MATLAB优化算法(第2版)
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天津西青
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作者张岩
出版社清华大学出版社
ISBN9787302603139
出版时间2023-04
装帧平装
开本16开
定价118元
货号1202885930
上书时间2024-10-12
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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
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
3.1MATLAB编程概述58
3.1.1“编辑器”窗口58
3.1.2编程原则59
3.2M文件和函数61
3.2.1M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
3.2.5eval、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
8.1.3Powell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基于杂交的粒子群优化算法355
14.3.2基于自然选择的粒子群优化算法358
14.3.3基于免疫的粒子群优化算法360
14.3.4基于模拟退火的粒子群优化算法364
14.4本章小结366
第15章小波变换367
15.1傅里叶变换到小波分析367
15.1.1傅里叶变换367
15.1.2小波分析369
15.2小波分析的常用函数371
15.2.1查询小波函数的基本信息371
15.2.2小波滤波器函数377
15.2.3单层一维小波分解函数378
15.2.4多尺度一维小波分解函数379
15.2.5一维小波系数的单支重构函数379
15.3图像的分解和量化380
15.3.1一维小波变换380
15.3.2二维变换体系382
15.4小波变换经典案例385
15.4.1去噪385
15.4.2压缩387
15.5本章小结389
第16章神经网络390
16.1神经网络基本概念390
16.1.1神经网络结构390
16.1.2神经网络学习391
16.2神经网络工具函数392
16.2.1常用神经元激活函数392
16.2.2神经网络通用函数395
16.2.3感知器函数397
16.2.4线性神经网络函数398
16.2.5BP神经网络函数400
16.2.6径向基神经网络函数403
16.2.7自组织特征映射神经网络函数407
16.3神经网络的MATLAB实现410
16.3.1BP神经网络在函数逼近中的应用410
16.3.2RBF神经网络在函数曲线拟合中的应用414
16.3.3Hopfield神经网络在稳定平衡点中的应用416
16.3.4自组织特征映射神经网络在数据分类中的应用417
16.3.5模糊神经网络在函数逼近中的应用420
16.4本章小结422
第四部分拓展应用
第17章分形维数应用425
17.1分形维数概述425
17.2二维分形维数的MATLAB应用428
17.3分形插值算法的应用434
17.4本章小结438
第18章经济金融优化应用439
18.1期权定价分析439
18.2收益、风险和有效前沿的计算443
18.3投资组合绩效分析447
18.4固定收益证券的久期和凸度计算451
18.5本章小结457
参考文献458
内容摘要
本书基于MATLAB 2020a软件，根据常用优化算法进行编写，包含多种优化算法的MATLAB实现方法，可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。
全书分为4部分，包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展运用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容；第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数优化方法等；第三部分介绍遗传优化算法免疫优化算法、粒子群优化算法、小波变换、神经网络等；第四部分介绍MATLAB在分形维数和经济金融优化中的应用。
本书以MATLAB优化实现为主线，结合各种优化算法函数的说明、优化模型案例的讲解，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。
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