MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

余胜威 著

图书标签:

• MATLAB
• 优化算法
• 案例分析
• 进阶
• 数值计算
• 工程应用
• 数学建模
• 算法设计
• 优化工具箱
• 人工智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302397014

版次：1

商品编码：11691497

包装：平装

丛书名： MATLAB典藏大系

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：540

字数：910000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　MATLAB中文论坛鼎力支持，提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务
　　详解10个工程应用案例、30个算法案例和40种算法应用
　　重点介绍了10种生物智能算法：粒子群算法、遗传算法、免疫算法、蚁群算法、引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、差分进化算法和鱼群算法
　　详解32种常用数据处理算法：贝叶斯分类器、背景差分、小波变换、BP神经网络、RLS、GA、GA优化的BP网络算法、分形维数、碳排放优化预测、边缘检测算法、指纹提取……
　　结合算法分析的理论和流程，详细讲解了每个工程案例的具体代码实现
　　循序渐进，逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及算法求解
　　国内大的MATLAB&Simulink;技术交流平台——MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得好的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者将定期为您解答。您对本书的任何建议也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。
　　

数学思维与算法海报

内容简介

　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》是深受广大读者欢迎的《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书的姊妹篇，即进阶篇。本书全面、系统、深入地介绍了MATLAB算法及案例应用。书中结合算法分析的理论和流程，详解了大量的工程案例及其具体的代码实现，让读者可以深入学习和掌握各种算法在相关领域中的具体应用。
　　本书共分两篇。第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》既适合所有想全面学习MATALB算法开发的人员阅读，也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB爱好者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。
　　本书涵盖的内容
　　基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
　　基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
　　基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现
　　基于BP的模型优化预测与MATLAB实现
　　基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现
　　基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现
　　分形维数应用与MATLAB实现
　　碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
　　焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现
　　指纹图像细节特征提取与MATLAB实现
　　基于多元回归模型的矿井通风量计算
　　基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算
　　基于伊藤微分方程的布朗运动分析
　　基于Q学习的无线体域网路由方法
　　基于遗传算法的公交排班系统分析
　　人脸检测识别与MATLAB实现
　　基于改进的多算子融合的图像识别系统设计
　　基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
　　车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究
　　基于免疫算法的数值逼近优化分析
　　基于启发式算法的函数优化分析
　　一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究
　　基于蚁群算法的函数优化分析
　　基于引力搜索算法的函数优化分析
　　基于细菌觅食算法的函数优化分析
　　基于匈牙利算法的指派问题优化分析
　　基于人工蜂群算法的函数优化分析
　　基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析
　　基于差分进化算法的函数优化分析
　　基于鱼群算法的函数优化分析

作者简介

　　余胜威，毕业于西南交通大学。有6年以上的MATLAB应用经验，精通MATLAB算法开发，对程序设计有独到的见解。荣获全国数学建模竞赛一等奖4项、二等奖3项、优秀奖1项，还获得了编程和其他类竞赛奖4项。已录用论文多篇，参与项目10余个，独立编写了7部MATLAB应用领域的图书。目前主要从事图像处理、人工智能、信号分析、故障诊断和算法开发等相关方面的研究。

目录

第1篇 MATLAB常用算法应用设计
第1章 基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
1.1 贝叶斯理论
1.2 高斯概率密度函数
1.3 最小距离分类器
1.3.1 欧氏距离分类器
1.3.2 马氏距离分类器
1.3.3 基于高斯概率密度函数的最大似然估计
1.4 混合概率分布
1.5 期望最大化算法
1.6 Parzen窗
1.7 K最近邻密度估计法
1.8 朴素贝叶斯分类器
1.9 最近邻分类原则
1.10 本章小结
第2章 基于背景差分的运动目标检测与MATLAB实现
2.1 运动目标检测的一般过程
2.1.1 手动背景法
2.1.2 统计中值法
2.1.3 算术平均法
2.2 运动目标检测的一般方法
2.2.1 帧间差法运动目标检测
2.2.2 背景差法运动目标检测
2.3 本章小结
第3章 基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现
3.1 小波变换原理
3.2 多尺度分析
3.3 图像的分解和量化
3.3.1 一维小波变换
3.3.2 二维变换体系
3.3.3 量化
3.4 图像压缩编码
3.4.1 图像编码评价
3.4.2 压缩比准则
3.5 图像压缩与MATLAB实现
3.6 本章小结
第4章 基于BP的模型优化预测与MATLAB实现
4.1 BP神经网络模型及其基本原理
4.2 MATLAB BP神经网络工具箱
4.3 基于BP神经网络的PID参数整定
4.3.1 理论分析
4.3.2 算法流程
4.3.3 算法仿真
4.4 基于BP神经网络的数字识别系统设计
4.5 本章小结
第5章 基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现
5.1 递归最小二乘（RLS）算法应用背景
5.2 RLS算法基本原理与流程
5.2.1 RLS算法基本原理
5.2.2 RLS算法流程
5.3 RLS数据线性预测分析与MATLAB实现
5.4 本章小结
第6章 基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现
6.1 遗传算法
6.2 BP神经网络
6.3 基于GA优化的BP神经网络的大脑灰白质图像分割
6.4 基于GA优化的BP神经网络的矿井通风量计算
6.4.1 某工作面最优通风量分析
6.4.2 总回风巷最优通风量分析
6.5 本章小结
第7章 分形维数应用与MATLAB实现
7.1 分形盒维数概述
7.2 二维图像分形盒维数分析
7.3 基于短时分形维数的语音信号检测
7.3.1 时间序列信号图形的网格分形
7.3.2 噪声语音信号的短时网格分形
7.4 本章小结
第8章 碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
8.1 煤炭消费量概述
8.2 煤炭影响因素分析
8.3 煤炭消耗量优化预测模型构建
8.3.1 CO2排放强度的双立方插值拟合
8.3.2 煤炭、石油和天然气与CO2排放强度回归模型构建
8.3.3 煤炭、石油和天然气碳排放系数构建
8.3.4 节能减排和经济发展优化目标构建与求解
8.4 本章小结
第9章 焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现
9.1 焊缝边缘检测研究
9.2 图像预处理技术
9.3 焊缝图像边缘检测
9.3.1 Sobel算子
9.3.2 Prewitt算子
9.3.3 Canny算子
9.3.4 形态学处理
9.3.5 边缘检测效果对比
9.4 本章小结
第10章 指纹图像细节特征提取与MATLAB实现
10.1 指纹识别技术概述
10.2 指纹识别系统的工作原理
10.3 指纹细节特征的提取
10.3.1 指纹特征提取的方法
10.3.2 指纹图像的细化后处理
10.3.3 特征点的提取
10.3.4 指纹特征的去伪
10.4 指纹图像去伪与MATLAB实现
10.5 本章小结
第11章 基于多元回归模型的矿井通风量计算
11.1 矿井通风量概述
11.2 矿井通风量回归模型分析
11.3 通风量多元回归分析
11.3.1 数据的预处理
11.3.2 瓦斯、煤尘、温度、湿度与通风量模型的建立
11.4 矿井最优通风风量有效性分析
11.4.1 空气中煤尘浓度与风速映射关系建模
11.4.2 空气中瓦斯浓度与风速映射关系建模
11.4.3 矿井中温湿度与风速映射关系建模
11.5 预测模型误差检验
11.6 本章小结
第12章 基于非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算
12.1 植被试验场概况
12.2 试验方法
12.2.1 试验参数
12.2.2 土样的分析方法
12.2.3 水样的分析方法
12.3 植被过滤带净化效果评价方法
12.4 植被过滤带净化效果影响因素分析
12.4.1 植被条件对植被过滤带净化效果的影响
12.4.2 入流水文条件对植被过滤带净化效果的影响
12.4.3 带宽对植被过滤带净化效果的影响
12.4.4 坡度对植被过滤带净化效果的影响
12.4.5 入流污染物浓度对植被过滤带净化效果的影响
12.4.6 土壤初始含水量对植被过滤带净化效果的影响
12.5 植被过滤带净化效果关联度计算
12.6 基于非线性多混合拟合模型的浓度削减率计算
12.7 本章小结
第13章 基于伊藤微分方程的布朗运动分析
13.1 随机微分方程数学模型
13.1.1 布朗运动概述
13.1.2 布朗运动的数学模型
13.2 布朗运动的随机微分方程
13.2.1 随机微分方程
13.2.2 随机微分方程系数
13.3 伊藤微分方程及伊藤微分法则
13.3.1 伊藤微分方程
13.3.2 伊藤积分
13.3.3 伊藤过程
13.3.4 伊藤随机微分方程的解析解
13.3.5 伊藤随机微分方程的数值解
13.4 数值布朗运动模拟与MATLAB实现
13.4.1 布朗运动的模拟
13.4.2 几何布朗运动的模拟
13.4.3 伊藤微分方程的布朗运动模拟
13.5 本章小结
第14章 基于Q学习的无线体域网路由方法
14.1 无线体域网研究背景
14.2 无线体域网性能分析
14.2.1 无线体域网系统结构
14.2.2 无线体域网的主要特点
14.3 无线体域网路由协议
14.3.1 无线路由协议
14.3.2 高效节能路由协议
14.3.3 DSR路由协议
14.4 基于Q学习的无线体域网路由方法
14.4.1 Agent增强学习算法
14.4.2 增强学习算法的基本原理
14.4.3 Q-learning增强学习算法
14.4.4 基于Q学习的无线体域网路由策略
14.4.5 WBAN路由分析与MATLAB实现
14.5 本章小结
第15章 基于遗传算法的公交排班系统分析
15.1 公交排班系统背景分析
15.2 公交线路模型仿真
15.2.1 车辆行驶模型
15.2.2 乘客上下车模型
15.3 遗传算法的发展与现状
15.4 遗传算法的基本思想
15.5 遗传算法的特点
15.6 遗传算法的应用步骤
15.7 公交排班问题模型设计
15.7.1 模型假设
15.7.2 定义变量
15.7.3 建立目标函数
15.7.4 算法结构
15.8 本章小结
第16章 人脸检测识别与MATLAB实现
16.1 人脸检测的意义
16.2 人脸检测常用的几个彩色空间
16.2.1 RGB彩色空间
16.2.2 标准化RGB彩色空间
16.2.3 HSV彩色空间
16.2.4 YCrCb彩色空间
16.3 静态肤色模型
16.3.1 RGB颜色空间分割
16.3.2 HSV颜色空间分割
16.3.3 YCbCr颜色空间分割
16.4 基于Lab颜色空间的人脸分割
16.5 运动人图像检测与MATLAB实现
16.6 本章小结
第2篇 MATLAB高级算法应用设计
第18章 基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
第19章 车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究
第20章 基于免疫算法的数值逼近优化分析
第21章 基于启发式算法的函数优化分析
第22章 一级倒立摆变结构控制系统的设计与仿真研究
第23章 基于蚁群算法的函数优化分析
第24章 基于引力搜索算法的函数优化分析
第25章 基于细菌觅食算法的函数优化分析
第26章 基于匈牙利算法的指派问题优化分析
第27章 基于人工蜂群算法的函数优化分析
第28章 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析
第29章 基于差分进化算法的函数优化分析
第30章 基于鱼群算法的函数优化分析
参考文献

前言/序言

　　为了能更有效地解决工业生产过程中大量存在的优化问题，自20世纪80年代以来，涌现出了很多智能优化算法。它们通过模拟某一自然现象或过程而发展起来，为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段，自诞生就引起了国内外学者的广泛关注，并被应用于许多领域。MATLAB作为一款科学计算软件被广大的科研人员所热爱，其强大的数据计算功能、图像的可视化界面及代码的可移植性受到了科研人员及高校师生的认可。借助MATLAB进行算法开发，能够解决几乎所有的工程问题。
　　目前市场上出版的同类书籍大多数缺少理论和背景分析，还有一些书中的代码使用了伪代码，这导致读者面对自己的课题不知道如何应用，或者是根本没法应用这些代码。为了让读者能更好地学习MATLAB优化算法，笔者编写并出版了《MATLAB优化算法案列分析与应用》（清华大学出版社，2014年9月第1版）。该书上市后深受读者欢迎，但因篇幅所限，也无法将所有常见的MATLAB算法都讲解到。为了让读者更加全面地学习MATLAB算法应用，笔者在该书的基础上重新编写了“进阶篇”。两本书中所涉及的算法在算法种类上形成了互补，读者可以通过这两本书更好及更完整地阅读相关领域的全套算法，从而丰富自己的MATLAB算法应用。
　　本书中的算法案例针对具体的工程背景，采用不同的算法对所涉及的案例用MATLAB进行求解，让读者能真正理解算法的本质，从而更好地将其应用到实际工程和科学研究中。本书以智能算法应用为主，以分析工程案例为辅，做到了理论和算法相结合，并详细讲解其思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。
　　对算法熟悉的读者也许会注意到，一种高级算法总是和函数优化分析相结合。因为所有的工程问题归根结底都转化为函数问题，所以算法和函数优化结合的案例分析是MATLAB算法学习中最通用的剖析方法，也是MATLAB算法学习的精华。希望广大读者能够很好地掌握。
　　本书特色
　　1．提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务
　　国内最大的MATLAB&Simulink;技术交流平台——MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得最佳的阅读体验。具体参与方式请详细阅读本书封底的说明。
　　2．内容讲解不枯燥
　　本书结合相关算法理论和实践案例，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程以及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。书中的案例大多数是针对具体的工程应用和研究，阅读起来不枯燥。
　　3．内容丰富和深入，覆盖面极广
　　相比笔者之前出版的《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书，本书内容更加丰富，涵盖面更加广泛，而且内容更加深入。本书基本包括了所有常见的MATLAB优化算法及应用，包括贝叶斯分类器、期望最大化算法、K最近邻密度估计、朴素贝叶斯分类器、背景差分法、小波变换、BP网络、递归最小二乘（RLS）算法、GA优化的BP网络算法、分形盒维数、带约束的非线性目标优化、边缘检测算法、人脸检测、改进的图像边缘检测算法、指纹图形去伪算法、多元回归算法、DW检验、非线性多混合函数拟合模型、伊藤微分方程、布朗运动、无线体域网路由方法、罚函数的粒子群算法、遗传算法、图像识别、车载自组织网络、免疫算法、启发式搜索算法、倒立摆变结构控制系统设计、蚁群算法、万有引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改进的遗传算法、差分进化算法和鱼群算法等。针对分类、预测、优化和控制系统问题，本书采用不同的算法进行设计，即便初学者通过阅读本书也可以开发出适用于自己问题的程序。
　　4．循序渐进，由浅入深
　　本书从算法原理与求解流程出发，辅以MATLAB程序验证，通过算法代码可以直观地理解算法原理中所涉及的公式，从而引导读者去认识和掌握群智能算法的思想。
　　5．大量真实案例，随学随用
　　本书是一本注重实践的书。因此，有大量的篇幅用在了真实的MATLAB算法解决具体案例中。本书在偏重于群智能算法讲解，如蚁群算法、遗传算法、差分进化算法、蜂群算法和细菌觅食算法等，通过函数优化分析，采用不同的算法通过寻优求解，读者可以从这些实例中更加深刻的理解，同时，只需要稍加修改这些案列，即可用于读者正在应用的项目或课题上去，从而实现问题的求解。
　　6．语言通俗易懂，讲解图文并茂
　　本书用通俗易懂的语言讲解各个知识点和算法案例，而且在讲解过程中提供了大量的图示帮助读者直观地理解所学知识。所以无论是新手，还是有一定基础的读者，都能顺利地阅读本书，从而提高自己的算法水平。
　　本书内容
　　第1篇 MATLAB常用算法应用设计（第1~16章）
　　本篇介绍了MATLAB的常用算法，包括贝叶斯分类器、期望最大化算法、K最近邻密度估计、朴素贝叶斯分类器、背景差分法、小波变换、BP网络、递归最小二乘（RLS）算法、GA优化的BP网络算法、分形盒维数、带约束的非线性目标优化、边缘检测算法、人脸检测、改进的图像边缘检测算法、指纹图形去伪算法、多元回归算法、DW检验、非线性多混合函数拟合模型、伊藤微分方程和布朗运动等案例。通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如图像检测、函数优化预测、拟合回归和分类等模型。通过对这些内容的学习，也为第2篇的学习打下了坚实的算法基础。
　　第2篇 MATLAB高级算法应用设计（第17~30章）
　　本篇涉及面较广，而且内容较为深入，主要介绍了罚函数的粒子群算法、遗传算法、图像识别、车载自组织网络、免疫算法、启发式搜索算法、倒立摆变结构控制系统设计、蚁群算法、万有引力搜索算法、细菌觅食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改进的遗传算法、差分进化算法和鱼群算法等案例。通过这些算法案例分析，并结合算法理论和程序代码，能真正适应广大科研人员和高校师生的需要。通过学习本篇的MATALB高级算法应用，可以让读者向更广泛、更具体和更多的应用发展，可以让读者真正掌握算法核心，设计和开发出符合要求的可移植性代码。
　　本书读者对象
　　* MATALB算法初学者；
　　* MATLAB算法爱好者；
　　* MATLAB算法研究者；
　　* MATLAB开发人员；
　　* MATLAB爱好者；
　　* MATALB相关从业人员；
　　* 算法开发从业人员；
　　* 刚入职的初中级程序员；
　　* 大中专院校的学生；
　　* 相关培训学校的学员。
　　本书配套资源获取方式
　　本书涉及的源程序及教学PPT需要读者自行下载。请登录MATLAB中文论坛，然后在论坛的“MATLAB读书频道：与作者面对面交流”版块上找到本书页面后下载。读者也可以到清华大学出版社的网站上搜索到本书页面，然后按照提示下载。
　　阅读建议
　　* 算法初学者建议先阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用》一书，然后再阅读本书，效果更好；
　　* 对算法有一定了解和研究的读者可以根据自己的实际情况安排阅读计划；
　　* 经常到MATLAB中文论坛上逛逛，阅读相关技术帖子，也是很好的提高方式；
　　* 每个案例都要亲手实践，并思考是否可以用于自己的工程项目或者研究中。
　　笔者结合自己在西南交通大学学习期间掌握的各类算法及出于对MATLAB的爱好，通过参阅大量的相关资料，精心准确，写作了本书。由于算法研究的复杂性，笔者的写作也需要借鉴前辈的一些研究成果才能做得更好，所以本书写作的过程中笔者也参考了一些自己平时积累的参考资料，部分资料可能来自于前辈们的著作。在此向这些前辈们表示深深的敬意和感谢！由于无法联系到原作者，所以写作时也无法一一征求意见。如果有不当之处，请联系笔者或者本书编辑。
　　阅读本书的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的本书交流版块提问，也可以发邮件，我们会及时答复。
　　编著者于成都

《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》图书简介 在日益复杂与精密的工程技术和科学研究领域，优化问题无处不在，其重要性不言而喻。从资源配置到系统设计，从机器学习模型训练到金融风险管理，高效、鲁棒的优化方法是解决现实世界挑战的关键。如果您已经掌握了MATLAB基础优化算法，并渴望深入探索更高级的优化技术，理解其背后的数学原理，并学会如何在实际复杂场景中灵活应用，那么本书将是您不可或缺的进阶指南。 本书，《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》，专为具备MATLAB基础知识，并希望在优化领域实现技术跃迁的工程师、研究人员、数据科学家以及高年级本科生和研究生量身打造。我们旨在提供一个系统、深入且高度实践化的学习路径，帮助您超越基础算法的简单调用，真正理解高级优化算法的设计思想、数学模型、实现细节及其在不同领域的实战应用。 本书内容详实，力求做到深入浅出，理论与实践相结合，涵盖以下核心内容： 第一部分：高级无约束优化算法的精进 本部分将带领您深入理解和掌握一系列在学术界和工业界广泛应用的进阶无约束优化算法。我们将不仅仅停留在算法的表面描述，而是深入剖析其核心思想、收敛性证明（关键概念的介绍，而非冗长的数学推导）、优缺点以及适用场景。 拟牛顿法 (Quasi-Newton Methods) 的深度解析： 在回顾经典的BFGS和DFP方法基础上，我们将重点讲解L-BFGS（Limited-memory BFGS）算法。L-BFGS的低内存需求使其在大规模问题中具有显著优势。我们将详细分析其内存更新策略、搜索方向的计算以及与精确牛顿法的比较，并提供在MATLAB中实现大规模无约束优化的案例，例如处理高维参数估计问题。 共轭梯度法 (Conjugate Gradient Methods) 的演进： 从经典的Fletcher-Reeves和Polak-Ribiere公式出发，我们将探讨Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan等更具鲁棒性和效率的改进算法。重点在于理解搜索方向的“共轭性”如何避免重复搜索，以及在大型稀疏线性系统求解和大规模非线性优化中的应用。我们将展示如何利用MATLAB的稀疏矩阵处理能力，高效实现共轭梯度法。 全局优化策略与随机搜索： 面对实际问题中可能存在的多个局部最优解，全局优化成为关键。我们将深入介绍一些强大的全局优化技术，包括： 模拟退火 (Simulated Annealing, SA)： 剖析其基于物理退火过程的概率性跳出局部最优的机制，探讨退火调度函数的设计对收敛性和搜索效率的影响。我们将通过多峰函数优化、组合优化等经典案例，展示SA在MATLAB中的应用。 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 与进化计算： 详细讲解GA的编码、选择、交叉、变异等核心算子，分析其参数设置（种群大小、交叉率、变异率等）对搜索性能的影响。我们将聚焦于GA在复杂函数优化、参数寻优以及工程设计问题中的应用，并介绍MATLAB优化工具箱中GA的先进特性。 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 深入理解PSO的粒子位置和速度更新机制，分析个体最优（pbest）和全局最优（gbest）的作用，以及惯性权重、认知系数和社交系数等参数的影响。我们将通过机器人路径规划、神经网络训练等实际案例，展示PSO的强大搜索能力。 差分进化 (Differential Evolution, DE)： 介绍DE作为一种高效的群智能优化算法，其简洁而强大的变异策略（如DE/rand/1/bin）和交叉机制。我们将通过高维函数优化、图像处理中的参数估计等问题，演示DE在MATLAB中的实现与调优。 第二部分：约束优化算法的深度探索 约束优化是绝大多数实际工程问题所面临的共同挑战。本部分将重点讲解处理各种类型约束的高级算法。 序列二次规划法 (Sequential Quadratic Programming, SQP) 的精髓： SQP是解决非线性规划问题的核心算法之一。我们将详细阐述其原理：如何通过二次规划子问题近似原问题，如何构建Hessian矩阵的近似（如BFGS更新），以及如何处理不等式和等式约束。我们将通过结构优化、成本最小化等案例，展示SQP在MATLAB中的实现与应用。 内点法 (Interior-Point Methods) 的现代应用： 内点法以其良好的稳定性和收敛性，在求解大规模线性规划和非线性规划问题中占据重要地位。我们将深入讲解对偶内点法和Primal-Dual内点法的基本思想，分析障碍函数、步长计算和KKT条件的应用。我们将展示内点法在资源分配、生产调度等问题中的强大威力，并结合MATLAB的优化工具箱进行实践。 增广拉格朗日法 (Augmented Lagrangian Methods) 与乘子法： 探讨如何将约束条件融入目标函数，形成增广拉格朗日函数，并通过迭代求解无约束（或简单约束）问题来逼近最优解。我们将分析乘子更新策略，以及该方法在非线性规划和凸优化中的应用。 混合整数规划 (Mixed-Integer Programming, MIP) 的处理： 许多实际问题涉及到离散变量和连续变量的混合。我们将介绍MIP的基本概念，并重点讲解分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）等求解MIP的核心思想。我们将通过生产排程、网络设计等问题，演示如何使用MATLAB的MIP求解器（如Intlinprog）来解决复杂问题。 第三部分：特定领域优化问题的实战分析 本部分将汇集多个具有代表性的复杂优化应用场景，将前两部分介绍的算法融会贯通，展示其在实际问题中的灵活运用与高效求解。 机器学习与深度学习中的优化： 大规模支持向量机 (SVM) 的优化： 探讨如何利用SMO（Sequential Minimal Optimization）等算法处理大规模数据集，以及核函数选择对优化的影响。 神经网络训练的挑战与解决方案： 深入分析反向传播算法中梯度下降的变种，如Adam、RMSprop等，以及它们在加速收敛、跳出局部最优方面的优势。我们将通过图像识别、自然语言处理等实际任务，展示如何利用MATLAB的深度学习框架进行模型优化。 模型压缩与量化优化。 工程设计与控制系统优化： 多目标优化在工程设计中的应用： 讲解Pareto最优概念，以及NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）等多目标进化算法。我们将通过翼型设计、传感器布局等问题，展示如何在存在多个相互冲突的目标时，找到最优的折衷方案。 鲁棒优化与不确定性下的决策： 探讨如何在参数存在不确定性时，设计具有良好鲁棒性的系统。我们将介绍一些鲁棒优化的建模方法和求解技术。 模型预测控制 (MPC) 的优化实现。 金融建模与风险管理优化： 投资组合优化： 讲解均值-方差模型、Black-Litterman模型等，并利用组合优化算法寻找最优资产配置。 风险度量与对冲策略优化。 高频交易中的实时优化挑战。 其他前沿优化应用： 组合优化问题的智能求解： 如旅行商问题（TSP）、背包问题等的求解策略。 稀疏优化与L1/Lasso回归： 在特征选择、信号恢复等领域的应用。 凸优化问题的结构化求解。 贯穿全书的特点： MATLAB代码示例丰富且可执行： 每一章都提供精心设计的、可直接运行的MATLAB代码示例，帮助读者边学边练，快速掌握算法的实现细节。代码风格清晰，注释详尽，方便读者理解和修改。 理论深入，但不失实践性： 在讲解算法原理时，我们侧重于直观理解和关键概念的掌握，避免过于抽象的数学推导。同时，我们强调算法在实际问题中的应用，让读者了解“为何”以及“如何”选择和应用特定的优化算法。 问题导向，案例驱动： 本书以解决实际问题为出发点，精选了具有代表性的案例，并逐步引导读者运用所学算法进行分析和求解。 进阶思维培养： 鼓励读者思考算法的适用性、局限性以及如何根据具体问题进行算法的改进和创新。 与MATLAB优化工具箱的深度结合： 在介绍算法原理的同时，也会指出MATLAB优化工具箱中对应的函数及其参数设置，帮助读者高效利用工具箱解决实际问题。 本书的目标读者： 希望从MATLAB优化基础算法进阶到更高级、更复杂的优化技术的研究人员和工程师。 在机器学习、数据科学、人工智能等领域，需要深入理解和应用优化算法的实践者。 需要解决非线性规划、约束优化、全局优化等复杂优化问题的开发者。 对优化理论和应用感兴趣的高年级本科生和研究生。 《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》，将是您在优化领域不断探索、不断突破的得力助手。通过本书的学习，您将不仅能够熟练运用MATLAB进行各种复杂优化问题的求解，更能深刻理解优化算法的精髓，培养出独立解决问题的能力，为您的学术研究或工程实践注入强大的动力。让我们一起，在MATLAB的优化世界中，迈向更广阔的未来！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在阅读《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》之前，对“凸优化”和“非凸优化”的界限一直有些模糊，直到我看到书中这部分的讲解，才豁然开朗。作者以非常严谨且易于理解的方式，阐述了凸优化问题的特性以及求解的优势，并提供了一些经典的凸优化算法的MATLAB实现，如内点法。但真正让我惊叹的是，书中并没有止步于此，而是花费了大量的篇幅来探讨非凸优化问题的挑战，以及各种全局优化技术，例如模拟退火、粒子群算法、以及一些基于梯度的全局搜索方法。书中的案例分析，如“航空发动机设计中的参数优化”，就完美地展现了如何将这些复杂的优化技术应用于实际工程问题。我特别欣赏书中关于“收敛性分析”的讨论，虽然是进阶内容，但作者用通俗的语言和直观的图示，帮助我理解了不同算法的收敛特性，以及如何避免陷入局部最优。这本书让我对优化算法的理解，上升到了一个新的高度，不再是简单的工具使用，而是对算法内在机理的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“模型构建与求解”部分，是它的点睛之笔。我常常在解决实际问题时，被如何将现实世界的复杂情况转化为数学模型而困扰，而《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》恰恰解决了我的痛点。书中从“供应链网络优化”到“机器人路径规划”，每一个案例都清晰地展示了从问题描述到数学建模的完整过程。作者不仅给出了目标函数和约束条件的推导，更重要的是，他详细讲解了如何选择合适的MATLAB工具箱和函数来求解这些模型。我特别喜欢书中关于“启发式算法在组合优化中的应用”的章节，它通过生动形象的例子，如“物流配送路径优化”，展示了如何运用智能算法来解决NP-hard问题，并且在实际应用中能够获得近乎最优的解。书中对于模型鲁棒性的探讨，以及如何处理模型的不确定性，也给了我很大的启发。总而言之，这是一本既有理论深度，又有实践价值的优秀著作，强烈推荐给所有在优化领域进阶的开发者和研究者。

评分☆☆☆☆☆

读完《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》，我最大的感受就是“实战出真知”。这本书的案例设计实在是太精彩了，每一个都紧扣工业界或者科研界的热点问题，而且不是那种虚构的、脱离实际的例子。我特别关注了其中关于“金融投资组合优化”的部分，它详细介绍了如何将蒙特卡洛模拟与风险度量相结合，并通过MATLAB代码实现了多目标投资策略的优化。书中对于不同优化算法的优劣势对比分析也做得很到位，让我能够根据具体问题的特点选择最合适的工具。我印象最深的是，书中在讲解粒子群算法时，不仅给出了标准的粒子群算法实现，还重点探讨了如何对其进行改进，例如加入惯性权重和认知/社会因子调优，以应对高维、复杂搜索空间的挑战。这种深挖细节、追求极致的讲解方式，让我受益匪浅。读这本书，感觉就像是在和一位经验丰富的导师一起研究项目，他不仅能告诉你“是什么”，更能教你“怎么做”，并且还能告诉你“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》真是太惊喜了！我一直想在优化算法领域有所突破，但市面上很多书籍要么理论过于枯燥，要么案例不够深入。这本书的出现，简直是为我量身定制的。翻开目录，我就被深深吸引住了。它不仅仅是罗列各种算法，而是深入剖析了每一类算法的核心思想，并结合实际问题进行了详尽的建模和求解过程展示。尤其让我印象深刻的是，书中对于那些“进阶”的算法，比如混合整数规划、全局优化策略等，讲解得非常透彻，而且不是那种蜻蜓点水式的介绍，而是从数学原理到代码实现，一步步带你领略其精妙之处。我特别喜欢其中关于“工业生产调度”的案例，它不仅涉及到了复杂的约束条件，还巧妙地运用了动态规划的思想，让我在解决实际生产问题时有了全新的思路。这本书的语言风格也很清晰流畅，即使是比较复杂的数学公式，也能被作者解释得通俗易懂。我感觉自己不仅仅是在学习算法，更是在学习如何用算法去解决真实世界中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超我的预期，尤其是在“启发性算法”的章节。我之前对遗传算法、退火算法等启发式算法的理解，大多停留在“黑箱”操作层面，知道如何调用MATLAB的函数，但对其内部运行机制却知之甚少。《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》彻底改变了我的看法。书中对于这些算法的起源、核心思想、关键参数的设置，都有非常深入和系统的阐述。我惊喜地发现，书中通过一系列精巧的例子，将这些抽象的概念具象化了。例如，在讲解遗传算法时，它用了一个“旅行商问题”的案例，详细展示了选择、交叉、变异等算子是如何一步步引导解向量朝着最优解逼近的。而且，书中还提供了大量的MATLAB代码片段，可以直接运行，并配有详细的注释，这极大地降低了学习门槛。更让我兴奋的是，书中还探讨了如何将这些启发式算法与其他优化方法相结合，形成混合优化策略，以克服单一算法的局限性，这为解决更复杂的问题提供了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

书挺厚的，内容充足，看着也挺新的，第一次买编程的书，感觉挺好，用用再说。

评分☆☆☆☆☆

看了很有用，因为很详细，所以内容不够丰富。

评分☆☆☆☆☆

不错的书籍，正版行货，下次还会购买自营商品。

评分☆☆☆☆☆

书的质量还是很不错的，包装精美，属于实用的手头工具书，推荐需要者购买。

评分☆☆☆☆☆

运送很快，书的质量也不错，活动买的，很满意。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，已经开始学习了，就是不知道哪个软件去哪里下载，如何安装，

评分☆☆☆☆☆

书挺厚的，内容充足，看着也挺新的，第一次买编程的书，感觉挺好，用用再说。

评分☆☆☆☆☆

非常愉快的购物，书相当不错

评分☆☆☆☆☆

这书不错，真的不错，推荐推荐