MATLAB優化算法 ( 簡體 字) |
作者:張巖 吳水根 | 類別:1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
譯者: |
出版社:清華大學出版社 | 3dWoo書號: 47960 詢問書籍請說出此書號!【缺書】 NT售價: 445 元 |
出版日:11/1/2017 |
頁數:466 |
光碟數:0 |
|
站長推薦: |
印刷:黑白印刷 | 語系: ( 簡體 版 ) |
|
加入購物車 │加到我的最愛 (請先登入會員) |
ISBN:9787302474951 |
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:MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟件,常用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境。在優化算法中,MATLAB也有大量的應用。 優化算法有很多,關鍵是針對不同的優化問題,如可行解變量的取值(連續還是離散)、目標函數和約束條件的復雜程度(線性還是非線性)等,應用不同的算法。對于連續和線性等較簡單的問題,可以選擇一些經典算法,如梯度、Hessian矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等。而對于更復雜的問題,則可考慮用一些智能優化算法,如遺傳算法和蟻群算法。此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群算法等。 本書是利用MATLAB軟件R2016b版本進行MATLAB優化算法應用的最新書籍。 1. 本書特點 (1) 由淺入深,循序漸進: 本書以有優化算法應用需求的讀者為對象,首先從MATLAB應用基礎知識講起,接著詳細講解MATLAB求解各種優化問題,幫助讀者盡快掌握MATLAB求解優化問題。 (2) 步驟詳盡,內容新穎: 本書結合作者多年的MATLAB優化算法的使用經驗與實際問題應用案例,將優化算法的分析及其MATLAB的實現方法和函數應用詳細地講解給讀者。本書在講解過程中步驟詳盡、內容新穎,講解過程輔以相應的圖片,使讀者在閱讀時一目了然,從而快速掌握書中所講內容。 (3) 實例典型,輕松易學: 書中多種優化算法求解案例,是掌握MATLAB優化算法和優化函數應用最好的方式。本書通過典型案例的求解,透徹、詳盡地講解了MATLAB在優化算法中的各種應用,即MATLAB優化函數的使用。 2. 本書內容 本書共18章,分為基礎篇(MATLAB應用基礎)、進階篇(MATLAB常規優化算法)、高級篇(MATLAB智能優化算法)、綜合應用篇四部分,幫助初、中級讀者快速掌握MATLAB優化算法應用。本書基于MATLAB R2016b版,詳細講解MATLAB優化算法的基礎知識和經典案例。具體內容如下: 第一部分為MATLAB應用基礎部分。主要介紹MATLAB各種基礎運算、編程和程序設計、二維繪圖、三維繪圖、GUI應用等內容。其中每章內容安排如下: 第1章: MATLAB基礎知識第2章: MATLAB編程 第3章: MATLAB繪圖 第4章: GUI應用 第二部分為MATLAB常規優化算法部分。主要介紹MATLAB線性規劃、非線性規劃、無約束一維極值、無約束多維極值、約束優化方法、二次規劃、多目標函數的優化方法等內容。其中每章內容如下: 第5章: MATLAB線性規劃 第6章: MATLAB非線性規劃 第7章: 無約束一維極值 第8章: 無約束多維極值 第9章: 約束優化方法 第10章: 二次規劃 第11章: 多目標函數的優化方法 第三部分為MATLAB智能優化算法部分。主要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。其中每章內容如下: 第12章: 免疫優化算法及其實現 第13章: 粒子群優化算法的實現 第14章: 遺傳優化算法的實現 第15章: 小波變換的實現 第16章: 神經網絡的實現 第四部分為MATLAB綜合應用部分。主要介紹分形維數應用與MATLAB實現、經濟金融最優化MATLAB應用等內容。其中每章內容如下: 第17章: 分形維數應用與實現 第18章: 經濟金融最優化應用 3. 讀者對象 本書適合MALTAB初學者和期望掌握MATLAB優化應用的讀者。具體說明如下: ★相關從業人員 ★初學數學建模的技術人員 ★大中專院校的教師和在校生 ★相關培訓機構的教師和學員 ★參加工作實習的“菜鳥” ★廣大科研工作人員 4. 讀者服務 為了方便解決本書疑難問題,讀者朋友在學習過程中如果遇到與本書有關的技術問題,可以發郵件到郵箱,或者訪問博客,編者會盡快給予解答。
另外本書所涉及的素材文件(程序代碼)已經上傳到本書提供的博客中,讀者可以自行下載。 5. 本書作者 本書主要由張巖、吳水根編著。此外,付文利、王廣、沈再陽、林曉陽、任艷芳、唐家鵬、孫國強、高飛等也參與了本書部分內容的編寫工作,在此表示感謝。 雖然作者在本書的編寫過程中力求敘述準確、完善,但由于水平有限,書中欠妥之處在所難免,希望讀者和同仁能夠及時指出,共同促進本書質量的提高。
最后再次希望本書能為讀者的學習和工作提供幫助!
編者 2017.7.1
|
內容簡介:本書是一本簡明的MATLAB優化算法綜合性參考書,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、智能優化算法和綜合應用。第一部分從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; 第二部分介紹MATLAB線性規劃、非線性規劃、無約束一維極值、無約束多維極值、約束優化方法、二次規劃、多目標函數的優化方法等內容; 第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; 第四部分主要介紹MATLAB在分形維數和經濟金融最優化中的應用。在本書的最后,附錄中還給出了MATLAB基本命令的介紹,便于讀者查閱。 本書以MATLAB優化內容為主線,結合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。本書深入淺出,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。 |
目錄:第一部分MATLAB應用基礎 第1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、向量和標量 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向量 1.2.1向量的生成 1.2.2向量的加減和數乘運算 1.2.3向量的點、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向量的生成 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符號表達式的生成 1.6.2符號矩陣 1.6.3常用符號運算 1.7關系運算和邏輯運算 1.7.1關系運算 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 第2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其他控制程序命令 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 第3章MATLAB繪圖 3.1數據圖像繪制簡介 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子圖繪制法 3.2.4二維繪圖的經典應用 3.3三維繪制 3.3.1三維繪圖基本命令 3.3.2網格曲面隱藏線的顯示和關閉 3.3.3三維繪圖的實際應用 3.4特殊圖形的繪制 3.4.1特殊二維圖形的繪制 3.4.2特殊三維圖形 本章小結 第4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 第二部分MATLAB常規優化算法 第5章MATLAB線性規劃 5.1線性規劃的概念 5.2線性規劃的標準形式 5.3線性規劃的MATLAB函數 5.4線性規劃問題求解方法 5.4.1單純形線性規劃問題求解 5.4.2多目標線性規劃問題求解 5.5線性規劃實例 5.5.1生產決策問題 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確定職工編制問題 5.5.7生產計劃的最優化問題 本章小結 第6章MATLAB非線性規劃 6.1非線性規劃基礎 6.1.1非線性規劃標準形式 6.1.2非線性規劃MATLAB函數 6.2無約束非線性規劃 6.2.1基本數學原理 6.2.2無約束非線性規劃函數 6.2.3無約束非線性規劃問題的應用 6.3求解非線性規劃 6.3.1一維最優化方法 6.3.2無約束最優化方法 6.3.3約束最優化方法 6.4非線性規劃實例 6.4.1遺傳算法求解非線性規劃 6.4.2資金調用問題 6.4.3經營最佳安排問題 本章小結 第7章無約束一維極值 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割線法 7.7拋物線法 7.8三次插值法 7.9坐標輪換法 本章小結 第8章無約束多維極值 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 8.2.1最速下降法 8.2.2共軛梯度法 8.3擬牛頓法 本章小結 第9章約束優化方法 9.1約束優化方法簡介 9.2隨機方向法 9.3復合形法 9.4可行方向法 9.5懲罰函數法 本章小結 第10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 第11章多目標函數的優化方法 11.1概述 11.2理想點法 11.3線性加權和法 11.4最大最小法 11.5目標規劃法 本章小結 第三部分MATLAB智能優化算法 第12章免疫優化算法及其實現 12.1基本概念 12.2人工免疫系統 12.3免疫遺傳算法 12.4免疫算法MATLAB應用實例 12.4.1最短路徑規劃 12.4.2旅行商問題 12.4.3故障檢測問題 本章小結 第13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制 13.3.1線性遞減法 13.3.2自適應法 13.4混合粒子群算法 13.4.1模擬退火免疫算法 13.4.2基于雜交的算法 本章小結 第14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求解函數極值 14.5.2函數優化求解 本章小結 第15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 15.3.2二維變換體系 15.4小波變換經典案例 15.4.1去噪 15.4.2壓縮 本章小結 第16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神經網絡控制 16.3.2模糊神經網絡在函數逼近中的應用 本章小結 第四部分MATLAB綜合應用 第17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 第18章經濟金融最優化應用 18.1期權定價分析 18.2收益、風險和有效前沿的計算 18.3投資組合績效分析 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 |
序: |