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1 资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，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MATLABSimulink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
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| 內容簡介： |
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； 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、多目标函数的优化方法等内容； 第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； 第四部分主要介绍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。
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| 關於作者： |
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作者简介温正 北京航空航天大学博士后，现就职于航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真计算软件。在国内外期刊发表论文多篇，其中被SCI检索三篇，被EI检索十几篇，申请并获得授权专利多项，曾获得国防科学技术成果奖等奖项，出版过多本畅销计算机图书。
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| 目錄：
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目录
第一部分MATLAB应用基础
第1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
第2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
第3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
第4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
第二部分MATLAB常规优化算法
第5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生产计划的最优化问题
本章小结
第6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
6．3．1一维最优化方法
6．3．2无约束最优化方法
6．3．3约束最优化方法
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经营最佳安排问题
本章小结
第7章无约束一维极值
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
第8章无约束多维极值
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
8．2．1最速下降法
8．2．2共轭梯度法
8．3拟牛顿法
本章小结
第9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
第10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
第11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
11．4最大最小法
11．5目标规划法
本章小结
第三部分MATLAB智能优化算法
第12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
12．4．1最短路径规划
12．4．2旅行商问题
12．4．3故障检测问题
本章小结
第13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
第14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求解函数极值
14．5．2函数优化求解
本章小结
第15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
第16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
第四部分MATLAB综合应用
第17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
第18章经济金融最优化应用
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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| 內容試閱：
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前言
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，常用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。在优化算法中，MATLAB也有大量的应用。
优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，如可行解变量的取值连续还是离散、目标函数和约束条件的复杂程度线性还是非线性等，应用不同的算法。对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、Hessian矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法。此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。
本书是利用MATLAB软件R2016b版本进行MATLAB优化算法应用的最新书籍。
1． 本书特点
1 由浅入深，循序渐进： 本书以有优化算法应用需求的读者为对象，首先从MATLAB应用基础知识讲起，接着详细讲解MATLAB求解各种优化问题，帮助读者尽快掌握MATLAB求解优化问题。
2 步骤详尽，内容新颖： 本书结合作者多年的MATLAB优化算法的使用经验与实际问题应用案例，将优化算法的分析及其MATLAB的实现方法和函数应用详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，讲解过程辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中所讲内容。
3 实例典型，轻松易学： 书中多种优化算法求解案例，是掌握MATLAB优化算法和优化函数应用最好的方式。本书通过典型案例的求解，透彻、详尽地讲解了MATLAB在优化算法中的各种应用，即MATLAB优化函数的使用。
2． 本书内容
本书共18章，分为基础篇MATLAB应用基础、进阶篇MATLAB常规优化算法、高级篇MATLAB智能优化算法、综合应用篇四部分，帮助初、中级读者快速掌握MATLAB优化算法应用。本书基于MATLAB R2016b版，详细讲解MATLAB优化算法的基础知识和经典案例。具体内容如下：
第一部分为MATLAB应用基础部分。主要介绍MATLAB各种基础运算、编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容。其中每章内容安排如下：
第1章： MATLAB基础知识第2章： MATLAB编程
第3章： MATLAB绘图 第4章： GUI应用
第二部分为MATLAB常规优化算法部分。主要介绍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、多目标函数的优化方法等内容。其中每章内容如下：
第5章： MATLAB线性规划 第6章： MATLAB非线性规划
第7章：
无约束一维极值 第8章： 无约束多维极值
第9章：
约束优化方法 第10章： 二次规划
第11章：
多目标函数的优化方法
第三部分为MATLAB智能优化算法部分。主要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。其中每章内容如下：
第12章：
免疫优化算法及其实现 第13章： 粒子群优化算法的实现
第14章：
遗传优化算法的实现 第15章： 小波变换的实现
第16章：
神经网络的实现
第四部分为MATLAB综合应用部分。主要介绍分形维数应用与MATLAB实现、经济金融最优化MATLAB应用等内容。其中每章内容如下：
第17章：
分形维数应用与实现 第18章： 经济金融最优化应用
3． 读者对象
本书适合MALTAB初学者和期望掌握MATLAB优化应用的读者。具体说明如下：
★相关从业人员 ★初学数学建模的技术人员
★大中专院校的教师和在校生 ★相关培训机构的教师和学员
★参加工作实习的菜鸟 ★广大科研工作人员
4． 读者服务
为了方便解决本书疑难问题，读者朋友在学习过程中如果遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到邮箱caxart@126．com，或者访问博客http：blog．sina．com．cncaxart，编者会尽快给予解答。
另外本书所涉及的素材文件程序代码已经上传到本书提供的博客中，读者可以自行下载。
5． 本书作者
本书主要由张岩、吴水根编著。此外，付文利、王广、沈再阳、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书部分内容的编写工作，在此表示感谢。
虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
最后再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！
编者
2017.7.1
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