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： 連雲港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：23851975289

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

《智能計算與優化設計》 內容概述： 本書係統地介紹瞭智能計算的理論基礎、核心算法及其在工程優化設計中的應用。智能計算作為人工智能的一個重要分支，融閤瞭仿生學、統計學、信息論等多學科的思想，以模擬生物體或自然係統的信息處理和決策機製，來解決復雜、不確定或難以精確建模的問題。本書重點關注如何運用智能計算方法，特彆是各種優化算法，來求解實際工程中的設計難題，實現性能、成本、效率等多個目標的協同優化。 核心章節解析： 第一部分：智能計算導論 第一章：計算範式與問題求解 本章將深入探討傳統計算方法（如解析解法、數值模擬）的局限性，引齣智能計算的必要性。 詳細闡述智能計算的核心思想：分布式並行處理、自適應性、魯棒性、全局搜索能力等。 介紹智能計算能夠解決的典型問題類型，例如組閤優化、函數優化、模式識彆、機器學習等，並給齣工程領域的實例。 討論智能計算研究的發展曆程、當前的熱點以及未來的發展趨勢。 第二章：智能計算的基本要素 本章將剖析智能計算模型中的關鍵構成要素。 錶示與編碼： 介紹如何將待優化問題映射到智能算法的搜索空間，包括二進製編碼、實數編碼、排列編碼等，並討論不同編碼方式的優缺點。 評價函數（適應度函數）： 強調評價函數的設計對於算法性能的重要性，介紹如何構建能夠準確反映問題目標和約束條件的評價函數。 搜索機製： 詳細闡述智能算法實現搜索的通用策略，如基於種群的搜索、基於個體的迭代改進等。 演化與學習： 解釋智能算法如何通過模擬自然選擇、信息交流或經驗積纍來實現搜索空間的探索與收斂。 收斂性與魯棒性： 探討影響智能算法收斂速度和全局搜索能力的因素，以及算法在麵對噪聲和不完整信息時的魯棒性錶現。 第二部分：仿生智能優化算法 第三章：遺傳算法（GA） 本章將詳細講解最經典和廣泛應用的仿生智能優化算法——遺傳算法。 基本原理： 深入解析遺傳算法的“適者生存”和“優勝劣汰”原理，以及其核心操作：選擇、交叉和變異。 關鍵算子： 詳細介紹不同的選擇策略（輪盤賭選擇、錦標賽選擇、排序選擇等），多種交叉方式（單點交叉、多點交叉、均勻交叉等），以及變異操作（位翻轉、高斯變異等），並分析它們對算法性能的影響。 參數設置： 探討種群大小、交叉概率、變異概率等關鍵參數的選取原則和調優方法。 變種與改進： 介紹一些遺傳算法的經典變種，如精英保留策略、收斂性改進方法等，以及如何針對特定問題設計有效的遺傳算法。 應用實例： 通過具體的工程優化設計問題，如組閤優化問題（旅行商問題）、參數優化問題等，展示遺傳算法的應用過程和效果。 第四章：粒子群優化算法（PSO） 本章將聚焦於粒子群優化算法，一種源於鳥群覓食行為的智能優化技術。 基本原理： 闡述PSO算法通過模擬粒子在搜索空間中的協同運動來尋找最優解的機製。 速度與位置更新： 詳細推導粒子速度和位置的更新公式，解釋“個體極值”（pbest）和“群體極值”（gbest）在引導搜索方嚮中的作用。 關鍵參數： 分析慣性權重、認知係數（c1）、社會係數（c2）等參數對PSO算法收斂性和搜索能力的影響，並介紹參數自適應調整的方法。 拓撲結構： 介紹不同的PSO拓撲結構，如全局最優（gbest）PSO、局部最優（lbest）PSO，以及它們在搜索過程中的差異。 應用實例： 演示PSO算法在函數優化、工程參數調優等問題中的應用。 第五章：蟻群優化算法（ACO） 本章將深入研究蟻群優化算法，模擬螞蟻尋找食物路徑的行為來解決組閤優化問題。 基本原理： 解釋ACO算法中信息素的積纍與揮發如何引導螞蟻群體在搜索空間中找到最優路徑。 信息素更新機製： 詳細介紹信息素的釋放、蒸發以及基於路徑長度的信息素更新規則。 轉移概率： 闡述螞蟻在下一節點選擇時基於信息素強度和啓發式信息的轉移概率計算公式。 關鍵參數： 分析信息素揮發因子、信息素重要性因子、啓發式因子等參數的意義和調節方法。 應用實例： 重點展示ACO算法在旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等經典組閤優化問題上的應用。 第六章：差分進化算法（DE） 本章將介紹差分進化算法，一種簡單但高效的全局優化算法。 基本原理： 闡述DE算法如何利用差分嚮量進行變異和交叉，生成新的候選解。 核心操作： 詳細講解DE算法中的變異策略（DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1等）、交叉策略（二項式交叉、指數交叉）以及選擇策略。 關鍵參數： 分析縮放因子（F）和交叉概率（CR）對DE算法性能的影響，並介紹參數的選取原則。 應用實例： 展示DE算法在連續函數優化、工程參數尋優等問題上的應用。 第七章：其他仿生智能優化算法簡介 本章將簡要介紹其他具有代錶性的仿生智能優化算法，拓展讀者的視野。 人工蜂群算法（ABC）： 模擬蜜蜂覓食行為，包括偵察蜂、 the employed bee and the onlooker bee 的角色。 灰狼優化算法（GWO）： 模擬灰狼的社會等級和捕獵策略。 麻雀搜索算法（SSA）： 模擬麻雀覓食、跟隨和躲避捕食者的行為。 鯨魚優化算法（WOA）： 模擬鯨魚的捕食行為，包括螺鏇氣泡網捕食和搜索捕食。 蝙蝠優化算法（BA）： 模擬蝙蝠的迴聲定位尋找獵物。 本書將簡要介紹這些算法的基本原理和核心思想，並提供進一步學習的參考方嚮。 第三部分：智能計算在工程優化設計中的應用 第八章：函數優化問題 本章將係統介紹如何利用智能優化算法求解各種復雜函數優化問題。 問題定義與分類： 講解連續函數優化、離散函數優化、多模態函數優化等。 算法選擇與適應： 討論針對不同類型函數優化問題，如何選擇閤適的智能優化算法，以及如何對算法進行改進以提高其性能（例如，針對多模態函數使用具有跳齣局部最優能力的算法）。 案例分析： 通過如Rosenbrock函數、Ackley函數、Sphere函數等典型測試函數，演示不同算法的求解過程，並分析其收斂性和精度。 工程應用案例： 結閤實際工程問題，例如機械零件的形狀優化、材料參數的尋優、天綫設計的參數優化等，展示智能算法在函數優化中的威力。 第九章：組閤優化問題 本章將聚焦於智能算法在組閤優化問題中的應用，這類問題通常具有離散的決策變量和復雜的搜索空間。 典型組閤優化問題： 詳細介紹旅行商問題（TSP）、背包問題、調度問題、資源分配問題等。 編碼與評價函數設計： 強調針對組閤優化問題，如何設計閤適的編碼方式（例如，排列編碼、二進製編碼）和評價函數。 算法應用策略： 討論如何將遺傳算法、蟻群優化算法等應用於解決這些問題，以及如何設計有效的局部搜索機製與全局搜索策略相結閤。 案例分析： 以具體工程實例，如物流配送路徑優化、生産車間作業調度、通信網絡路由選擇等，詳細演示智能算法的應用流程和解決方案。 第十章：工程設計變量的優化 本章將探討智能算法在實際工程設計變量尋優中的應用，旨在找到最優的設計參數以滿足性能要求。 參數化設計與優化： 介紹如何將工程問題的設計變量轉化為優化算法的搜索變量，並構建相應的目標函數（如降低成本、提高效率、增強可靠性）。 約束處理： 詳細介紹如何處理工程優化中的各種約束條件，包括硬約束和軟約束，以及如何通過罰函數法、約束處理技術等將其融入到優化算法中。 多目標優化： 探討在實際工程設計中，常常需要同時優化多個相互衝突的目標（例如，高強度與低重量），並介紹多目標優化算法（如NSGA-II, MOEA/D）及其在工程設計中的應用。 案例分析： 針對具體的工程領域，如航空航天（機翼翼型優化）、汽車工程（車身結構輕量化）、土木工程（橋梁結構優化）等，展示智能算法如何用於尋優設計參數。 第十一章：智能算法在工程仿真與數據驅動優化中的結閤 本章將介紹如何將智能算法與工程仿真技術以及數據驅動方法相結閤，實現更高效、更準確的優化設計。 仿真與優化的協同： 討論如何構建智能算法與CAD/CAE仿真軟件的接口，實現算法驅動仿真，從而自動評估設計方案的性能。 代理模型（Surrogate Models）： 介紹如何利用神經網絡、支持嚮量機（SVM）、高斯過程迴歸（GPR）等構建代理模型，以替代昂貴的仿真計算，加速優化過程。 數據驅動優化： 結閤機器學習和數據挖掘技術，從已有的工程數據中學習設計規律，並將其用於指導優化搜索。 案例分析： 舉例說明如何結閤有限元分析（FEA）軟件和智能優化算法進行結構優化；如何利用實驗數據和機器學習模型構建預測模型，然後通過智能算法進行參數優化。 本書特色： 理論與實踐並重： 既深入淺齣地講解瞭各種智能優化算法的數學原理和內在機製，又提供瞭豐富的工程應用案例，幫助讀者理解理論知識在實際問題中的應用。 係統性強： 從智能計算的基本概念齣發，逐步深入到各種主流的仿生智能優化算法，並最終落腳於工程實際應用，構建瞭完整的知識體係。 可讀性高： 語言通俗易懂，邏輯清晰，圖文並茂，便於不同背景的讀者理解和學習。 麵嚮實際： 重點關注算法在解決實際工程優化設計問題中的應用，為工程師、研究人員和高年級學生提供切實可行的工具和方法。 前沿性： 涵蓋瞭近年來在智能優化領域湧現齣的新型算法和發展趨勢，如多目標優化、混閤算法等。 目標讀者： 機械工程、航空航天、汽車工程、電子工程、土木工程、材料科學等領域的工程師和技術人員。 從事優化設計、人工智能、機器學習等領域研究的研究生和高年級本科生。 對智能計算和優化方法感興趣的廣大讀者。 學習本書，您將能夠： 掌握智能計算的基本原理和核心思想。 深入理解並靈活運用多種經典的仿生智能優化算法。 能夠將智能優化算法應用於解決復雜的工程設計問題。 學會如何根據具體問題選擇和設計閤適的優化算法。 掌握將智能算法與仿真技術、數據分析相結閤的方法。 提升解決工程實際問題的能力，實現更優的設計方案。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《MATLAB優化算法》後，我第一感覺就是其內容之精煉和結構之清晰。我是一名工程領域的在讀博士生，在我的研究課題中經常需要處理復雜的優化問題，比如多變量非綫性方程組的求解、參數估計等等。過去，我主要依賴一些零散的文獻和軟件自帶的優化函數來解決問題，但總感覺對算法的底層邏輯理解不夠透徹，有時遇到棘手的問題也束手無策。這本書的齣現，就像為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是羅列算法，而是從算法的原理齣發，一步步講解其數學推導，然後再結閤MATLAB的代碼實現，這一點對於我來說至關重要。我尤其關注書中對於一些約束優化算法的講解，例如拉格朗日乘子法、KKT條件等，以及如何在MATLAB中有效地實現這些算法。我希望能通過這本書，能夠係統地掌握各種優化算法的適用場景、優缺點，以及如何根據具體問題選擇最閤適的算法，並對其進行調優。這種理論與實踐相結閤的學習方式，是我一直以來所追求的，相信這本書能極大地提升我的科研效率和問題解決能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸優化算法領域的學生，我對於《MATLAB優化算法》這本書寄予瞭厚望。市麵上關於優化算法的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼就隻是簡單的算法介紹，缺乏實踐指導。這本書的特色在於它將MATLAB這樣一個強大的工程計算軟件作為平颱，來講解和實現各種優化算法。這意味著，我不僅可以學習到算法背後的數學原理，更重要的是，我可以親手在MATLAB中運行這些算法，觀察它們是如何工作的，甚至可以修改參數，看看結果的變化。我希望書中能夠包含從基礎的單變量函數優化，到多變量無約束和約束優化，再到一些更復雜的全局優化算法，如模擬退火、蟻群算法等。同時，我也期待書中能夠有一些實際案例分析，比如在某個工程問題中，如何使用MATLAB優化算法來找到最優解。這對於我建立直觀的認識，以及未來獨立解決實際問題都將非常有幫助。從我目前看到的章節來看，這本書的講解方式非常適閤初學者，語言通俗易懂，數學推導也循序漸進，這讓我對後續的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能領域充滿好奇的愛好者，平時喜歡閱讀相關的技術書籍，以拓寬自己的知識視野。《MATLAB優化算法》這本書的名字吸引瞭我，因為我知道優化是許多人工智能技術的核心驅動力。雖然我不是專業的數學傢或程序員，但我希望能通過這本書，對各種優化算法有一個更清晰的認識，瞭解它們是如何幫助計算機“學習”和“決策”的。我希望書中能夠用相對淺顯易懂的方式，解釋一些經典優化算法的直觀含義，比如梯度下降是如何一步步“走”到最低點的，遺傳算法是如何通過“選擇”和“交叉”來尋找最優解的。同時，我也期待書中能夠提供一些“上手”的例子，即使是用MATLAB，也能讓我嘗試運行一下，感受算法的魅力。我不需要深入的數學推導，但我希望能夠理解算法的核心思想，以及它們在實際應用中能解決什麼樣的問題。這本書如果能幫助我建立起對優化算法的基本概念和應用場景的認知，那我將非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配銀色的字體，顯得既專業又具有科技感。我一直對數值優化領域很感興趣，但又覺得純理論的書籍讀起來有些枯燥，這本書的齣現恰好填補瞭這一空白。雖然我還沒有深入閱讀，但從目錄和一些章節的標題來看，內容涵蓋瞭非常廣泛的優化算法，從經典的梯度下降法，到進階的牛頓法、擬牛頓法，再到啓發式算法如遺傳算法、粒子群優化等，應有盡有。而且，它強調瞭MATLAB的應用，這對於我這樣一個習慣使用MATLAB進行科學計算和編程的讀者來說，簡直是太貼心瞭。我知道MATLAB在科學計算領域擁有強大的工具箱和豐富的函數庫，能夠將復雜的優化算法轉化為實際可執行的代碼，這對於理論學習者而言，無疑是學習和實踐的最佳橋梁。我非常期待書中能夠有詳細的代碼示例，能夠讓我一邊學習理論，一邊動手實踐，真正理解算法的精髓，並能將其運用到我自己的科研項目中。這本書的齣版，讓我在探索優化算法的海洋中，有瞭一個可靠的指南針和強大的工具箱，這讓我倍感興奮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，在工作中經常會遇到需要進行參數調優或者尋找最佳解決方案的場景，而這背後往往都離不開優化算法的應用。《MATLAB優化算法》這本書對我來說，就像是一本“工具箱”的說明書，讓我能夠更好地理解和使用其中的“工具”。我一直對機器學習中的各種參數優化模型很感興趣，例如神經網絡的訓練、支持嚮量機的參數選擇等，這些都涉及到復雜的優化問題。我希望這本書能夠深入講解那些在機器學習和深度學習領域常用的優化算法，比如SGD及其變種（Adam, RMSprop等），以及它們在MATLAB中的實現細節。理解這些算法的收斂性、穩定性和效率，對於提高模型的訓練效果至關重要。這本書能否提供一些如何利用MATLAB來可視化優化過程，比如繪製損失函數下降麯綫，觀察參數的更新軌跡等，這將有助於我更深入地理解算法的行為。如果書中還能包含一些關於如何評估和比較不同優化算法在特定問題上的性能的指導，那將是我非常看重的內容。