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2023-10-24 04:26| 来源: 网络整理| 查看: 265

本书以MATLAB R2015b版本进行编写,以最优化计算为主线、MATLAB为辅助工具进行讲述,实用性非常强,优化方法也非常丰富,主要包括MATLAB R2015b概述、MATLAB计算基础、MATLAB数值计算、最优化计算概述、线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、多目标规划及其他规划、群智能算法等内容。 本书侧重于最优化算法的MATLAB实现,精选了大量的最优化实例,通过实例分析求解,做到理论与实践相结合。 本书适用于计算应用、最优化领域和科学计算方向的研究人员使用,也可作为高校该类课程的本科生和研究生教材,还可作为读者查询最优化数学问题求解方法的参考书。

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前言 MATLAB作为一款科学计算软件逐渐被广大科研人员所接受,以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广大高校师生及科研人员的认可,借助MATLAB能够解决绝大部分的工程问题。对于从事数据分析和计算方面的工作者和学习者来说,MATLAB是一个很好的工具。 MATLAB的创始人是Cleve Moler,他是美国工程院院士,MathWroks董事长和首席数学家。MATLAB可用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为需要进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 最优化理论和方法自古就有,最典型的实例就是黄金分割,最优化方法形成为科学方法则是在17世纪后。牛顿和莱布尼茨创立的微积分理论为最优化问题的解决提供了理论基础,而后产生的优化方法和简单库存模型等精确的解析方法可以称为古典最优化方法。虽然古典最优化方法出现得比较早,但是由于计算手段的限制,这些方法在解决实际问题时遇到了瓶颈,随着计算机的兴起和日益普及,原来制约优化设计的技术突飞猛进,得到了广泛的应用并创造了巨大的经济效益和社会价值。 随着计算机应用技术的发展,各种可用于最优化的方法设计与实现的软件层出不穷,丰富了科研技术人员的开发研究手段,提高了解决实际问题的效率。而MATLAB以其强大的科学计算功能和覆盖面广、专业性强的工具箱发展成适合多学科、跨平台的大型实用科学计算软件,也为最优化计算问题的解决提供了有力的工具。 本书以工程应用为基础,将最优化理论和方法与MATLAB相结合,帮助读者从理论和实践两个方面提高解决最优化的能力,让即便是数学基础不够深厚的读者,也同样能够利用MATLAB解决较难的最优化数学问题,为读者能够快速地进入这个领域、设计高效可行的最优化方案奠定一个扎实的基础。 编写本书具有如下特点。 (1) 版本新,函数新。 MATLAB每年更新两次,神经网络工具箱也随之更新换代,许多旧的函数废弃不用,同时又有新的函数补充进来。本书基于MATLAB R2015b,介绍了新版本下的神经网络工具箱的使用方法。 (2) 由浅入深,层次分明。 本书的内容以最优化理论为主线,最优化方法与实际应用相结合的实例为基础,结合编者的多年教学实践经验,由浅入深地介绍各种最优化理论和方法在MATLAB中的实现方法。 (3) 内容讲解不枯燥。 本书结合相关理论和实践,由实践支撑理论,通过求解流程以及算法迭代过程的实现,让读者更容易理解并且掌握,书中许多实例是读者经常碰到的,读起来不枯燥。 (4) 应用性强。 在介绍最优化设计的章节中,每章都有应用MATLAB解决各领域中的实际最优化问题,最后以一个或几个实际应用的例子总结本章内容,帮助降低读者学习门槛、提高学习效率。 全书共分为10章,主要内容包括: 第1章介绍MATLAB R2015b,主要包括MATLAB的发展史、MATLAB R2015b的新功能、MATLAB的工作环境及控制流等内容。 第2章介绍MATLAB计算基础,主要包括MATLAB的矩阵、绘图、编程技巧等内容。 第3章介绍MATLAB数值计算,主要包括数据排序、符号运算、多项式运算、数据插值等内容。 第4章对最优化计算进行概述,主要包括最优化的发展史、最优化的定义、优化工具箱等内容。 第5章介绍线性规划,主要包括对线性规划的概述,线性规划的标准型、方法、实际应用等内容。 第6章介绍非线性规划,主要包括非线性规划的概述、一维最优化方法、多维无约束非线性、非线性规划的实际应用等内容。 第7章介绍整数规划,主要包括整数规划的概述、案例分析、求解、实际应用等内容。 第8章介绍二次规划,主要包括等式约束二次规划及二次规划的MATLAB实现等内容。 第9章介绍多目标规划及其他规划,主要包括多目标规划、最大最小化、半无限规划、动态规划等内容。 第10章介绍了群智能算法,主要包括粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等内容。 本书适用于计算应用、最优化领域和科学计算方向的研究人员使用,也可作为高校该类课程的本科生和研究生的教材,还可作为读者查询最优化数学问题求解方法的参考书。 本书主要由李娅编写,此外参与编写的还有李炳辉、李丹、曾虹雁、邓俊辉、邓秀乾、邓耀隆、高泳崇、李嘉乐、李旭波、梁朗星、梁志成、刘超、刘泳、卢佳华、张棣华、张金林、钟东山、詹锦超、叶利辉、杨平和许兴杰。 由于时间仓促,加之作者水平有限,错误和疏漏之处在所难免。在此,诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。 作者 2016年5月

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