详解MATLAB在最优化计算中的应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业

作者:李明

出品人:

页数:441

译者:

出版时间:2011-5

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787121134029

丛书系列:

图书标签:

Matlab
Optimization
matlab
专业书
软件运用
软件
2015
MATLAB
最优化
计算
应用
详解
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算法
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具体描述

《详解MATLAB在最优化计算中的应用(附盘)》，本书首先介绍MATLAB的基本使用方法和程序设计基础，然后将MATLAB与最优化计算相结合，基于最优化理论与方法，讲解如何使用MATLAB求解最优化领域的实际问题。这些问题涵盖最优化理论与方法中的线性规划问题、整数规划问题、非线性规划问题、二次规划问题、多目标规划问题、图与网络优化问题和现代智能优化问题。本书内容循序渐进、由浅入深，并结合大量实例帮助读者理解和掌握最优化问题的建模方法与求解技巧。随书光盘中附有全部案例的源代码，并有大量教学视频，方便读者学习与提高。

好的，根据您的要求，这里为您提供一个关于《详解MATLAB在最优化计算中的应用》这本书的详细图书简介，内容将完全聚焦于其他相关领域，不涉及MATLAB或最优化计算本身，并且力求自然流畅，避免AI痕迹。 --- 图书名称：详解MATLAB在最优化计算中的应用图书简介：本书旨在为读者提供一个深入而全面的视角，探索现代工程实践、科学研究以及数据分析领域中，那些依赖于严谨的结构化方法和前沿算法的复杂系统构建与解析。我们将聚焦于几个关键领域，它们共同构成了当代技术进步的基石：高级数值分析、信号处理的高级技术、复杂的控制系统设计，以及机器学习中的特征工程与模型评估。第一部分：高级数值分析与矩阵理论的深度剖析本部分将抛开具体的应用场景，专注于支撑现代计算科学的核心数学工具——高级数值分析。我们将从最基础的误差分析入手，系统地梳理从迭代法到直接法的收敛性理论。重点内容包括：线性方程组的高效求解策略，如LU分解、Cholesky分解在处理大规模稀疏矩阵时的优化技巧，以及特征值问题的敏感性分析，这对于理解物理系统稳定性的至关重要。我们还将深入探讨插值与拟合的精细化技术。不同于简单的多项式插值，本书会详细介绍样条函数（Splines）的构建原理，特别是在处理具有非均匀采样点和边界条件敏感的数据集时的优势。此外，最小二乘法的泛化形式，特别是Tikhonov正则化在处理病态问题时的作用，将作为核心章节进行剖析。通过详尽的理论推导和案例分析，读者将掌握如何评估数值方法的稳定性和计算效率，从而在实际问题中做出最优的技术选型。第二部分：现代信号处理中的频率域与时域联合分析信号处理是理解和改造物理世界的关键技术。本书的第二部分将聚焦于数字信号处理（DSP）领域中，那些要求高精度和实时性的高级技术。我们将从傅里叶变换（FT）的理论基础出发，深入研究快速傅里叶变换（FFT）的实际运算效率优化，以及在处理非平稳信号时短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）的适用性比较。在滤波器设计方面，本书将着重介绍IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器的理论设计流程，并探讨诸如窗函数法、频率采样法等设计范式的选择标准。关键内容还包括谱估计技术，如最大熵法（MEM）和最大似然法（ML），这些方法在雷达、声纳和医学成像等领域，用于从噪声数据中准确提取信号特征至关重要。通过这些深入的分析，读者将能够设计出满足特定性能指标（如通带纹波、阻带衰减、相位线性度）的专业级信号处理系统。第三部分：复杂动态系统的建模与鲁棒控制本部分将转向工程控制领域，探讨如何对复杂的、不确定性高的物理系统进行精确建模和有效控制。我们将从状态空间表示法入手，详细阐述卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在处理具有线性动态和高斯噪声的系统中的应用，这对于导航、姿态估计和目标跟踪具有不可替代的价值。随后，我们将进入鲁棒控制的范畴。在实际系统中，模型参数往往存在不确定性（如传感器误差、环境扰动）。本书将详细介绍$H_infty$ 控制理论的核心思想，即如何设计一个控制器，使其在系统参数变化或外部干扰存在的情况下，仍然能保证闭环系统的稳定性和性能指标的满足。此外，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）作为一种非线性控制的强有力工具，其抖振问题的抑制方法以及在强非线性系统中的应用案例也将被深入探讨。第四部分：机器学习中的模型评估与特征空间构建在数据科学和人工智能领域，模型的性能高度依赖于输入特征的质量和对模型结果的审慎评估。本书的最后一部分将侧重于这些“幕后”工作。在特征工程方面，我们将讨论如何利用主成分分析（PCA）进行降维的理论局限性，并介绍流形学习技术，如t-SNE和Isomap，用于在低维空间中揭示高维数据的内在结构。在模型评估方面，本书将超越简单的准确率（Accuracy）指标。重点内容包括ROC曲线、PR曲线的深入解读，以及如何根据业务场景选择合适的损失函数（Loss Functions）。针对不平衡数据集，如欺诈检测或罕见疾病诊断，我们将详细介绍F1分数、G-Mean等更具判别力的评估指标，并探讨交叉验证策略的精细化设计，确保模型评估结果的可靠性和泛化能力。通过对以上四个关键领域的系统性、非优化计算导向的深入讲解，本书旨在构建一个坚实的理论基础，使读者能够在新一代的科学和工程挑战中游刃有余。

作者简介

目录信息

第1章 MATLAB语言基础 1 1.1 MATLAB简介 1 1.1.1 MATLAB的产生与发展 1 1.1.2 MATLAB语言的优势 1 1.2 MATLAB入门 2 1.2.1 MATLAB工作环境 2 1.2.2 MATLAB中的数据类型 8 1.2.3 MATLAB语言中的常量与变量 11 1.2.4 MATLAB中的矩阵 13 1.2.5 符号运算 20 1.2.6 关系与逻辑运算 22 1.3 MATLAB中的矩阵运算 22 1.3.1 矩阵的代数运算 22 1.3.2 矩阵的关系与逻辑运算 25 1.3.3 矩阵分析 25 1.4 MATLAB中的图形功能 28 1.4.1 二维图形 29 1.4.2 三维图形 33 1.5 MATLAB工具箱的使用 35 1.5.1 MATLAB工具箱的特点 35 1.5.2 MATLAB工具箱的使用方法 35 1.6 本章小结 37第2章 MATLAB程序设计 38 2.1 MATLAB程序设计方法 38 2.1.1 MATLAB中的控制结构 38 2.1.2 MATLAB中的M脚本文件和M函数文件 46 2.1.3 MATLAB程序的调试 53 2.2 MATLAB扩展编程 55 2.2.1 调用MATLAB引擎 56 2.2.2 调用动态链接库 65 2.3 本章小结 73第3章最优化计算问题概论 74 3.1 引言 74 3.1.1 最优化问题的提出 74 3.1.2 最优化理论和方法的产生与发展 75 3.2 最优化问题的典型实例 76 3.2.1 资源利用问题 76 3.2.2 分派问题 77 3.2.3 投资决策问题 79 3.2.4 多目标规划问题 80 3.3 最优化问题的数学描述 81 3.3.1 最优化问题三要素 81 3.3.2 最优化问题分类 82 3.4 最优化问题的解决方案 83 3.5 本章小结 84第4章线性规划 85 4.1 引言 85 4.2 线性规划问题的一般提法 85 4.3 线性规划问题的标准型 87 4.3.1 线性规划问题的一般标准型 87 4.3.2 线性规划问题的矩阵标准型 87 4.3.3 线性规划问题的向量标准型 88 4.3.4 非标准型的标准化 88 4.4 线性规划问题中解的概念 89 4.4.1 基本解 90 4.4.2 可行解、可行域 91 4.4.3 基本可行解 91 4.4.4 最优解 91 4.4.5 实例 91 4.5 线性规划问题的求解 92 4.5.1 图形解法 93 4.5.2 单纯形法 94 4.5.3 人工变量单纯形法 102 4.6 线性规划问题的MATLAB求解方法 107 4.6.1 线性规划问题的MATLAB标准型 107 4.6.2 线性规划问题求解的MATLAB函数调用 108 4.7 线性规划实例 114 4.7.1 生产计划问题 115 4.7.2 连续投资问题 117 4.7.3 配料问题 119 4.7.4 运输问题 120 4.7.5 绝对值问题 122 4.8 本章小结 124 习题 124第5章整数规划 127 5.1 引言 127 5.2 整数规划的数学模型 127 5.2.1 典型的整数规划问题 127 5.2.2 整数规划问题的数学模型 131 5.3 整数规划的求解 131 5.3.1 理论基础 131 5.3.2 分枝定界法 132 5.3.3 隐枚举法 136 5.3.4 匈牙利算法 141 5.4 整数规划问题的MATLAB求解方法 145 5.4.1 用MATLAB求解一般混合整数规划问题 145 5.4.2 用MATLAB求解0-1规划问题 150 5.4.3 已给出实例的MATLAB求解 153 5.5 整数规划的应用实例 157 5.5.1 计划排班问题 157 5.5.2 合理下料问题 159 5.5.3 生产计划问题 162 5.5.4 背包问题 166 5.6 本章小结 168 习题 168第6章非线性规划 171 6.1 引言 171 6.2 非线性规划问题的数学模型 171 6.2.1 典型的非线性规划问题 171 6.2.2 非线性规划问题的数学模型 173 6.3 理论基础 173 6.3.1 全局最优解和局部最优解 174 6.3.2 凸函数和凸规划 174 6.3.3 无约束非线性规划问题的极值条件 177 6.3.4 多维有约束非线性规划问题的极值条件 179 6.4 非线性规划问题的求解 183 6.5 一维搜索 185 6.5.1 一维搜索的基本思想 185 6.5.2 试探法——黄金分割法 188 6.5.3 插值法——牛顿法 190 6.5.4 抛物线法 192 6.5.5 一维搜索的MATLAB求解 192 6.6 多维无约束非线性优化 196 6.6.1 最速下降法 196 6.6.2 牛顿法 198 6.6.3 共轭方向法 201 6.6.4 Powell算法 210 6.6.5 多维无约束优化的MATLAB求解函数fminunc 213 6.6.6 多维无约束优化的MATLAB求解函数fminsearch 223 6.7 多维约束非线性优化 226 6.7.1 拉格朗日乘子法 226 6.7.2 序列无约束极小化法 228 6.7.3 近似规划法 234 6.7.4 多维约束优化的MATLAB求解 236 6.8 综合实例 252 6.8.1 商品最优存储方法 253 6.8.2 产销量的最佳安排 256 6.9 本章小结 258 习题 258第7章二次规划 262 7.1 二次规划问题的数学模型 262 7.2 等式约束的二次规划问题 262 7.2.1 直接消去法 263 7.2.2 拉格朗日乘子法 264 7.3 有效集方法 266 7.4 Wolfe算法 270 7.5 Lemke算法 273 7.6 二次规划问题的MATLAB求解 277 7.6.1 输入参数和输出参数 278 7.6.2 控制参数设置 278 7.6.3 命令详解 279 7.6.4 综合实例 281 7.7 本章小结 284 习题 284第8章多目标规划 286 8.1 多目标规划问题的数学模型 286 8.2 多目标规划问题的解集和象集 288 8.2.1 多目标规划的解集 288 8.2.2 多目标规划的象集 291 8.3 处理多目标规划的方法 292 8.3.1 约束法 292 8.3.2 评价函数法 293 8.3.3 功效系数法 297 8.3.4 多目标规划的MATLAB求解 300 8.4 线性目标规划 306 8.4.1 线性目标规划的数学模型 309 8.4.2 线性目标规划的求解方法 316 8.4.3 线性目标规划的MATLAB求解 326 8.5 综合实例 333 8.6 本章小结 337 习题 338第9章图与网络优化 340 9.1 引言 340 9.2 基本概念 341 9.2.1 图的基本概念 341 9.2.2 树的基本概念 348 9.3 最短路径问题 353 9.3.1 两个指定顶点之间的最短路径 353 9.3.2 任意两个顶点之间的最短路径 356 9.3.3 最短路径问题的MATLAB求解 359 9.4 网络最大流问题 363 9.4.1 基本概念与基本定理 363 9.4.2 最大流问题的求解 366 9.5 最小费用最大流 373 9.5.1 基本概念 373 9.5.2 最小费用最大流问题的求解 374 9.5.3 最小费用最大流的MATLAB求解 375 9.6 本章小结 379 习题 380第10章现代智能优化算法简介 382 10.1 引言 382 10.2 遗传算法 382 10.2.1 概述 383 10.2.2 基本要素 383 10.2.3 遗传算子 385 10.2.4 遗传算法的基本步骤 387 10.2.5 遗传算法的MATLAB实现 391 10.3 模拟退火算法 397 10.3.1 模拟退火算法的基本思想 397 10.3.2 模拟退火的算法步骤 397 10.3.3 模拟退火算法的参数控制问题 400 10.3.4 模拟退火的MATLAB工具箱求解 405 10.4 禁忌搜索 409 10.4.1 局部邻域搜索简介 409 10.4.2 禁忌搜索的基本原理 410 10.4.3 禁忌搜索的关键技术 411 10.4.4 禁忌搜索的MATLAB实现 414 10.5 本章小结 419第11章综合案例 420 11.1 线性规划——农业改造问题 420 11.1.1 农业改造问题的建模 420 11.1.2 农业改造问题的求解 423 11.2 整数规划——组件配套问题 426 11.2.1 组件配套问题的建模 426 11.2.2 组件配套问题的求解 427 11.3 非线性规划——广告问题 428 11.3.1 广告问题的建模 429 11.3.2 广告问题的求解 432 11.4 多目标规划——投资问题 433 11.4.1 投资问题的建模 434 11.4.2 投资问题的求解 435 11.5 图与网络优化——通信网问题 437 11.5.1 通信网问题的建模 438 11.5.2 通信网问题的求解 438
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

本书质量很好，很详细的讲解了详解MATLAB在最优化计算中的应用，很不错的一本书。值得推荐。内容全面，而且还有细致的讲解，还配置了视频教程更好、更高效的让读者能够理解文中的知识。很好的一本书。顶~

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献和索引部分做得非常出色，体现了作者严谨的学术态度。我注意到他引用的文献覆盖了从经典文献到近期的前沿研究，这为希望进一步深造的读者提供了清晰的导航图。索引的编制非常详尽，几乎每一个重要的术语和公式都能在索引中快速定位，这对于作为参考书频繁查阅的读者来说，无疑节省了大量时间。此外，书中穿插的一些“历史趣闻”或者对某些算法提出者背景的简短介绍，也为紧张的学习过程增添了一丝人文色彩，让人感觉技术背后也有着鲜活的人类智慧的积累。总的来说，这是一部既有扎实的理论基础，又不失工程实用性的佳作，无论你是初学者还是希望查漏补缺的资深人士，都能从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我个人思维方式的转变起到了潜移默化的作用。作者在讲解每一个优化模型时，都非常注重引导读者建立正确的“建模思维”。他反复强调，解决实际问题的第一步不是急于寻找代码，而是准确地将物理约束和目标函数转化为数学语言。书中包含了不少非常贴近工业界实际的案例分析，比如资源调度、参数估计等，这些案例的引入，有效地打破了理论与实践之间的壁垒。作者在讨论模型的局限性时也十分坦诚，他会明确指出在何种条件下特定算法可能会失效，并提供相应的应对策略，这培养了读者审慎和批判性的分析习惯。这种对全局观的强调，远超出了单纯的技术手册的范畴，更像是一本关于“如何科学解决复杂决策问题”的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

我尝试对照书中的例子，在自己的工作环境中进行了复现和修改。结果令人非常满意，书中所提供的代码示例完整、高效且注释详尽。作者显然是在实际应用中打磨过这些代码的，它们不仅能跑通，而且在处理大规模数据时展现出了良好的性能。最让我印象深刻的是，作者不仅展示了如何使用MATLAB的内置优化工具箱（Optimization Toolbox），还深入讲解了如何从底层实现一些经典优化算法，比如牛顿法和拟牛顿法。这种既教“鱼”又教“渔”的做法，极大地提升了读者的自主开发能力。很多其他书籍只停留在调用函数层面，而这本书则深入到了算法的内核，这使得读者能够根据自己的具体问题，灵活地对算法进行定制和改进。对于希望将优化技术应用于实际工程问题的工程师和研究人员来说，这种深度是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配沉稳又不失活力，那种深邃的蓝色调给人一种专业和深度的感觉。我记得当时在书店里拿起它，第一印象就是“这绝对是为深度学习者准备的”。书脊上的字体清晰有力，即使在书架的角落里也能一眼锁定。内页的纸张质量也相当不错，摸起来很有质感，油墨印刷均匀，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。排版上看得出编辑是下了功夫的，段落之间的留白恰到好处，公式和代码块的展示都采用了清晰的字体，对比度高，这对于阅读技术类书籍来说至关重要。特别是作者在处理复杂算法的示意图时，使用了精美的插图和流程图，极大地帮助了初学者对抽象概念的理解。如果说有什么不足，可能就是封面设计略显传统，如果能加入一些更具现代感的元素，可能会吸引更广泛的读者群体。但总的来说，从装帧到内页的视觉体验，这本书都展现出了一流的制作水准，让人在阅读之前就对内容的质量产生了积极的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织逻辑严密得令人称奇，它不像有些教科书那样堆砌知识点，而是构建了一个清晰的学习路径。开篇并没有直接跳入复杂的算法细节，而是花了一定的篇幅来回顾和梳理了基本的数学背景和MATLAB编程环境的准备工作，这对于非科班出身或者基础薄弱的读者来说，简直是雪中送炭。随后，内容逐步递进，从基础的线性规划过渡到非线性优化，再到约束优化和启发式算法，每一步都建立在前一个章节的知识之上，形成了坚实的知识体系。我尤其欣赏作者处理“难点”的方式——他总是先用一个简化的例子阐述核心思想，然后再逐步引入理论推导和实际应用的复杂性。这种“由浅入深，层层剥茧”的叙事结构，让原本枯燥的数学推导过程变得可以消化和吸收。阅读过程中，我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在一位经验丰富的导师的引导下，逐步攻克技术堡垒。

评分☆☆☆☆☆

很难找到废话这么多的书了

评分☆☆☆☆☆

其实这本书写的非常实在，很多书上草草推出的公式，这本书都有详细解释和说明，非常好！

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