MATLAB优化算法
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作者张岩编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302603139
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价118元
货号12655848
上书时间2024-12-11
商品详情
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作者简介
张岩：毕业于北京航空航天大学，博士。精通MATLAB、Mathematica、Lingo等工程仿真计算软件。熟练掌握利用MATLAB解决数学建模、科学计算、算法优化等工程应用问题。在国内外期刊发表SCI、EI检索学术论文多篇，获得授权专利多项，获得国家及省部级科技奖各一项，出版多部畅销科技图书。
目录
目录
第一部分 MATLAB基础知识
第1章 初识MATLAB3
1.1 工作环境3
1.1.1 操作界面简介3
1.1.2 命令行窗口4
1.1.3 “命令历史记录”窗口6
1.1.4 “当前文件夹”窗口和路径管理8
1.1.5 搜索路径8
1.1.6 “工作区”窗口和数组编辑器10
1.1.7 变量的编辑命令11
1.1.8 存取数据文件12
1.2 帮助系统13
1.2.1 纯文本帮助13
1.2.2 帮助导航13
1.2.3 示例帮助14
1.3 本章小结15
第2章 MATLAB基础16
2.1 基本概念16
2.1.1 数据类型概述16
2.1.2 整数类型17
2.1.3 浮点数类型19
2.1.4 常量与变量20
2.1.5 标量、向量、矩阵与数组21
2.1.6 字符型22
2.1.7 运算符23
2.1.8 复数25
2.1.9 无穷量和非数值量26
2.2 向量26
2.2.1 向量的生成26
2.2.2 向量的加、减和乘、除运算28
2.2.3 向量的点、叉积运算29
2.3 数组30
2.3.1 数组的创建和操作31
2.3.2 数组的常见运算34
2.4 矩阵37
2.4.1 矩阵的生成37
2.4.2 向量的赋值40
2.4.3 矩阵的加、减运算41
2.4.4 矩阵的乘法运算42
2.4.5 矩阵的除法运算43
2.4.6 矩阵的分解运算43
2.5 字符串44
2.5.1 字符串变量与一维字符数组44
2.5.2 对字符串的多项操作45
2.5.3 二维字符数组46
2.6 符号47
2.6.1 符号表达式的生成47
2.6.2 符号矩阵48
2.6.3 常用符号运算49
2.7 关系运算和逻辑运算50
2.7.1 关系运算50
2.7.2 逻辑运算51
2.7.3 常用函数53
2.8 复数54
2.8.1 复数和复矩阵的生成54
2.8.2 复数的运算55
2.9 数据类型间的转换56
2.10 本章小结57
第3章 程序设计58
3.1 MATLAB编程概述58
3.1.1 “编辑器”窗口58
3.1.2 编程原则59
3.2 M文件和函数61
3.2.1 M文件61
3.2.2 匿名函数63
3.2.3 主函数与子函数63
3.2.4 重载函数65
3.2.5 eval、feval函数65
3.2.6 内联函数67
3.2.7 向量化和预分配69
3.2.8 函数参数传递70
3.3 程序控制72
3.3.1 分支控制语句72
3.3.2 循环控制语句74
3.3.3 其他控制语句76
3.4 程序调试和优化80
3.4.1 程序调试命令80
3.4.2 常见错误类型81
3.4.3 效率优化84
3.4.4 内存优化85
3.5 经典案例90
3.6 本章小结97
第4章 图形绘制98
4.1 数据图像绘制简介98
4.1.1 离散数据可视化98
4.1.2 连续函数可视化100
4.2 二维绘图102
4.2.1 二维绘图命令102
4.2.2 二维图形的修饰104
4.2.3 子图绘制法110
4.2.4 二维绘图的经典应用112
4.3 三维绘制116
4.3.1 三维绘图基本命令116
4.3.2 隐藏线的显示和关闭119
4.3.3 三维绘图的实际应用119
4.4 特殊图形的绘制120
4.4.1 特殊二维图形的绘制121
4.4.2 特殊三维图形的绘制122
4.5 本章小结124
第二部分 常规优化算法
第5章 线性规划127
5.1 线性规划基本理论127
5.1.1 线性规划问题的一般形式127
5.1.2 线性规划问题的标准形式128
5.1.3 线性规划问题的向量标准形式128
5.1.4 非标准形式的标准化129
5.1.5 线性规划模型的求解130
5.2 优化选项参数设置131
5.2.1 创建或编辑优化选项参数131
5.2.2 获取优化参数133
5.3 线性规划函数134
5.3.1 调用格式134
5.3.2 参数含义135
5.3.3 命令详解137
5.3.4 算例求解138
5.4 线性规划应用141
5.4.1 生产决策问题141
5.4.2 工作人员计划安排问题142
5.4.3 投资问题143
5.4.4 工件加工任务分配问题144
5.4.5 厂址选择问题145
5.4.6 确定职工编制问题147
5.4.7 生产计划的很优化问题148
5.5 本章小结149
第6章 非线性规划150
6.1 非线性规划基础150
6.1.1 非线性规划标准形式150
6.1.2 很优解151
6.1.3 求解方法概述151
6.2 有约束非线性规划函数153
6.2.1 调用格式153
6.2.2 参数含义154
6.2.3 命令详解160
6.2.4 算例求解161
6.3 一维搜索优化函数163
6.3.1 调用格式163
6.3.2 参数含义164
6.3.3 算例求解166
6.4 多维无约束优化函数167
6.4.1 调用格式168
6.4.2 参数含义168
6.4.3 算例求解170
6.5 多维无约束搜索函数172
6.5.1 调用格式172
6.5.2 参数含义173
6.5.3 算例求解174
6.6 多维非线性最小二乘函数176
6.6.1 调用格式176
6.6.2 参数含义177
6.6.3 算例求解180
6.7 非线性规划实例182
6.7.1 资金调用问题182
6.7.2 经营很好安排问题184
6.7.3 广告很好投入问题184
6.8 本章小结186
第7章 无约束一维极值187
7.1 无约束算法概述187
7.2 常用算法188
7.2.1 进退法188
7.2.2 黄金分割法191
7.2.3 斐波那契法194
7.2.4 牛顿型法196
7.2.5 割线法199
7.2.6 抛物线法200
7.2.7 坐标轮换法201
7.3 本章小结204
第8章 无约束多维极值205
8.1 直接法205
8.1.1 模式搜索法206
8.1.2 单纯形法207
8.1.3 Powell法210
8.2 间接法214
8.2.1 最速下降法214
8.2.2 共轭梯度法216
8.2.3 拟牛顿法218
8.3 本章小结220
第9章 约束优化方法221
9.1 约束优化方法简介221
9.2 常用算法222
9.2.1 随机方向法222
9.2.2 复合形法223
9.2.3 可行方向法225
9.2.4 惩罚函数法228
9.3 本章小结230
第10章 二次规划231
10.1 数学模型231
10.2 常用算法231
10.2.1 拉格朗日法231
10.2.2 有效集法233
10.3 二次规划函数236
10.3.1 调用格式236
10.3.2 参数含义237
10.3.3 算例求解240
10.4 本章小结242
第11章 多目标优化方法243
11.1 数学模型243
11.2 多目标线性优化问题求解244
11.2.1 理想点法245
11.2.2 线性加权和法247
11.2.3 优选最小法249
11.3 目标规划法251
11.4 多目标优化函数251
11.4.1 调用格式252
11.4.2 参数含义252
11.4.3 算例求解257
11.5 本章小结258
第三部分 智能优化算法
第12章 遗传算法261
12.1 遗传算法基础261
12.1.1 遗传算法基本运算261
12.1.2 遗传算法的特点262
12.1.3 遗传算法中的术语262
12.1.4 遗传算法的应用领域263
12.2 遗传算法的原理263
12.2.1 遗传算法运算过程263
12.2.2 遗传算法编码266
12.2.3 适应度及初始群体选取266
12.2.4 遗传算法参数设计原则267
12.2.5 适应度函数的调整267
12.2.6 程序设计268
12.3 遗传算法工具箱272
12.3.1 命令调用272
12.3.2 遗传算法工具箱的调用276
12.3.3 遗传算法的优化279
12.4 遗传算法的典型应用285
12.4.1 求函数极值285
12.4.2 旅行商问题297
12.4.3 非线性规划问题302
12.4.4 多目标优化问题309
12.5 本章小结310
第13章 免疫算法311
13.1 基本概念311
13.1.1 免疫算法基本原理311
13.1.2 免疫算法步骤和流程312
13.1.3 免疫系统模型和免疫算法313
13.1.4 免疫算法特点314
13.2 免疫遗传算法314
13.2.1 免疫遗传算法步骤和流程314
13.2.2 免疫遗传算法实现315
13.3 免疫算法应用321
13.3.1 克隆选择应用321
13.3.2 最短路径规划问题325
13.3.3 旅行商问题327
13.3.4 故障检测问题333
13.4 本章小结339
第14章 粒子群优化算法340
14.1 算法的基本概念340
14.1.1 算法构成要素341
14.1.2 算法参数设置342
14.1.3 算法的基本流程342
14.1.4 算法的MATLAB实现343
14.1.5 适应度函数345
14.2 粒子群优化算法的权重控制348
14.2.1 自适应权重法348
14.2.2 随机权重法351
14.2.3 线性递减权重法353
14.3 混合粒子群优化算法355
14.3.1 基于杂交
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