普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴祈宗 等 著

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• 运筹学
• 最优化
• MATLAB
• 高等教育
• 规划教材
• 数学建模
• 算法
• 优化方法
• 工程优化
• 数值计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111277262

版次：1

商品编码：10059416

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-09-01

用纸：胶版纸

页数：215

正文语种：中文

内容简介

　　《运筹学与最优化MATLAB编程》主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等算法和MATLAB编程等内容。这些内容是管理、经济类及大部分工科类学生应具备的知识。作为教材，《运筹学与最优化MATLAB编程》内容着重阐述基本思路、必要的理论和方法，以及应用中需了解、掌握的知识，力求做到深入浅出，适于教学和自学。《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为运筹学与最优化方法的配套教材使用，便于读者了解、认识实际解决运筹学与最优化方法问题的思路和手段。
　　《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为管理、经济类专业研究生的参考教材，也可作为其他有关专业本科高年级学生、研究生的教材或教学参考书，对于希望了解、认识及应用运筹学与最优化方法的各类人员也有一定的参考价值。

内页插图

目录

前言
第1章 运筹学概述
1.1 运筹学的特点及其应用
1.1.1 朴素运筹学思想及其深刻内涵
1.1.2 运筹学研究的工作步骤
1.2 运筹学建模
1.2.1 运筹学建模的一般思路
1.2.2 运筹学模型的评价
1.2.3 运筹学模型的求解
1.3 基本概念和符号
1.3.1 空间与向量
1.3.2 梯度向量与Hesse矩阵
1.3.3 点和方向

第2章 基本概念和基本理论
2.1 基本概念
2.2 经典优化算法
2.2.1 线性最优化
2.2.2 非线性最优化
2.3 启发式算法
2.4 全局最优与计算复杂性
2.5 计算误差理论
2.5.1 误差产生的原因和形式
2.5.2 误差处理的几种方法
2.5.3 病态函数的判别
2.5.4 算法的稳定性

第3章 MATLAB基本介绍
3.1 MATLAB的发展历程和影响
3.2 MATLAB界面介绍
3.3 MATLAB操作介绍
3.4 M文件函数
3.5 Excel-Link

第4章 优化算法的基本结构
4.1 常用的算法搜索结构
4.1.1 收敛性的概念
4.1.2 收敛准则（停止条件）
4.1.3 收敛速度
4.1.4 线性搜索算法
4.1.5 二次模型
4.1.6 下降算法模型
4.2 一维搜索算法
4.2.1 黄金分割法（精确一维搜索）
4.2.2 进退法
4.2.3 沃尔夫法
4.3 MATLAB函数Fminbnd

第5章 线性规划
5.1 线性规划的模型结构
5.2 线性规划的单纯形法
5.2.1 单纯形算法
5.2.2 单纯形表格法的MATLAB程序：simplexTab
5.3 linprog函数
5.3.1 实例演示1：（对应程序test2）
5.3.2 实例演示2：(对应程序test4)

第6章 无约束优化算法
6.1 最优性条件
6.2 最速下降法
6.2.1 算法原理
6.2.2 算法步骤
6.2.3 程序示例
6.3 牛顿算法
6.3.1 算法原理
6.3.2 算法步骤
6.3.3 算法特点
6.4 拟牛顿算法(变尺度法)
6.4.1 算法原理
6.4.2 算法步骤
6.4.3 算法性质
6.4.4 程序示例
6.5 单纯形法
6.5.1 算法原理
6.5.2 函数Fminsearch
6.6 含参数的优化问题
6.7 大规模无约束优化问题

第7章 约束优化算法
7.1 罚函数法(内点法)
7.2 拉格朗日乘子法
7.3 乘子法MATLAB程序及其使用
7.3.1 Al_main函数
7.3.2 乘子法Al_main函数使用方法
7.4 Fmincon函数
7.4.1 函数示例(1)
7.4.2 函数示例(2)
7.4.3 函数示例(3)
7.4.4 函数示例(4)
7.4.5 函数示例(5)
7.4.6 函数示例(6)
7.4.7 函数示例(7)

第8章 非线性最小二乘法
8.1 高斯－牛顿法
8.2 lsqnonneg函数(求解非负约束的最小二乘问题)
8.3 lsqlin函数(求解带约束的线性最小二乘问题)
8.3.1 函数示例(1)
8.3.2 函数示例(2)
8.4 lsqnonlin函数(求解非线性最小二乘问题)
8.5 lsqcurvefit函数(求解非线性数据拟合问题)

第9章 0－1整数规划
9.1 0－1整数规划的基本模型
9.2 分枝定界法与隐枚举法
9.3 bintprog函数(求解0-1整数规划)
9.3.1 函数示例(1)
9.3.2 函数示例(2)
9.4 分派问题
9.4.1 指派问题的数学模型
9.4.2 分派问题的转换及AssignProb函数
9.4.3 AssignProb函数示例(1)
9.4.4 AssignProb函数示例(2)
9.4.5 AssignProb函数示例(3)

第10章 目标规划
10.1 目标规划模型
10.1.1 问题提出
10.1.2 目标规划模型的基本概念
10.1.3 目标规划模型的一般形式
10.1.4 利用linprog函数求解目标规划
10.2 fgoalattain函数
10.2.1 函数示例(1)
10.2.2 函数示例(2)

第11章 最大最小问题
11.1 最大最小问题模型
11.2 fminimax函数
11.2.1 函数示例(1)
11.2.2 函数示例(2)

第12章 层次分析法(AHP)
12.1 层次分析法的基本概念
12.1.1 建立系统的递阶层次模型
12.1.2 构造判断矩阵
12.1.3 单层权重计算
12.1.4 各层元素对目标层的合成权重计算
12.2 函数AHPWeightVector(单层权重计算)
12.2.1 函数说明
12.2.2 函数示例(1)
12.2.3 函数示例(2)
12.3 函数AHPSolver(AHP求解函数)
12.3.1 AHPSolver代码
12.3.2 AHPSolver使用示例

第13章 遗传算法
13.1 遗传算法概要
13.1.1 遗传算法模型
13.1.2 遗传算法的特点
13.1.3 遗传算法的发展
13.1.4 遗传算法的应用
13.1.5 基本遗传算法
13.1.6 遗传算法的模式定理
13.2 GeneticAlgorithmToolbox
13.2.1 函数概述
13.2.2 函数使用说明及示例
13.2.3 函数参数设置
13.2.4 遗传算法M文件自动生成
附录 MATLAB优化工具箱参数设置
参考文献

前言/序言

　　运筹学在自然科学、社会科学、工程技术、生产实践、经济建设及现代化管理中有着重要的意义。随着科学技术和社会经济建设的不断发展，运筹学得到了迅速的发展和广泛的应用。作为运筹学的重要组成部分——线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等内容成为管理、经济类以及大多数工科类学生所应具备的知识和学习其他相应课程的重要基础。本书根据管理、经济类以及大多数工科类学生知识结构的需要，利用MATLAB软件的特性，在理论知识与实际应用目标间建立桥梁。
　　本书是一本有关对运筹学与最优化理论、方法知识的理解、认识与提高的参考教材，可以独立使用。同时，它也可以作为《运筹学与最优化方法》（吴祈宗编著，机械工业出版社出版）的重要补充参考教材。由于运筹学与最优化方法涉及的数学基础较多，所以对于工科、管理、经济类的硕士研究生来说，完全从理论方面掌握这些必要的基础难度较大。考虑到运筹学与最优化方法理论性及应用性密切结合的特征，要学好这门课程必须注重对运筹学本质性知识的掌握，并需在实践中能够灵活运用这些运筹学与最优化方面的知识。
　　本书的编写原则是，注重教育思想和教育内容的改革，注意激发学生独立思考问题和创新的意识；把基础理论的研究、方法构造的思路、应用前景与利用MATLAB编程有机地结合起来；注重强调运筹学与实践的紧密联系，遵循“实践－理论－实践”的发展过程。
　　本书利用算法编程分析、算法语言实现、程序模块源码与教材文字配合，注意对学生知识结构的构建，把学科特征、较新发展成果、发展趋势与提高学生的研究、开创能力有机结合起来考虑，能使教学和自学收到较好的效果。
　　在教育、教学中，培养学生自学能力是十分重要的，本书在这方面作了有益的探索。本书在编写过程中，注意让学生感受、理解知识产生和发展的过程，培养学生的科学精神和创新思维习惯，重视培养学生收集处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力等。

运筹学与最优化：理论、方法与MATLAB实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的运筹学与最优化理论知识体系，并重点介绍如何运用MATLAB这一强大的工程计算软件来实现各种优化模型的求解与应用。本书内容涵盖了运筹学和最优化领域的经典理论、核心方法以及前沿进展，并通过大量具体的MATLAB编程实例，将抽象的数学模型与实际问题紧密结合，帮助读者掌握将理论知识转化为实际计算能力的关键技能。 核心内容概述： 第一部分：运筹学基础理论与模型 本部分将系统介绍运筹学的发展历程、基本概念、研究范畴以及在各个领域的应用价值。我们将从决策问题出发，引导读者理解运筹学作为一种科学的决策分析方法，如何帮助人们在复杂多变的环境中做出最优选择。 决策理论与模型： 介绍不同类型的决策问题，包括确定性决策、不确定性决策和风险性决策，并阐述相应的决策模型，如决策树、最大最小后悔准则、拉普拉斯准则等。 线性规划（Linear Programming, LP）： 这是运筹学中最基础也是最重要的模型之一。我们将详细讲解线性规划的标准形式、图解法、单纯形法（Simplex Method）的原理与步骤，以及对偶理论（Duality Theory）的深刻内涵。读者将学习如何识别和构建线性规划问题，理解其几何意义和代数解法。 整数规划（Integer Programming, IP）： 在许多实际问题中，决策变量必须取整数值。本节将介绍整数规划的定义、类型（纯整数规划、混合整数规划、0-1整数规划），并探讨其求解的基本思想，如割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）。 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）： 当目标函数或约束条件中包含非线性项时，问题就属于非线性规划。我们将介绍非线性规划的基本概念，如凸集、凸函数，并重点讲解KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作为求解非线性规划的必要条件。 网络优化模型（Network Optimization Models）： 网络流问题是运筹学中一类重要的模型，广泛应用于交通、通信、物流等领域。本节将介绍最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题、最小割问题以及最小费用最大流问题等经典网络模型，并阐述相应的求解算法，如Dijkstra算法、Prim算法、Ford-Fulkerson算法等。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特征的复杂问题的方法。我们将深入讲解动态规划的基本思想、“最优性原理”，并通过实例展示如何将其应用于背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题等。 第二部分：MATLAB在运筹学与最优化中的应用 本部分是本书的重点和特色，我们将聚焦于如何利用MATLAB强大的编程能力和丰富的优化工具箱来解决实际的运筹学和最优化问题。每一个模型和方法都将辅以详细的MATLAB代码示例，帮助读者将理论转化为实践。 MATLAB基础与矩阵运算： 简要回顾MATLAB的基本语法、数据类型、矩阵操作等，为后续的编程实践打下基础。 利用MATLAB求解线性规划： 详细介绍MATLAB优化工具箱（Optimization Toolbox）中`linprog`函数的用法，包括输入参数、输出解析以及如何处理不同形式的线性规划问题（标准形式、不等式约束、等式约束）。我们将通过实际案例展示如何使用`linprog`求解资源分配、生产计划等问题。 利用MATLAB求解整数规划： 介绍MATLAB如何支持整数规划问题。我们将演示如何通过设置整数变量的标记来利用`intlinprog`函数求解混合整数线性规划（MILP）问题，如指派问题、调度问题等。 利用MATLAB求解非线性规划： 深入讲解`fmincon`函数在求解非线性规划问题中的应用，包括约束非线性优化。我们将展示如何利用`fmincon`处理凸优化和非凸优化问题，并讲解目标函数和约束函数的定义方式。 利用MATLAB实现网络优化： 介绍MATLAB在图论和网络分析方面的功能，例如如何使用图对象（graph object）来表示网络，并利用内置函数或自行编程实现最短路径、最大流等算法的求解。 利用MATLAB实现动态规划： 虽然MATLAB没有直接的动态规划函数，但我们将通过编程演示如何用MATLAB实现动态规划的递推关系，构建状态转移方程，并进行状态值的计算与回溯，以解决动态规划问题。 其他优化工具与技术： 介绍MATLAB中其他与优化相关的函数和工具，例如求解二次规划（Quadratic Programming, QP）的`quadprog`函数，以及求解二次约束二次规划（Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP）等。 第三部分：进阶主题与实际应用拓展 在掌握了基本的运筹学模型和MATLAB编程技巧后，本部分将带领读者探索更广泛和更深入的优化主题，并展示运筹学与最优化在不同领域的实际应用。 多目标优化（Multi-objective Optimization）： 介绍当存在多个相互冲突的目标时，如何进行优化决策，包括帕累托最优（Pareto Optimality）的概念和求解方法。 启发式算法与元启发式算法（Heuristics and Metaheuristics）： 对于一些难以精确求解的复杂优化问题，我们将介绍一些常用的启发式算法（如贪心算法）和元启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法），并展示如何在MATLAB中实现这些算法。 组合优化（Combinatorial Optimization）： 探讨涉及离散变量选择和排列组合的优化问题，例如旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）、装箱问题（Bin Packing Problem）等，并介绍求解这些问题的策略。 仿真与优化结合： 演示如何将MATLAB的仿真能力与优化算法相结合，以解决复杂的系统问题，例如在仿真模型中嵌入优化器，以寻找最佳的系统参数配置。 案例分析： 通过多个实际应用案例，例如供应链优化、投资组合优化、生产调度优化、资源配置优化、机器学习中的参数优化等，全面展示运筹学与最优化理论和MATLAB编程的强大结合能力，帮助读者理解如何将所学知识应用于解决现实世界的挑战。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 理论讲解深入浅出，MATLAB编程实例丰富实用，强调知识的应用性。 由浅入深，循序渐进： 从基础概念到高级主题，逐步引导读者掌握运筹学和最优化。 MATLAB工具箱全面覆盖： 重点介绍MATLAB优化工具箱的核心函数，并提供详细的调用示例。 贴近实际应用： 案例选择来源于实际工程和管理问题，具有较强的参考价值。 注重方法论： 不仅教授具体算法，更强调问题建模、方法选择和结果分析的思维过程。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解运筹学与最优化领域的关键理论和方法。 熟练运用MATLAB进行数学建模和求解各种优化问题。 具备将抽象的数学模型转化为实际可执行的计算程序的能力。 能够独立分析和解决复杂的工程、管理和科学研究中的优化问题。 为进一步深入研究运筹学、人工智能、数据科学等领域打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在我决定深入学习运筹学和最优化之前，我对这些学科的印象就是“抽象”、“难懂”、“理论性强”。市面上的一些教材，也确实印证了我的这种想法，充满了复杂的数学推导，让人望而生畏。然而，这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》彻底改变了我的看法。它的最大亮点在于，将枯燥的理论知识与生动的MATLAB编程实践完美地结合在了一起。书中在介绍每一个算法或模型时，都会先给出简明扼要的理论解释，然后立即辅以MATLAB代码的实现。我特别喜欢书中的案例分析，例如在讲解动态规划的时候，书中用了一个非常形象的爬楼梯问题，通过MATLAB的递归函数和记忆化搜索，清晰地展示了动态规划的求解过程。这种“理论+代码+案例”的模式，让我在学习过程中，能够边学边练，及时巩固知识。而且，书中代码的质量非常高，逻辑清晰，注释详尽，即便是像我这样的MATLAB初学者，也能很快地理解并加以运用。更重要的是，它不仅仅是教会我如何“照猫画虎”，而是通过对代码实现的剖析，让我深入理解了算法的本质和优劣。这对于我未来独立解决更复杂的优化问题，打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在接触《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》之前，我对运筹学和最优化领域的印象，多半停留在“纸上谈兵”的阶段。市面上的一些书籍，往往侧重于理论推导，虽然严谨，但对于如何将其应用于实际问题，却显得有些力不从心。而这本书，以其独特的视角，将MATLAB编程巧妙地融入了学习过程，彻底改变了我的学习体验。我尤其欣赏书中“以例引路”的教学模式。在讲解每一个重要的概念和算法时，作者都会先设置一个贴近现实生活或工程实际的案例，然后引导读者思考如何运用运筹学和最优化方法来解决。比如，在介绍整数规划的时候，书中就用了一个非常经典的资源分配问题，然后详细展示了如何用MATLAB来构建整数规划模型，并通过求解器找到最优的资源分配方案。书中的MATLAB代码清晰、规范，而且附有详尽的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的含义和作用。这不仅仅是教会我如何调用现成的函数，更是让我理解了算法的实现逻辑。这种“从问题到模型，再到代码实现”的学习路径，极大地增强了我对运筹学和最优化知识的掌握程度。我不再是单纯地记忆公式，而是能够真正地理解它们是如何工作的，并且能够将其应用于解决我自己的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》时，我最大的感受就是“原来学习运筹学和最优化可以这么有趣且实用”。在此之前，我对这些学科的印象，无非是枯燥的公式和抽象的概念，总觉得它们离我的日常生活和学习还有一段距离。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它的最大特色，在于将抽象的理论与生动的MATLAB编程实践完美地融合在一起。书中在介绍每一个算法或模型时，都会先用通俗易懂的语言阐述其基本原理，然后紧接着给出MATLAB代码的实现。例如，在讲解图论中的最短路径问题时，书中不仅仅是给出了Dijkstra算法的数学描述，更是用MATLAB代码一步步演示了如何构建图，如何实现算法，并最终找到最短路径。这种“理论+代码+可视化”的学习方式，让我能够非常直观地理解算法是如何工作的，以及如何将其应用于实际问题。而且，书中选择的案例都非常具有代表性，涵盖了生产调度、资源分配、项目管理等多个领域，让我深刻体会到运筹学和最优化在解决实际问题中的强大力量。这本书不仅教会了我知识，更重要的是，它培养了我用数学工具解决实际问题的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我在学习运筹学和最优化方法过程中的一座灯塔！老实说，我一开始接触这个领域的时候，感觉就像进入了一个充满抽象概念和复杂公式的迷宫，脑袋里一团浆糊。传统的教科书虽然内容扎实，但往往枯燥乏难懂，让人望而却步。而这本书，它完全颠覆了我对这类教材的认知。首先，它的标题就点出了核心——“MATLAB编程”。这不仅仅是一本理论书，它更像是把理论与实践紧密结合在一起的桥梁。书中对每一个算法、每一个模型，都不仅仅是给出数学描述，而是深入浅出地阐述了其背后的思想，然后立刻跟进MATLAB的代码实现。我印象最深的是关于线性规划的部分，以往我看到单纯的单纯形法或者内点法，总觉得它离实际应用太远。但是在这本书里，作者通过几个非常贴近实际生产调度、资源分配问题的例子，用MATLAB一步步构建出求解模型，我看着代码一行行运行，结果立刻呈现在眼前，那种成就感是前所未有的。它让我明白了，那些复杂的数学公式，其实是可以被如此直观地应用于解决现实世界难题的。而且，书中对MATLAB函数的选择和运用也很有讲究，并非简单地堆砌，而是根据算法的特性和效率，选择了最合适的工具。这种引导性的教学方式，让我这个MATLAB初学者也能很快上手，并且逐渐培养起自己独立建模和编程解决问题的能力。我常常会在学习完一个章节后，尝试着去修改书中的例子，或者用学到的方法去解决一些我自己的小问题，这不仅加深了我的理解，也让我对运筹学和最优化这门学科产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》的出版，简直是为广大运筹学和最优化领域的学习者和实践者们送来了一份厚礼。过去，我们常常遇到的一个难题是，即使掌握了大量的理论知识，但在实际应用中却无从下手，尤其是当面对需要大量计算和模拟的复杂问题时，更是感到力不从心。这本书的出现，则彻底改变了这一局面。它巧妙地将运筹学和最优化理论与MATLAB编程技术相结合，提供了一种前所未有的、高效的学习和应用方式。书中的案例设计非常贴近实际，比如在讲解排队论的时候，书中通过一个超市收银台的模拟，生动地展示了如何用MATLAB来分析顾客等待时间、队列长度等关键指标，从而为优化服务流程提供科学依据。这种“理论推导+代码实现+结果分析”的完整流程，让我能够深刻理解理论的精髓，并能将其灵活地运用到解决实际问题中。而且，书中提供的MATLAB代码，不仅功能强大，而且结构清晰，注释详细，即便是对MATLAB不甚熟悉的读者，也能快速上手。这本教材，无疑为我打开了一扇通往更广阔的运筹学和最优化应用领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》时，我最先吸引我的就是它“MATLAB编程”这个后缀。作为一名在校学生，我深知理论知识的学习固然重要，但如果不能转化为实际操作，其价值就会大打折扣。这本书恰恰填补了这一空白。它的内容编排非常巧妙，不像某些教材那样把理论和实践割裂开来，而是将两者有机地融合在一起。举例来说，在讲解整数规划时，书中并没有停留在理论层面，而是通过一个经典的背包问题，详细展示了如何使用MATLAB的工具箱，甚至是自己编写简单的函数来处理0-1整数规划。书中提供的代码清晰易懂，而且注释非常详细，即便是对MATLAB不太熟悉的新手，也能通过阅读代码来理解算法的每一步。我尤其欣赏作者在解释算法逻辑时，不仅仅是给出了公式，而是用通俗易懂的语言，辅以图示，将抽象的概念具体化。比如，在讲解图论中的最短路径算法时，书中不仅介绍了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的原理，还通过一个交通网络优化的例子，用MATLAB实现了路径的搜索和可视化，让我直观地看到了算法是如何工作的，以及如何找到最优解。这种“理论-代码-案例”的模式，极大地提升了我的学习效率和学习兴趣。它让我觉得，运筹学和最优化不再是那些高高在上的理论，而是可以被我们掌握并用来解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在学习运筹学和最优化这门课程之前，我一直对这类偏理论和数学性的学科感到有些畏惧。市面上的一些教材，虽然内容详实，但往往过于学术化，对于初学者来说，阅读起来会比较吃力，而且很难将其与实际应用联系起来。然而，这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》的出现，让我彻底改变了对这些学科的看法。它最吸引我的地方在于，它不仅仅是讲解理论，更重要的是，它将MATLAB编程作为一种强大的工具，贯穿于整个学习过程。书中在介绍每一个算法或模型时，都会先简要给出理论基础，然后立即附上相应的MATLAB代码实现。我尤其喜欢书中对实际案例的分析，比如在讲解库存管理模型时，书中就通过一个实际的零售商案例，详细展示了如何利用MATLAB来建立EOQ模型，并计算出最优的订货批量和订货点。这种“理论-代码-案例”的模式，让我能够边学边练，不仅加深了了我对理论知识的理解，更重要的是，让我能够亲手将这些理论转化为解决实际问题的方案。而且，书中MATLAB代码的质量非常高，清晰、易懂，注释也很详细，对于我这样MATLAB的初学者来说，简直是福音。这本书让我看到了理论与实践相结合的巨大力量，也让我对未来运用运筹学和最优化解决更复杂的问题充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的出现，真的像是及时雨！我之前接触过一些运筹学相关的课程，但坦白说，每次看到那些密密麻麻的公式和符号，就感到头晕。更别说自己动手去实现，那简直是天方夜谭。直到我翻开了这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》，我才真正体会到什么叫做“学以致用”。书中一个非常打动我的地方在于，它并没有一股脑地抛出所有理论，而是循序渐进，将复杂的概念分解成易于理解的小块。例如，在介绍网络流模型时，书中用了好几个实际的例子，比如商品运输、信息传输等，并且详细展示了如何用MATLAB来建立相应的网络模型，然后调用内置函数求解最大流或最小割。我印象特别深刻的是，书中不仅仅是告诉我们怎么用，还会在代码的注释中解释为什么这么用，每一步的逻辑是什么。这让我能够真正理解算法的内在机制，而不是死记硬背。而且，书中选择的案例都非常典型，涵盖了生产管理、物流配送、金融投资等多个领域，让我看到运筹学和最优化在现实世界中的广泛应用。这种理论与实践相结合的学习方式，不仅让我掌握了知识，更重要的是培养了我的问题解决能力。我不再害怕面对复杂的数学问题，因为我知道，有了MATLAB，我就可以将它们转化为可以解决的代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，让我在学习运筹学和最优化理论时，摆脱了过去那种“理论脱离实际”的困境。我一直觉得，学数学理论固然重要，但如果不能将其应用到解决实际问题中，那它的价值就会大打折扣。而这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》，恰恰完美地解决了这个问题。它的最大亮点，就在于将MATLAB编程作为一种强大的工具，贯穿于整个学习过程。我记得在学习最大最小化问题的时候，书中不仅仅给出了相关的数学公式和定理，更重要的是，它提供了一系列用MATLAB实现的范例。例如，在求解一个复杂的生产调度问题时，书中详细展示了如何利用MATLAB的优化工具箱，构建目标函数和约束条件，然后求解出最优的生产计划。这种“理论+代码+案例”的学习模式，让我能够非常直观地看到理论是如何转化为实际应用的。而且，书中对MATLAB代码的解释非常到位，让我这个MATLAB初学者也能很容易地理解和掌握。更重要的是，它培养了我独立建模和编程解决问题的能力。我不再是那个被动接受知识的学生，而是能够主动地去思考如何运用所学知识去解决各种各样的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是有一位经验丰富的导师，耐心地带着我一步步走进运筹学和最优化的大门。以往我对这些学科的印象，就是各种公式和定理，感觉离实际应用非常遥远。但是这本《普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程》完全打破了这种刻板印象。它不仅仅是一本教材，更像是一本操作手册，将复杂的理论知识与MATLAB编程实践巧妙地融合在一起。我特别喜欢书中对每一个算法的讲解方式，先是简要概述其核心思想，然后立即给出MATLAB代码的实现。例如，在讲解模拟退火算法时，书中用了一个非常生动的例子，比如一个旅行商在陌生的城市寻找最短路径，然后通过MATLAB代码模拟了算法是如何在不断探索中逐步找到最优解的。这种“理论+代码+可视化”的学习方式，让我能够直观地理解算法的运作过程，并且亲身体验其效果。书中的代码质量非常高，清晰易懂，并且有很多注释，即使是对MATLAB不太熟悉的初学者，也能很快上手。而且，书中选择的案例都是非常经典的，涵盖了排队论、库存论、决策分析等多个领域，让我看到了运筹学和最优化在实际生产、管理和决策中的巨大价值。这本书不仅仅是教会我知识，更重要的是培养了我用数学工具解决实际问题的信心和能力。

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普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程

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1.3.2 梯度向量与Hesse矩阵

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2.2 经典优化算法

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MATLAB在数学建模中的应用

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前言

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2.4 全局最优与计算复杂性

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普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程

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普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程

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普通高等教育规划教材：运筹学与最优化MATLAB编程