精通MATLAB最優化計算（第2版） ( 簡體 字) |
| 作者：龔純,王正林 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 31440
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【不接受訂購】 |
| 出版日：1/1/2012 |
| 頁數：420 |
| 光碟數：1 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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【不接受訂購】 |
| ISBN：9787121147340 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：第2版前言
本書第1版已被多所院校作為數學、信息、計算機、金融、運籌類課程的教材和教輔參考書，而且由于簡單易學、內容全面、講解細致、實例豐富而深受廣大讀者的喜愛，上市兩年多以來長期占據同類書的銷售前列，得到了讀者的認可。
根據讀者的需求和軟件的升級，我們結合MATLAB軟件的最新版本，對全書的內容進行了完善與優化，使之更加適合讀者的需要。
新版導讀
全書分16章進行展開，分為MATLAB入門篇、優化計算基礎篇、優化計算高級篇和綜合應用篇。
1．MATLAB入門篇（第1~4章）
包括MATLAB概述、MATLAB計算基礎、MATLAB繪圖基礎、MATLAB程序設計基礎等內容。
MATLAB具有強大的計算功能和數據可視化功能，是首選的計算軟件。了解其軟件，掌握其計算和繪圖兩大功能，熟練使用MATLAB進行程序設計是應用MATLAB的基礎。
2．優化計算基礎篇（第5~12章）
包括MATLAB優化工具箱、無約束一維極值問題、無約束多維極值問題、約束優化問題、非線性最小二乘優化問題、線性規劃、整數規劃、二次規劃等內容。
從理論與實際結合的角度出發，介紹了常用的7類優化方法及其算法，采用簡潔明了的套路講述：（1）算法原理，（2）算法步驟，（3）算法的MATLAB實現，（4）算法舉例。
書中不僅介紹了MATLAB優化工具箱中這些算法的實現函數，還著重編寫了算法的MATLAB程序，并通過實例進行了驗證。
3．優化計算高級篇（第13~14章）
包括粒子群優化算法、遺傳算法等內容。
講述兩類常用的現代優化方法，對其中的典型優化算法一一通過MATLAB編程實現，拓展了MATLAB解決優化問題中的難解問題。
4．綜合應用篇（第15~16章）
包括工程最優化問題實例、經濟金融最優化問題實例等內容。
立足于典型、實際的工程應用問題，綜合展示應用MATLAB實現優化計算的全過程，即問題分析、數學模型、確定優化算法、運用MATLAB完成優化計算。
通過實戰教會讀者如何根據實際問題的特點抽象出不同類型的模型，然后選擇不同的方法進行計算并進行數值實現。而且還觸類旁通地向讀者介紹MATLAB在各個領域的優化問題中的應用，達到學以致用。
網絡下載
本書所編的源程序，都經過了反復的調試，讀者可在www.broadview.com.cn網站下載，同時，我們還制作了本書的部分課件，也放在該網站上，方便讀者使用。
本書主要由龔純、王正林編寫。其他參與編寫的人員有肖靜、劉玉芳、王曉麗、肖紹英、鄧祈、王殿祜、王偉欣、朱桂蓮、王龍躍、朱艷、彭斌武、王盤桃、劉擁軍等。在此對所有參與編寫的人員表示感謝！
再次對博文視點公司的郭立老師、張月萍老師、朱沭紅老師表示衷心的感謝！對關心、支持我們的讀者表示感謝！
由于作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，敬請讀者指正，我們的電子郵箱是：wa_2003@126.com。
作 者
2011年盛夏于北京
第1版前言
最優化理論和方法日益受到重視，已經滲透到生產、管理、商業、軍事、決策等各個領域，而最優化模型與方法廣泛應用于工業、農業、交通運輸、商業、國防、建筑、通信、政府機關等各個部門及各個領域。
伴隨著計算機技術的高速發展，最優化理論與方法的迅速進步，為解決實際最優化問題的軟件也在飛速發展。其中，MATLAB軟件已成為在最優化領域應用最廣的軟件之一。
有了MATLAB這個強大的計算平臺，既可以利用MATLAB優化工具箱（Optimization Toolbox）中的函數，又可以通過對算法編程實現相應的最優化計算。
本書由淺入深、全面系統地講述MATLAB在最優化領域的應用。
本書導讀圖
使用指南
為了幫助讀者在遇到具體應用問題時，能夠更好更快地從本書中查找到所需內容，我們特地制作了本書的使用指南。這個指南的組織邏輯是以解決實際問題的一般思考步驟為順序的，即在遇到具體應用問題時，大致都需要經歷以下3個步驟。
明確應用領域
選擇優化方法
應用MATLAB
在每一步驟中又涉及若干具體問題，可進一步向下細分。從這個指南圖中也可以清楚地看出本書的知識脈絡，從而形成一幅系統化、綜合化的整體知識體系結構圖。
給讀者的建議
讀者在學習本書時可根據自己的基礎靈活安排內容，但應注意把握循序漸進的原則，穩扎穩打，逐步掌握。針對不同基礎的讀者，我們的建議如下圖：
主要特色
本書內容以算法程序為主、實例為輔，通過一個個的算法分析、MATLAB編程、算法應用實例，一步步帶領讀者進入MATLAB的強大世界，挖掘MATLAB的豐富寶庫。
本書主要的特點可以概括為以下幾點。
1．內容由淺入深、層次性強
本書采用4篇結構，從MATLAB入門篇入手，然后通過優化計算基礎篇和高級篇，循序漸進講述最優化計算，最后在綜合應用篇中講述大量的實例收尾。本書的層次結構簡潔明了，非常適合不同層次的讀者選擇性地學習，提高了學習效率。
另一方面，講述應用MATLAB求解最優化問題時，也是從易到難依次講述了GUI優化工具、工具箱函數、自編函數這三種實現方式。
2．緊密圍繞MATLAB，系統性強
MATLAB軟件的出現，為解決實際中各種最優化問題提供了更新、更豐富的手段、技術和方法。一方面從快捷便利的最優化工具箱GUI工具以及工具箱函數入手；另一方面從采用算法編程的方式入手。
簡言之，利用MATLAB求解最優化問題，既可以用快捷的GUI工具，又可以用功能強大的工具箱函數，還可以通過算法編程來實現，方式多樣，系統性強。
3．算法程序及實例豐富，實用性強
本書打破了最優化類書算法多、程序少的弊病，對復雜的算法推導一帶而過，重在程序、重在MATLAB實現！
精心挑選了最具代表性和實用性的60余個優化算法，一一編程實現，并提供了全部源代碼，非常便于學習和參考。
同時精選100多個實例，悉數進行全面的分析和求解，并在綜合應用篇集中講述。
4．算法編程實現，指導性強
本書的算法全部采用MATLAB編程實現，源程序注釋豐富，而且通過實例驗證了正確性，讀者通過編程練習，不但可以更深入地理解優化算法理論，還能夠熟練掌握MATLAB編程。
5．語言簡潔精煉，可讀性強
本書的算法盡量用直觀的方法、簡潔通俗的語言來說明其基本思想，并輔以豐富的實例與分析來說明求解的步驟，從而避免復雜的數學推導。
在算法編程中，對關鍵的代碼進行點睛式的注釋，讓讀者從程序中快速掌握最優化算法及其實現。
作者致謝
感謝父母和朋友們的支持與鼓勵，使得本書的創作過程得以堅持下去；感謝朱沭紅老師、王鶴揚編輯的大力支持和辛勤勞動！
由于作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，還望得到專家、讀者和行內人士的批評指正，我們的郵箱是：wa_2003@126.com。
編著者
2009年2月18日于清華園 |
內容簡介：本書的主要內容是應用MATLAB來解決最優化問題，通過將“最優化問題”、“MATLAB優化工具箱”和“MATLAB編程”這三方面有機結合進行講述，即一方面是使用工具箱來快速解決最優化問題，另一方面是通過算法編程深入解決最優化問題。
本書側重于最優化算法的MATLAB實現，同時精選了大量的最優化問題實例，通過實例的分析與求解，切實教會讀者掌握MATLAB在最優化問題方面的應用。
通過本書，讀者不僅能掌握使用MATLAB最優化工具箱來快速解決實際問題，而且能學會分析優化算法和采用MATLAB編程解決最優化問題，從而提高分析和解決問題的能力。 |
目錄：第1篇 MATLAB入門篇
第1章 MATLAB概述 2
1.1 MATLAB的產生與發展 2
1.2 MATLAB的優勢與特點 3
1.3 MATLAB系統的構成 4
1.4 MATLAB桌面操作環境 5
1.4.1 MATLAB啟動和退出 5
1.4.2 MATLAB主菜單及功能 7
1.4.3 MATLAB命令窗口 9
1.4.4 MATLAB工作空間 11
1.4.5 M文件編輯/調試器 14
1.4.6 圖形窗口 15
1.4.7 MATLAB文件管理 16
1.4.8 MATLAB幫助使用 17
1.5 MATLAB的工具箱 17
1.6 小結 18
第2章 MATLAB計算基礎 19
2.1 MATLAB數值類型 19
2.2 關系運算和邏輯運算 21
2.3 矩陣及其運算 22
2.3.1 矩陣的創建 22
2.3.2 矩陣的運算 23
2.4 復數及其運算 25
2.4.1 復數的表示 25
2.4.2 復數的繪圖 26
2.4.3 復數的操作函數 27
2.5 符號運算 28
2.5.1 符號運算概述 28
2.5.2 常用的符號運算 30
2.6 小結 32
第3章 MATLAB繪圖基礎 33
3.1 MATLAB繪圖的基本步驟 33
3.2 在工作空間直接繪圖 34
3.3 利用繪圖函數繪圖 35
3.3.1 二維圖形 35
3.3.2 三維圖形 36
3.4 圖形的修飾 40
3.5 小結 42
第4章 MATLAB程序設計基礎 43
4.1 MATLAB編程概述 43
4.2 MATLAB程序設計原則 44
4.3 M文件 45
4.4 MATLAB程序流程控制 47
4.5 MATLAB的函數及調用 50
4.5.1 函數類型 50
4.5.2 函數參數傳遞 53
4.6 函數句柄 57
4.7 MATLAB程序調試 59
4.7.1 常見程序錯誤 59
4.7.2 調試方法 61
4.7.3 調試工具 62
4.7.4 M文件分析工具 65
4.8 MATLAB程序設計技巧 68
4.8.1 嵌套計算 68
4.8.2 循環計算 70
4.8.3 使用例外處理機制 70
4.8.4 使用全局變量 72
4.8.5 通過varargin傳遞參數 74
4.9 小結 75
第2篇 優化計算基礎篇
第5章 MATLAB優化工具箱 78
5.1 工具箱概述 78
5.1.1 工具箱的功能 78
5.1.2 工具箱的特色 78
5.1.3 工具箱的結構 79
5.2 工具箱函數 79
5.3 GUI優化工具 82
5.3.1 GUI優化工具的啟動 82
5.3.2 GUI優化工具的界面 83
5.3.3 GUI優化工具使用步驟 84
5.3.4 GUI優化工具應用實例 85
5.4 小結 93
第6章 無約束一維極值問題 94
6.1 進退法 94
6.2 黃金分割法 97
6.3 斐波那契法 99
6.4 牛頓法 103
6.4.1 基本牛頓法 103
6.4.2 全局牛頓法 105
6.5 割線法 108
6.6 拋物線法 110
6.7 三次插值法 113
6.8 可接受搜索法 115
6.8.1 Goldstein法 115
6.8.2 Wolfe-Powell法 118
6.9 MATLAB工具箱應用實例 120
6.9.1 應用fminbnd函數 120
6.9.2 應用fminsearch函數 126
6.9.3 應用改進的fminbnd函數 126
6.9.4 應用maple函數 128
6.10 小結 130
第7章 無約束多維極值問題 131
7.1 直接法 131
7.1.1 模式搜索法 131
7.1.2 Rosenbrock法 135
7.1.3 單純形搜索法 138
7.1.4 Powell法 142
7.2 使用導數計算的間接法 145
7.2.1 最速下降法 146
7.2.2 共軛梯度法 147
7.2.3 牛頓法 150
7.2.4 修正牛頓法 151
7.2.5 擬牛頓法 153
7.2.6 信賴域法 158
7.2.7 顯式最速下降法 161
7.3 MATLAB工具箱應用實例 163
7.3.1 應用fminsearch函數 163
7.3.2 應用fminunc函數 169
7.3.3 應用fminimax函數 171
7.4 小結 175
第8章 約束優化問題 176
8.1 Rosen梯度投影法 176
8.2 罰函數法 180
8.2.1 外點罰函數法 180
8.2.2 內點罰函數法 187
8.2.3 混合罰函數法 189
8.2.4 乘子法 194
8.3 坐標輪換法 197
8.4 復合形法 201
8.5 MATLAB工具箱應用實例 205
8.6 小結 206
第9章 非線性最小二乘優化問題 208
9.1 G-N法 208
9.2 修正G-N法 211
9.3 L-M法 213
9.4 MATLAB工具箱應用實例 217
9.5 小結 218
第10章 線性規劃 219
10.1 單純形法 219
10.2 修正單純形法 226
10.3 大M法 230
10.4 變量有界單純形法 232
10.5 MATLAB工具箱應用實例 234
10.6 小結 237
第11章 整數規劃 238
11.1 割平面法 238
11.2 分支定界法 244
11.3 0-1規劃 250
11.4 MATLAB工具箱應用實例 253
11.5 小結 254
第12章 二次規劃 255
12.1 拉格朗日法 255
12.2 起作用集算法 257
12.3 路徑跟蹤法 261
12.4 MATLAB工具箱應用實例 264
12.5 小結 268
第3篇 優化計算高級篇
第13章 粒子群優化算法 270
13.1 粒子群算法概述 270
13.2 基本粒子群算法 271
13.3 帶壓縮因子的粒子群算法 275
13.4 權重改進的粒子群算法 279
13.4.1 線性遞減權重法 279
13.4.2 自適應權重法 283
13.4.3 隨機權重法 286
13.5 變學習因子的粒子群算法 288
13.5.1 同步變化的學習因子 288
13.5.2 異步變化的學習因子 291
13.6 二階粒子群算法 294
13.7 二階振蕩粒子群算法 296
13.8 混沌粒子群算法 299
13.9 混合粒子群算法 303
13.9.1 基于自然選擇的算法 303
13.9.2 基于雜交的算法 306
13.9.3 基于模擬退火的算法 309
13.10 小結 312
第14章 遺傳算法 313
14.1 遺傳算法概述 313
14.2 基本遺傳算法 314
14.3 順序選擇遺傳算法 318
14.4 適值函數標定的遺傳算法 322
14.5 大變異遺傳算法 326
14.6 自適應遺傳算法 330
14.7 雙切點交叉遺傳算法 333
14.8 多變異位自適應遺傳算法 337
14.9 MATLAB工具箱應用實例 341
14.10 小結 344
第4篇 綜合應用篇
第15章 工程最優化問題實例 346
15.1 線性規劃實例 346
15.1.1 生產任務分配問題 346
15.1.2 運輸問題 349
15.1.3 生產運輸問題 353
15.1.4 資源利用問題 359
15.2 整數規劃實例 360
15.2.1 下料問題 360
15.2.2 配套問題 362
15.2.3 有限選址問題 364
15.2.4 生產組織與計劃問題 365
15.3 無約束優化實例 366
15.3.1 選址問題 366
15.3.2 銷售利潤問題 368
15.3.3 庫存問題 369
15.4 約束優化實例 371
15.4.1 最大體積問題 371
15.4.2 資源分配問題 372
15.4.3 和三角形有關的極值問題 373
15.4.4 點到曲線的距離 374
15.4.5 曲線到曲線的距離 378
15.5 小結 380
第16章 經濟金融最優化問題實例 381
16.1 最大利潤問題 381
16.1.1 不考慮銷售影響 381
16.1.2 考慮銷售影響 382
16.2 最優消費問題 383
16.3 最優投資分配問題 385
16.4 最優資金使用問題 387
16.5 最優產量問題 388
16.5.1 古諾競爭模型 388
16.5.2 斯塔克爾伯格競爭模型 389
16.6 最優投資組合問題 390
16.6.1 標準均值-方差組合 391
16.6.2 有上界的均值-方差組合 392
16.6.3 有交易成本的均值-方差
組合 393
16.6.4 自融資均值-方差投資組合 394
16.7 小結 395
附錄A 396
附錄B 398
參考文獻 401 |
| 序： |
