MATLAB優化算法/科學與工程計算技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張岩，吳水根 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化算法
• 科學計算
• 工程計算
• 數值分析
• 算法設計
• 優化模型
• 數學建模
• 計算方法
• 工程優化

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302474951

版次：1

商品編碼：12218405

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：466

字數：734000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

(1) 資深作者編著，圖書質量更有保證：一綫資深工程師執筆，係統歸納和總結瞭智能算法的實戰經驗。
　　(2) 提供配套源碼，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼下載，方便讀者學習使用。
　　(3) 內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個優化算法的典型實例，讀者可以據此二次開發。
　　配套學習資源下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。係列暢銷圖書如下：
　　MATLAB 編程指南——計算、編程、仿真、算法及應用
　　MATLAB/Simulink係統仿真
　　MATLAB GUI程序設計
　　MATLAB智能算法
　　MATLAB數學建模
　　MATLAB優化算法
　　MATLAB信號處理
　　MATLAB圖像處理
　　MATLAB優化算法
　　
　　

內容簡介

　　

本書是一本簡明的MATLAB優化算法綜閤性參考書，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、智能優化算法和綜閤應用。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綫性規劃、非綫性規劃、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*優化中的應用。在本書的*後，附錄中還給齣瞭MATLAB基本命令的介紹，便於讀者查閱。
　　本書以MATLAB優化內容為主綫，結閤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。本書深入淺齣，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。
　　
　　

作者簡介

作者簡介
溫正 北京航空航天大學博士後，現就職於航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真計算軟件。在國內外期刊發錶論文多篇，其中被SCI檢索三篇，被EI檢索十幾篇，申請並獲得授權專利多項，曾獲得國防科學技術成果奬等奬項，齣版過多本暢銷計算機圖書。

目錄

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、嚮量和標量

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嚮量

1．2．1嚮量的生成

1．2．2嚮量的加減和數乘運算

1．2．3嚮量的點、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嚮量的生成

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符號錶達式的生成

1．6．2符號矩陣

1．6．3常用符號運算

1．7關係運算和邏輯運算

1．7．1關係運算

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其他控製程序命令

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數據圖像繪製簡介

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子圖繪製法

3．2．4二維繪圖的經典應用

3．3三維繪製

3．3．1三維繪圖基本命令

3．3．2網格麯麵隱藏綫的顯示和關閉

3．3．3三維繪圖的實際應用

3．4特殊圖形的繪製

3．4．1特殊二維圖形的繪製

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綫性規劃

5．1綫性規劃的概念

5．2綫性規劃的標準形式

5．3綫性規劃的MATLAB函數

5．4綫性規劃問題求解方法

5．4．1單純形綫性規劃問題求解

5．4．2多目標綫性規劃問題求解

5．5綫性規劃實例

5．5．1生産決策問題

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確定職工編製問題

5．5．7生産計劃的最優化問題

本章小結

第6章MATLAB非綫性規劃

6．1非綫性規劃基礎

6．1．1非綫性規劃標準形式

6．1．2非綫性規劃MATLAB函數

6．2無約束非綫性規劃

6．2．1基本數學原理

6．2．2無約束非綫性規劃函數

6．2．3無約束非綫性規劃問題的應用

6．3求解非綫性規劃

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非綫性規劃實例

6．4．1遺傳算法求解非綫性規劃

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割綫法

7．7拋物綫法

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隨機方嚮法

9．3復閤形法

9．4可行方嚮法

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綫性加權和法

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人工免疫係統

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製

13．3．1綫性遞減法

13．3．2自適應法

13．4混閤粒子群算法

13．4．1模擬退火免疫算法

13．4．2基於雜交的算法

精彩書摘

綫性規劃是運籌學中研究較早、發展較快、應用廣泛且方法較成熟的一個重要分支，它是輔助人們進行科學管理的一種數學方法。
學習目標：
(1) 瞭解MATLAB綫性規劃基本概念；
(2) 瞭解MATLAB綫性規劃標準形式；
(3) 掌握MATLAB中綫性規劃函數的應用；
(4) 熟練掌握MATLAB綫性規劃問題求解。
5.1綫性規劃的概念
綫性規劃是研究綫性約束條件下綫性目標函數極值問題的數學理論和方法，英文縮寫為LP。它是運籌學的一個重要分支，廣泛應用於軍事作戰、經濟分析、經營管理和工程技術等方麵。為閤理地利用有限的人力、物力、財力等資源做齣最優決策，提供科學的依據。
綫性規劃模型首先是列齣約束條件及目標函數，然後畫齣約束條件所錶示的可行域，最後在可行域內求目標函數的最優解及最優值。綫性規劃模型求解流程圖如圖5��1所示。



圖5��1綫性規劃模型求解流程圖


5.2綫性規劃的標準形式
綫性規劃方法是在第二次世界大戰中發展起來的一種重要的數學方法，它是處理綫性目標函數和綫性約束的一種較為成熟的方法，主要用於研究有限資源的最佳分配問題，即如何對有限的資源作齣最佳方式地調配和最有利地使用，以便最充分地發揮資源的效能去獲取最佳的經濟效益。目前已經廣泛應用於軍事、經濟、工業、農業、教育、商業和社會科學等方麵。
綫性規劃問題的標準形式是



minz=c1x1+c2x2+…+cnxn
a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2
…
am1x1+am2x2+…+amnxn=bm
x1,x2,…,xn≥0

前言/序言

前言



MATLAB是美國MathWorks公司齣品的商業數學軟件，常用於算法開發、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(綫性還是非綫性)等，應用不同的算法。對於連續和綫性等較簡單的問題，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。而對於更復雜的問題，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： 本書結閤作者多年的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瞭然，從而快速掌握書中所講內容。
(3) 實例典型，輕鬆易學： 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、詳盡地講解瞭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)、綜閤應用篇四部分，幫助初、中級讀者快速掌握MATLAB優化算法應用。本書基於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綫性規劃、非綫性規劃、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綫性規劃 第6章： MATLAB非綫性規劃
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綜閤應用部分。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
本書適閤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
為瞭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caxart@126．com，或者訪問博客http://blog．sina．com．cn/caxart，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
本書主要由張岩、吳水根編著。此外，付文利、王廣、瀋再陽、林曉陽、任艷芳、唐傢鵬、孫國強、高飛等也參與瞭本書部分內容的編寫工作，在此錶示感謝。
雖然作者在本書的編寫過程中力求敘述準確、完善，但由於水平有限，書中欠妥之處在所難免，希望讀者和同仁能夠及時指齣，共同促進本書質量的提高。

最後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

MATLAB優化算法/科學與工程計算技術叢書：一本深度探索與實踐的指導手冊 本書並非一本單純的算法羅列集，而是旨在構建一個全麵、深入且極具實踐性的MATLAB優化算法及科學與工程計算技術應用框架。其核心目標在於，幫助讀者從理論到實踐，係統性地掌握求解復雜科學與工程問題的強大工具和關鍵技術。從基礎的算法原理講解，到高級的應用技巧揭示，再到實際工程案例的剖析，本書力求為讀者提供一條清晰的學習路徑，最終培養齣獨立運用MATLAB解決實際問題的能力。 本書內容體係結構： 本書的編寫遵循循序漸進、由淺入深的原則，將龐大的MATLAB優化算法及科學計算技術體係分解為若乾邏輯清晰、相互關聯的章節。整體上，可以概括為以下幾個核心闆塊： 第一部分：MATLAB基礎與數據處理 在深入探討優化算法之前，紮實掌握MATLAB基礎是必不可少的。本部分將從MATLAB的入門入手，涵蓋變量、數據類型、基本運算、控製流（如if-else、for、while循環）以及函數定義與調用等核心概念。在此基礎上，我們將重點關注數據導入、導齣、清洗、預處理以及可視化技術。這包括但不限於： 數據導入與導齣： 掌握讀寫多種文件格式（如.mat, .txt, .csv, .xlsx, .jpg等）的方法，瞭解如何處理不同分隔符、編碼方式的數據。 數據清洗與預處理： 識彆並處理缺失值（NaN）、異常值，數據標準化、歸一化，以及對非數值型數據進行編碼轉換。 數據可視化： 熟練運用MATLAB的繪圖函數（如plot, scatter, bar, hist, surf, contour等）進行二維、三維圖形繪製，掌握圖形美化、圖例、坐標軸標簽、標題等設置，以及製作交互式圖形。 矩陣運算與操作： 深入理解MATLAB強大的矩陣運算能力，包括矩陣的創建、索引、切片、轉置、求逆、特徵值分解等，以及常用的矩陣函數（如ones, zeros, eye, rand, linspace, logspace等）。 第二部分：核心優化算法原理與MATLAB實現 這是本書的核心內容，我們將係統性地介紹各類主流的優化算法，並著重講解它們在MATLAB中的具體實現和應用。每一類算法都將遵循“原理介紹-數學模型-MATLAB函數-應用示例”的模式進行講解。 綫性規劃（Linear Programming, LP）： 理論基礎： simplex算法，對偶理論，可行域，最優解。 MATLAB函數： `linprog`函數的使用，包括目標函數、約束條件（等式約束、不等式約束）、變量上下界等參數的設置。 應用示例： 資源分配問題、生産調度問題、運輸問題等。 非綫性規劃（Nonlinear Programming, NLP）： 單目標優化： 無約束優化： 梯度下降法（Gradient Descent）、牛頓法（Newton's Method）、共軛梯度法（Conjugate Gradient Method）、擬牛頓法（Quasi-Newton Methods, 如BFGS）。 MATLAB函數： `fminunc`函數的使用，參數設置，求解示例。 有約束優化： 拉格朗日乘子法（Lagrange Multipliers）、KKT條件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）。 MATLAB函數： `fmincon`函數的使用，包括目標函數、約束條件（等式約束、不等式約束）、變量上下界、雅可比矩陣、Hessian矩陣等參數的設置。 二次規劃（Quadratic Programming, QP）： 理論基礎： 目標函數為二次函數，約束為綫性的優化問題。 MATLAB函數： `quadprog`函數的使用。 應用示例： 支持嚮量機（SVM）的訓練、投資組閤優化等。 多目標優化（Multi-objective Optimization）： 理論基礎： Pareto最優解，嚮量最優化。 MATLAB函數： 介紹MATLAB中處理多目標優化的一些工具和方法，可能涉及Pareto前沿的生成和可視化。 應用示例： 權衡多個相互衝突的目標，如成本與性能、效率與安全性。 整數規劃（Integer Programming, IP）與混閤整數規劃（Mixed Integer Programming, MIP）： 理論基礎： 變量要求為整數的優化問題。 MATLAB函數： 介紹MATLAB中可用的整數規劃求解器，如通過調用第三方求解器或利用特定函數。 應用示例： 選址問題、排班問題、項目選擇問題等。 全局優化（Global Optimization）： 理論基礎： 避免陷入局部最優解，尋找全局最優解。 全局搜索算法： 模擬退火（Simulated Annealing）、遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）、差分進化（Differential Evolution, DE）、網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。 MATLAB函數： 全局優化工具箱： 重點講解`Global Optimization Toolbox`中的函數，如`ga`, `particleswarm`, `simulannealbnd`, `patternsearch`, `bayesopt`等。 參數設置： Population size, mutation rate, crossover rate, number of iterations, stopping criteria等。 應用示例： 函數擬閤、參數估計、復雜景觀搜索等。 約束優化與魯棒優化： 約束優化： 深入探討各種約束條件的處理策略，以及它們對算法選擇的影響。 魯棒優化： 考慮參數不確定性下的優化問題，旨在找到在各種可能情況下的最優解。介紹不確定集（Uncertainty Sets）和相關的優化方法。 MATLAB應用： 演示如何在MATLAB中建模和求解魯棒優化問題。 第三部分：科學與工程計算技術在MATLAB中的應用 優化算法常常是解決更廣泛科學與工程問題的核心組成部分。本部分將聚焦於MATLAB在這些領域中的關鍵計算技術。 數值積分與微分： 理論基礎： 梯形法則、辛普森法則、高斯積分，數值求導。 MATLAB函數： `integral`, `quad`, `diff`, `gradient`等函數的使用。 應用示例： 計算麵積、體積，求解微分方程的初值問題與邊值問題。 常微分方程（ODE）與偏微分方程（PDE）求解： ODE求解： 歐拉法、改進歐拉法、龍格-庫塔法（Runge-Kutta Methods）等。 MATLAB函數： `ode45`, `ode23`, `ode15s`等求解器，參數設置，處理剛性方程。 PDE求解： 有限差分法（Finite Difference Method, FDM）、有限元法（Finite Element Method, FEM）、有限體積法（Finite Volume Method, FVM）等基本思想。 MATLAB函數： 介紹MATLAB PDE工具箱（PDE Toolbox）或其他相關工具，演示如何構建和求解PDE模型。 應用示例： 模擬物理過程（如熱傳導、流體動力學、電磁場）、生物係統動態等。 插值與擬閤： 理論基礎： 拉格朗日插值、樣條插值（Spline Interpolation）、多項式擬閤、最小二乘法（Least Squares）。 MATLAB函數： `interp1`, `interp2`, `spline`, `polyfit`, `polyval`, `fit`等函數的使用。 應用示例： 數據點之間的估算、麯綫擬閤、模型構建。 傅裏葉變換與信號處理： 理論基礎： 離散傅裏葉變換（DFT）、快速傅裏葉變換（FFT）、傅裏葉級數。 MATLAB函數： `fft`, `ifft`, `fftshift`, `fft2`, `ifft2`等函數的使用。 應用示例： 信號的頻譜分析、濾波、降噪、圖像處理中的頻率域操作。 綫性代數與稀疏矩陣： 理論基礎： 綫性方程組的求解、特徵值問題、奇異值分解（SVD）。 MATLAB函數： `` (左除), `` (右除), `lu`, `qr`, `eig`, `svd`等。 稀疏矩陣： 概念、存儲方式、相關運算，及其在大型問題中的優勢。 應用示例： 係統建模、穩定性分析、降維。 隨機數生成與濛特卡洛模擬： 理論基礎： 各種概率分布的隨機數生成，濛特卡洛方法的原理。 MATLAB函數： `rand`, `randn`, `randi`, 以及其他更專業的隨機數生成函數。 應用示例： 風險評估、金融建模、模擬復雜係統行為、數值積分。 第四部分：高級應用與最佳實踐 在掌握瞭基礎和核心技術之後，本部分將帶領讀者進入更高級的應用領域，並分享在實際工程中提煉齣的最佳實踐。 模型驗證與靈敏度分析： 模型驗證： 如何評估模型的準確性，交叉驗證（Cross-validation）技術。 靈敏度分析： 分析模型輸齣對輸入參數變化的敏感程度，識彆關鍵參數。 MATLAB實現： 介紹相關的MATLAB工具和方法。 算法集成與工作流構建： 多算法組閤： 如何將不同的優化算法或計算技術有機結閤，解決更復雜的問題。 自動化工作流： 設計和實現可重復、可擴展的計算流程。 MATLAB腳本與函數： 強調代碼的模塊化、可讀性和可維護性。 性能優化與並行計算： 代碼優化技巧： 嚮量化操作，避免循環，選擇高效算法。 並行計算： 利用多核CPU和GPU加速計算。 MATLAB並行計算工具箱： `parfor`, `spmd`, GPU計算等。 實際工程案例分析： 本書將精選若乾來自不同工程領域的真實案例，如： 機械工程： 結構優化設計，振動分析。 電子工程： 電路參數優化，信號濾波設計。 控製工程： PID控製器參數整定，係統辨識。 化學工程： 反應器設計，過程優化。 金融工程： 投資組閤優化，風險管理。 每個案例都將詳細闡述問題背景、數學建模、MATLAB算法選擇與實現、結果分析與討論，展示優化算法和科學計算技術的實際威力。 本書的特色與優勢： 理論與實踐的完美結閤： 既有深入的理論講解，又提供大量的MATLAB代碼示例，確保讀者能夠學以緻用。 係統性的知識體係： 覆蓋從基礎到高級的MATLAB優化算法和科學計算技術，構建完整的知識圖譜。 豐富的應用案例： 通過貼近實際的工程案例，幫助讀者理解算法在解決真實世界問題中的價值。 循序漸進的學習路徑： 適閤不同水平的讀者，從入門者到有經驗的工程師和研究人員都能從中獲益。 詳實的MATLAB函數講解： 深入剖析關鍵MATLAB函數的參數、用法和注意事項，避免“知其然不知其所以然”。 強調算法的理解與選擇： 不僅教會讀者如何使用MATLAB函數，更引導讀者理解不同算法的適用場景、優缺點，以及如何根據問題特性進行選擇。 本書的宗旨是成為您在MATLAB優化算法和科學工程計算領域探索的可靠夥伴，幫助您自信地應對和解決日益復雜的工程挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我發現很多關於計算方法的書籍，在處理實際應用中的“髒數據”問題時顯得力不從心。現實世界的數據充滿瞭噪聲、缺失值和不確定性，這使得理論上的完美優化模型往往在實踐中效果不佳。這本書的一大亮點就是它對魯棒優化和不確定性建模的關注。它沒有迴避這些現實的難題，而是提供瞭具體的、基於MATLAB實現的應對策略。例如，在討論隨機優化時，它清晰地展示瞭如何將濛特卡洛模擬與優化過程結閤起來，以評估和降低風險。這種將統計學思維融入經典優化框架的做法，極大地拓寬瞭這本書的應用邊界，使其不僅僅局限於經典的確定性優化問題。我個人認為，對於從事金融工程、環境科學或任何需要處理大量不確定性數據的領域的研究人員和工程師來說，這本書提供的視角是至關重要的，它教會我們如何在信息的缺失和噪聲中，找到“足夠好”的工程解，而不是在追求理論上的“最優解”時陷入泥潭。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB優化算法/科學與工程計算技術叢書》真是讓我這個工科生愛不釋手，尤其是對那些沉迷於用代碼解決實際問題的傢夥來說，簡直是寶藏。我剛開始接觸優化算法的時候，感覺那些理論公式看得頭暈眼花，直到我翻開這本書，纔發現原來這些復雜的數學模型可以這麼直觀地通過MATLAB代碼實現。書中對各種經典算法，比如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等等的講解，不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是非常注重實際操作性。作者似乎特彆理解讀者在麵對真實工程問題時的睏惑，因此每一個算法的介紹都配上瞭清晰的步驟和詳盡的MATLAB代碼示例。我印象特彆深的是關於多目標優化那章，以前總覺得那是高不可攀的領域，但書裏通過一個實際的工程案例，把Pareto前沿的概念講得明明白白，看完後我立刻就能套用到我正在做的項目上，效率提升瞭好幾個檔次。這本書的厲害之處就在於，它完美地平衡瞭理論的深度和實踐的操作性，讓你在掌握算法原理的同時，也能迅速上手應用，對於想用計算技術解決復雜工程挑戰的人來說，是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

對於一個習慣於學術研究的讀者來說，我更看重的是一本書能否提供一個紮實的理論框架，用以支撐我後續的創新性工作。這本《MATLAB優化算法》在這一點上做得相當齣色。它沒有停留在對教科書上標準算法的復述，而是引入瞭一些近些年領域內的前沿思想和混閤算法的思路。例如，在處理全局優化問題時，書中對混閤策略算法（Hybrid Algorithms）的介紹，就不僅僅停留在概念層麵，而是詳細展示瞭如何巧妙地結閤局部搜索的精度和全局搜索的魯棒性。更難得的是，作者在討論這些高級算法時，仍然保持瞭對計算復雜度和收斂速度的嚴格分析，這使得我們能夠科學地評估不同方法的適用性，而不是盲目追求最新的算法名稱。讀完這套書，我感覺自己對優化問題的理解不再局限於解決單個問題，而是上升到瞭對計算範式和算法設計哲學的層麵，這對我的研究方嚮産生瞭積極的影響。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的排版和結構設計非常符閤我這種習慣於快速檢索和查閱的讀者的需求。它不是那種需要從頭到尾精讀一遍的書籍，而更像是一本高質量的“工具手冊”。當你遇到一個特定的優化難題時，比如需要處理大規模稀疏矩陣的優化問題，你可以迅速定位到對應的章節，書中會立刻給齣基於MATLAB內置函數和自定義算法的對比分析。我尤其欣賞作者在附錄部分對科學計算庫函數性能的剖析，這部分內容往往是其他教材所忽略的。很多初學者會直接調用`fmincon`或者其他函數，卻不清楚它們背後的迭代策略和對初始點的敏感性。這本書則把這些“黑箱”操作的底層邏輯攤開來給你看，這對於提升代碼的健壯性和效率是極其有幫助的。我曾因為一個項目中優化結果不穩定而焦頭爛額，最終通過參考書中關於“約束條件處理與罰函數選擇”的章節，找到瞭問題的癥結所在，那感覺就像是拿到瞭一份調試指南。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過好幾本關於計算方法和算法的書籍，大多要麼過於偏嚮理論推導，讓我這個更偏嚮應用的工程師感到枯燥乏味，要麼就是代碼示例過於簡單，根本無法應對實際工作中的復雜約束和高維問題。然而，這本叢書給我的感覺完全不同。它的敘述風格帶著一種老派工程師特有的嚴謹和務實，每一個章節的展開都像是精心設計過的教學路綫圖。比如在講解非綫性規劃那一節，它不僅涵蓋瞭KKT條件等基礎理論，更重要的是，它深入探討瞭梯度下降法在不同初始化條件下的收斂速度差異，這一點對於實際調試代碼至關重要。更讓我贊賞的是，書中對於算法的局限性分析得非常到位，它不會鼓吹某種算法是萬能的“銀彈”，而是明確指齣在什麼樣的數據分布或問題結構下，某個算法可能會失效或者陷入局部最優。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，極大地培養瞭我獨立分析和選擇閤適優化工具的能力，讓我在麵對新的、從未見過的問題時，不再是盲目地試錯，而是能基於紮實的計算基礎做齣理性判斷。這本書簡直是為那些渴望從“代碼搬運工”蛻變為“算法設計師”的讀者準備的。

評分☆☆☆☆☆

確實挺不錯，真的還可以，比超市劃算。

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，感覺不錯的

評分☆☆☆☆☆

還沒看內容，但封皮有點摺瞭。。。。

評分☆☆☆☆☆

昨晚拍的 今下午拿到 京東的速度沒得說 兩本書在紙箱子裏麵裝著 發票沒漏 書本都用塑料膜封裝著 沒有明顯摺痕 紙張摸起來舒服 大概翻瞭一下沒有缺頁 不過有例子程序錶述或者輸齣有誤 總體來說這套書還是不錯 對基本知識講的比較全 作為工具書很有用 果斷好評

評分☆☆☆☆☆

好好好哈哈哈哈哈好好好哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

專業的書，買它首選京東

評分☆☆☆☆☆

活動期間買瞭不少書。價格優惠，可以作為工具書

評分☆☆☆☆☆

剛買迴來，還沒有來得及看，不過書的紙質什麼的都不錯

評分☆☆☆☆☆

講的挺好，比較實用。值得購買。好評！