MATLAB优化算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张岩吴水根 著

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• MATLAB
• 优化算法
• 数值计算
• 工程优化
• 算法实现
• 数学建模
• 优化工具箱
• 智能优化
• 最优化理论
• 计算方法

店铺： 连云港新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302474951

商品编码：23851975289

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-11-01

内容介绍
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。*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； D二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维J值、无约束多维J值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； D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； D四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*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。

关联推荐
(1) ZS作者编著，图书质量更有保证：一线ZS工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。(2) 提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码下载，方便读者学习使用。(3) 内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个优化算法的典型实例，读者可以据此二次开发。配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：MATLAB 编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用MATLAB/Simulink系统仿真MATLAB GUI程序设计MATLAB智能算法MATLAB数学建模MATLAB优化算法MATLAB信号处理MATLAB图像处理MATLAB优化算法 
目录
目录 D一部分MATLAB应用基础 D1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

 

目录

 

 

 

D一部分MATLAB应用基础

 

D1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

 

D2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经典案例

 

本章小结

 

D3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

 

3．2．4二维绘图的经典应用

 

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

 

D4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

 

D二部分MATLAB常规优化算法

 

D5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Z优化问题

 

本章小结

 

D6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Z优化方法

 

6．3．2无约束Z优化方法

 

6．3．3约束Z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ZJ安排问题

 

本章小结

 

D7章无约束一维J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

 

D8章无约束多维J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

 

8．2．1Z速下降法

 

8．2．2共轭梯度法

 

8．3拟牛顿法

 

本章小结

 

D9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

 

D10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

 

D11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

 

11．4Z大Z小法

 

11．5目标规划法

 

本章小结

 

D三部分MATLAB智能优化算法

 

D12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

 

12．4．1Z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

 

D13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

 

D14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J值

 

14．5．2函数优化求解

 

本章小结

 

D15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小波变换经典案例

 

15．4．1去噪

 

15．4．2压缩

 

本章小结

 

D16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神经网络的经典应用

 

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

 

D四部分MATLAB综合应用

 

D17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

 

D18章经济金融Z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

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在线试读
D3章MATLAB绘图 强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1. stem(y) 以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： clear all clc figure(1)D3章MATLAB绘图





强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1.  stem(y)
以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： 


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





输出图形如图3��1所示。 显示全部信息

《智能计算与优化设计》 内容概述： 本书系统地介绍了智能计算的理论基础、核心算法及其在工程优化设计中的应用。智能计算作为人工智能的一个重要分支，融合了仿生学、统计学、信息论等多学科的思想，以模拟生物体或自然系统的信息处理和决策机制，来解决复杂、不确定或难以精确建模的问题。本书重点关注如何运用智能计算方法，特别是各种优化算法，来求解实际工程中的设计难题，实现性能、成本、效率等多个目标的协同优化。 核心章节解析： 第一部分：智能计算导论 第一章：计算范式与问题求解 本章将深入探讨传统计算方法（如解析解法、数值模拟）的局限性，引出智能计算的必要性。 详细阐述智能计算的核心思想：分布式并行处理、自适应性、鲁棒性、全局搜索能力等。 介绍智能计算能够解决的典型问题类型，例如组合优化、函数优化、模式识别、机器学习等，并给出工程领域的实例。 讨论智能计算研究的发展历程、当前的热点以及未来的发展趋势。 第二章：智能计算的基本要素 本章将剖析智能计算模型中的关键构成要素。 表示与编码： 介绍如何将待优化问题映射到智能算法的搜索空间，包括二进制编码、实数编码、排列编码等，并讨论不同编码方式的优缺点。 评价函数（适应度函数）： 强调评价函数的设计对于算法性能的重要性，介绍如何构建能够准确反映问题目标和约束条件的评价函数。 搜索机制： 详细阐述智能算法实现搜索的通用策略，如基于种群的搜索、基于个体的迭代改进等。 演化与学习： 解释智能算法如何通过模拟自然选择、信息交流或经验积累来实现搜索空间的探索与收敛。 收敛性与鲁棒性： 探讨影响智能算法收敛速度和全局搜索能力的因素，以及算法在面对噪声和不完整信息时的鲁棒性表现。 第二部分：仿生智能优化算法 第三章：遗传算法（GA） 本章将详细讲解最经典和广泛应用的仿生智能优化算法——遗传算法。 基本原理： 深入解析遗传算法的“适者生存”和“优胜劣汰”原理，以及其核心操作：选择、交叉和变异。 关键算子： 详细介绍不同的选择策略（轮盘赌选择、锦标赛选择、排序选择等），多种交叉方式（单点交叉、多点交叉、均匀交叉等），以及变异操作（位翻转、高斯变异等），并分析它们对算法性能的影响。 参数设置： 探讨种群大小、交叉概率、变异概率等关键参数的选取原则和调优方法。 变种与改进： 介绍一些遗传算法的经典变种，如精英保留策略、收敛性改进方法等，以及如何针对特定问题设计有效的遗传算法。 应用实例： 通过具体的工程优化设计问题，如组合优化问题（旅行商问题）、参数优化问题等，展示遗传算法的应用过程和效果。 第四章：粒子群优化算法（PSO） 本章将聚焦于粒子群优化算法，一种源于鸟群觅食行为的智能优化技术。 基本原理： 阐述PSO算法通过模拟粒子在搜索空间中的协同运动来寻找最优解的机制。 速度与位置更新： 详细推导粒子速度和位置的更新公式，解释“个体极值”（pbest）和“群体极值”（gbest）在引导搜索方向中的作用。 关键参数： 分析惯性权重、认知系数（c1）、社会系数（c2）等参数对PSO算法收敛性和搜索能力的影响，并介绍参数自适应调整的方法。 拓扑结构： 介绍不同的PSO拓扑结构，如全局最优（gbest）PSO、局部最优（lbest）PSO，以及它们在搜索过程中的差异。 应用实例： 演示PSO算法在函数优化、工程参数调优等问题中的应用。 第五章：蚁群优化算法（ACO） 本章将深入研究蚁群优化算法，模拟蚂蚁寻找食物路径的行为来解决组合优化问题。 基本原理： 解释ACO算法中信息素的积累与挥发如何引导蚂蚁群体在搜索空间中找到最优路径。 信息素更新机制： 详细介绍信息素的释放、蒸发以及基于路径长度的信息素更新规则。 转移概率： 阐述蚂蚁在下一节点选择时基于信息素强度和启发式信息的转移概率计算公式。 关键参数： 分析信息素挥发因子、信息素重要性因子、启发式因子等参数的意义和调节方法。 应用实例： 重点展示ACO算法在旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等经典组合优化问题上的应用。 第六章：差分进化算法（DE） 本章将介绍差分进化算法，一种简单但高效的全局优化算法。 基本原理： 阐述DE算法如何利用差分向量进行变异和交叉，生成新的候选解。 核心操作： 详细讲解DE算法中的变异策略（DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1等）、交叉策略（二项式交叉、指数交叉）以及选择策略。 关键参数： 分析缩放因子（F）和交叉概率（CR）对DE算法性能的影响，并介绍参数的选取原则。 应用实例： 展示DE算法在连续函数优化、工程参数寻优等问题上的应用。 第七章：其他仿生智能优化算法简介 本章将简要介绍其他具有代表性的仿生智能优化算法，拓展读者的视野。 人工蜂群算法（ABC）： 模拟蜜蜂觅食行为，包括侦察蜂、 the employed bee and the onlooker bee 的角色。 灰狼优化算法（GWO）： 模拟灰狼的社会等级和捕猎策略。 麻雀搜索算法（SSA）： 模拟麻雀觅食、跟随和躲避捕食者的行为。 鲸鱼优化算法（WOA）： 模拟鲸鱼的捕食行为，包括螺旋气泡网捕食和搜索捕食。 蝙蝠优化算法（BA）： 模拟蝙蝠的回声定位寻找猎物。 本书将简要介绍这些算法的基本原理和核心思想，并提供进一步学习的参考方向。 第三部分：智能计算在工程优化设计中的应用 第八章：函数优化问题 本章将系统介绍如何利用智能优化算法求解各种复杂函数优化问题。 问题定义与分类： 讲解连续函数优化、离散函数优化、多模态函数优化等。 算法选择与适应： 讨论针对不同类型函数优化问题，如何选择合适的智能优化算法，以及如何对算法进行改进以提高其性能（例如，针对多模态函数使用具有跳出局部最优能力的算法）。 案例分析： 通过如Rosenbrock函数、Ackley函数、Sphere函数等典型测试函数，演示不同算法的求解过程，并分析其收敛性和精度。 工程应用案例： 结合实际工程问题，例如机械零件的形状优化、材料参数的寻优、天线设计的参数优化等，展示智能算法在函数优化中的威力。 第九章：组合优化问题 本章将聚焦于智能算法在组合优化问题中的应用，这类问题通常具有离散的决策变量和复杂的搜索空间。 典型组合优化问题： 详细介绍旅行商问题（TSP）、背包问题、调度问题、资源分配问题等。 编码与评价函数设计： 强调针对组合优化问题，如何设计合适的编码方式（例如，排列编码、二进制编码）和评价函数。 算法应用策略： 讨论如何将遗传算法、蚁群优化算法等应用于解决这些问题，以及如何设计有效的局部搜索机制与全局搜索策略相结合。 案例分析： 以具体工程实例，如物流配送路径优化、生产车间作业调度、通信网络路由选择等，详细演示智能算法的应用流程和解决方案。 第十章：工程设计变量的优化 本章将探讨智能算法在实际工程设计变量寻优中的应用，旨在找到最优的设计参数以满足性能要求。 参数化设计与优化： 介绍如何将工程问题的设计变量转化为优化算法的搜索变量，并构建相应的目标函数（如降低成本、提高效率、增强可靠性）。 约束处理： 详细介绍如何处理工程优化中的各种约束条件，包括硬约束和软约束，以及如何通过罚函数法、约束处理技术等将其融入到优化算法中。 多目标优化： 探讨在实际工程设计中，常常需要同时优化多个相互冲突的目标（例如，高强度与低重量），并介绍多目标优化算法（如NSGA-II, MOEA/D）及其在工程设计中的应用。 案例分析： 针对具体的工程领域，如航空航天（机翼翼型优化）、汽车工程（车身结构轻量化）、土木工程（桥梁结构优化）等，展示智能算法如何用于寻优设计参数。 第十一章：智能算法在工程仿真与数据驱动优化中的结合 本章将介绍如何将智能算法与工程仿真技术以及数据驱动方法相结合，实现更高效、更准确的优化设计。 仿真与优化的协同： 讨论如何构建智能算法与CAD/CAE仿真软件的接口，实现算法驱动仿真，从而自动评估设计方案的性能。 代理模型（Surrogate Models）： 介绍如何利用神经网络、支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）等构建代理模型，以替代昂贵的仿真计算，加速优化过程。 数据驱动优化： 结合机器学习和数据挖掘技术，从已有的工程数据中学习设计规律，并将其用于指导优化搜索。 案例分析： 举例说明如何结合有限元分析（FEA）软件和智能优化算法进行结构优化；如何利用实验数据和机器学习模型构建预测模型，然后通过智能算法进行参数优化。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入浅出地讲解了各种智能优化算法的数学原理和内在机制，又提供了丰富的工程应用案例，帮助读者理解理论知识在实际问题中的应用。 系统性强： 从智能计算的基本概念出发，逐步深入到各种主流的仿生智能优化算法，并最终落脚于工程实际应用，构建了完整的知识体系。 可读性高： 语言通俗易懂，逻辑清晰，图文并茂，便于不同背景的读者理解和学习。 面向实际： 重点关注算法在解决实际工程优化设计问题中的应用，为工程师、研究人员和高年级学生提供切实可行的工具和方法。 前沿性： 涵盖了近年来在智能优化领域涌现出的新型算法和发展趋势，如多目标优化、混合算法等。 目标读者： 机械工程、航空航天、汽车工程、电子工程、土木工程、材料科学等领域的工程师和技术人员。 从事优化设计、人工智能、机器学习等领域研究的研究生和高年级本科生。 对智能计算和优化方法感兴趣的广大读者。 学习本书，您将能够： 掌握智能计算的基本原理和核心思想。 深入理解并灵活运用多种经典的仿生智能优化算法。 能够将智能优化算法应用于解决复杂的工程设计问题。 学会如何根据具体问题选择和设计合适的优化算法。 掌握将智能算法与仿真技术、数据分析相结合的方法。 提升解决工程实际问题的能力，实现更优的设计方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触优化算法领域的学生，我对于《MATLAB优化算法》这本书寄予了厚望。市面上关于优化算法的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么就只是简单的算法介绍，缺乏实践指导。这本书的特色在于它将MATLAB这样一个强大的工程计算软件作为平台，来讲解和实现各种优化算法。这意味着，我不仅可以学习到算法背后的数学原理，更重要的是，我可以亲手在MATLAB中运行这些算法，观察它们是如何工作的，甚至可以修改参数，看看结果的变化。我希望书中能够包含从基础的单变量函数优化，到多变量无约束和约束优化，再到一些更复杂的全局优化算法，如模拟退火、蚁群算法等。同时，我也期待书中能够有一些实际案例分析，比如在某个工程问题中，如何使用MATLAB优化算法来找到最优解。这对于我建立直观的认识，以及未来独立解决实际问题都将非常有帮助。从我目前看到的章节来看，这本书的讲解方式非常适合初学者，语言通俗易懂，数学推导也循序渐进，这让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能领域充满好奇的爱好者，平时喜欢阅读相关的技术书籍，以拓宽自己的知识视野。《MATLAB优化算法》这本书的名字吸引了我，因为我知道优化是许多人工智能技术的核心驱动力。虽然我不是专业的数学家或程序员，但我希望能通过这本书，对各种优化算法有一个更清晰的认识，了解它们是如何帮助计算机“学习”和“决策”的。我希望书中能够用相对浅显易懂的方式，解释一些经典优化算法的直观含义，比如梯度下降是如何一步步“走”到最低点的，遗传算法是如何通过“选择”和“交叉”来寻找最优解的。同时，我也期待书中能够提供一些“上手”的例子，即使是用MATLAB，也能让我尝试运行一下，感受算法的魅力。我不需要深入的数学推导，但我希望能够理解算法的核心思想，以及它们在实际应用中能解决什么样的问题。这本书如果能帮助我建立起对优化算法的基本概念和应用场景的认知，那我将非常满意。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，搭配银色的字体，显得既专业又具有科技感。我一直对数值优化领域很感兴趣，但又觉得纯理论的书籍读起来有些枯燥，这本书的出现恰好填补了这一空白。虽然我还没有深入阅读，但从目录和一些章节的标题来看，内容涵盖了非常广泛的优化算法，从经典的梯度下降法，到进阶的牛顿法、拟牛顿法，再到启发式算法如遗传算法、粒子群优化等，应有尽有。而且，它强调了MATLAB的应用，这对于我这样一个习惯使用MATLAB进行科学计算和编程的读者来说，简直是太贴心了。我知道MATLAB在科学计算领域拥有强大的工具箱和丰富的函数库，能够将复杂的优化算法转化为实际可执行的代码，这对于理论学习者而言，无疑是学习和实践的最佳桥梁。我非常期待书中能够有详细的代码示例，能够让我一边学习理论，一边动手实践，真正理解算法的精髓，并能将其运用到我自己的科研项目中。这本书的出版，让我在探索优化算法的海洋中，有了一个可靠的指南针和强大的工具箱，这让我倍感兴奋。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《MATLAB优化算法》后，我第一感觉就是其内容之精炼和结构之清晰。我是一名工程领域的在读博士生，在我的研究课题中经常需要处理复杂的优化问题，比如多变量非线性方程组的求解、参数估计等等。过去，我主要依赖一些零散的文献和软件自带的优化函数来解决问题，但总感觉对算法的底层逻辑理解不够透彻，有时遇到棘手的问题也束手无策。这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是罗列算法，而是从算法的原理出发，一步步讲解其数学推导，然后再结合MATLAB的代码实现，这一点对于我来说至关重要。我尤其关注书中对于一些约束优化算法的讲解，例如拉格朗日乘子法、KKT条件等，以及如何在MATLAB中有效地实现这些算法。我希望能通过这本书，能够系统地掌握各种优化算法的适用场景、优缺点，以及如何根据具体问题选择最合适的算法，并对其进行调优。这种理论与实践相结合的学习方式，是我一直以来所追求的，相信这本书能极大地提升我的科研效率和问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，在工作中经常会遇到需要进行参数调优或者寻找最佳解决方案的场景，而这背后往往都离不开优化算法的应用。《MATLAB优化算法》这本书对我来说，就像是一本“工具箱”的说明书，让我能够更好地理解和使用其中的“工具”。我一直对机器学习中的各种参数优化模型很感兴趣，例如神经网络的训练、支持向量机的参数选择等，这些都涉及到复杂的优化问题。我希望这本书能够深入讲解那些在机器学习和深度学习领域常用的优化算法，比如SGD及其变种（Adam, RMSprop等），以及它们在MATLAB中的实现细节。理解这些算法的收敛性、稳定性和效率，对于提高模型的训练效果至关重要。这本书能否提供一些如何利用MATLAB来可视化优化过程，比如绘制损失函数下降曲线，观察参数的更新轨迹等，这将有助于我更深入地理解算法的行为。如果书中还能包含一些关于如何评估和比较不同优化算法在特定问题上的性能的指导，那将是我非常看重的内容。