，感覺這正是我一直在尋找的“解藥”。我對於MATLAB這門強大的工具並不陌生，它在科學計算和工程仿真領域的應用簡直無處不在，而優化算法又是它的一大強項。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用MATLAB來實現各種經典的優化算法，比如綫性規劃、非綫性規劃、整數規劃等等，並且最好能結閤一些實際的工程案例，讓我能夠真正地將理論知識轉化為解決實際問題的能力。更重要的是，我希望這本書能夠深入淺齣地解釋算法背後的數學原理，而不僅僅是停留在調包層麵，這樣纔能真正理解算法的優勢和局限性，並根據具體問題選擇最閤適的算法。這本書的齣版，無疑為我開啓瞭一條通往更高效、更精確解決工程優化問題的光明大道，我迫不及待地想翻開它，開始我的學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

最近我正在準備參加一些工程類的競賽，其中很多題目都涉及到資源分配、路徑規劃、調度優化等問題。這些問題往往具有復雜的約束條件和目標函數，單純依靠手工計算或者簡單的試錯方法已經遠遠不夠瞭。我之前對MATLAB有過一些接觸，知道它在科學計算方麵非常強大，但對於其在優化算法領域的具體應用，我瞭解得還不多。《MATLAB優化算法》這本書的齣現，恰好解決瞭我的燃眉之急。我非常希望書中能夠詳細介紹如何利用MATLAB強大的內置函數庫來解決各種經典的優化問題，比如如何設置目標函數和約束條件，如何選擇閤適的求解器，以及如何解釋求解結果。我尤其關注書中能否包含一些針對實際工程問題的案例分析，比如如何用優化算法來優化流水綫生産的效率，或者如何求解交通網絡的擁堵問題。如果能有關於算法的性能比較和選擇依據的講解，那將更加實用。這本書對我而言，不僅僅是一本學習資料，更是我在競賽中能夠披荊斬棘的利器，我相信它能幫助我大幅提升解決復雜工程優化問題的能力。