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| 內容簡介： |
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本书系统地讲述应用MATLAB来解决优化问题，通过将优化问题、MATLAB优化工具箱和MATLAB编程这三方面有机结合进行讲述，实用性非常强而且简单易学，优化的方法也非常丰富，包括无约束极值求解、约束优化、非线性最小二乘优化、线性规划、整数规划、二次规划、多目标规划、模拟退火算法、粒子群优化算法和遗传算法。 本书侧重于优化算法的MATLAB实现，同时精选了大量的优化问题实例，通过实例的分析与求解，切实教会读者掌握MATLAB在优化问题方面的应用。 通过本书，读者不仅能熟练使用MATLAB来快速解决实际优化问题，而且还能深入理解优化算法和采用MATLAB编程解决优化问题，从而提高分析和解决问题的能力。 本书可供信息与计算机科学、数学与应用数据、经济与金融、运筹与管理、统计与数据科学、控制以及相关理工科专业的本科生和研究生作为教材、实验或教学参考书，也可供相关工程技术与管理人员、科技工作者和数学建模人员参考。
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| 關於作者： |
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王正林，数学专业博士，擅长数据挖掘、数据分析、机器学习等领域，计算机专业与数学专业知识并重，在大数据领域颇有建树，并撰写了相关领域的多部书籍，部分图书的中文繁体版授权到中国台湾地区。
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| 目錄：
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第１篇MATLAB入门篇
第1章MATLAB概述2
1.1MATLAB的产生与发展2
1.2MATLAB的优势与特点3
1.3MATLAB系统的构成4
1.4MATLAB桌面操作环境5
1.4.1MATLAB启动和退出5
1.4.2MATLAB命令行窗口6
1.4.3MATLAB工作区8
1.4.4编辑器调试器10
1.4.5MATLAB文件管理10
1.4.6MATLAB帮助使用11
1.5MATLAB的工具箱11
1.6小结12
第2章MATLAB计算基础13
2.1MATLAB数值类型13
2.2关系运算和逻辑运算15
2.3矩阵及其运算16
2.3.1矩阵的创建16
2.3.2矩阵的运算17
2.4复数及其运算19
2.4.1复数的表示19
2.4.2复数的绘图20
2.4.3复数的操作函数21
2.5符号运算22
2.5.1符号运算概述22
2.5.2常用的符号运算24
2.6小结26
第3章MATLAB数据可视化基础27
3.1MATLAB数据可视化的基本步骤27
3.2在工作区直接绘图28
3.3利用可视化绘图函数绘图29
3.3.1二维数据可视化29
3.3.2三维数据可视化30
3.4图形的修饰33
3.5小结36
第4章MATLAB编程基础37
4.1MATLAB编程概述37
4.2MATLAB编程原则38
4.3M文件39
4.4MATLAB程序流程控制41
4.5MATLAB的函数及调用44
4.5.1函数类型44
4.5.2函数参数传递47
4.6函数句柄51
4.7MATLAB程序调试53
4.7.1常见程序错误53
4.7.2调试方法55
4.7.3调试工具56
4.7.4M文件分析工具59
4.8MATLAB编程技巧62
4.8.1嵌套计算62
4.8.2循环计算64
4.8.3使用例外处理机制64
4.8.4使用全局变量65
4.8.5通过varargin传递参数67
4.9小结68
第２篇优化计算基础篇
第5章MATLAB优化工具箱70
5.1工具箱概述70
5.1.1工具箱的功能70
5.1.2工具箱的特色70
5.1.3工具箱的结构71
5.2工具箱函数72
5.3GUI优化工具75
5.3.1GUI优化工具的启动75
5.3.2GUI优化工具的界面76
5.3.3GUI优化工具使用步骤77
5.3.4GUI优化工具应用实例78
5.4小结87
第6章无约束一维极值问题88
6.1进退法88
6.2黄金分割法91
6.3斐波那契法93
6.4牛顿法97
6.4.1基本牛顿法97
6.4.2全局牛顿法99
6.5割线法102
6.6抛物线法104
6.7三次插值法107
6.8可接受搜索法109
6.8.1Goldstein法109
6.8.2Wolfe-Powell法112
6.9MATLAB工具箱应用实例114
6.9.1应用fminbnd函数114
6.9.2应用fminsearch函数120
6.9.3应用改进的fminbnd函数120
6.9.4应用maple函数122
6.10小结124
第7章无约束多维极值问题125
7.1直接法125
7.1.1模式搜索法125
7.1.2Rosenbrock法128
7.1.3单纯形搜索法132
7.1.4Powell法136
7.2使用导数计算的间接法139
7.2.1最速下降法139
7.2.2共轭梯度法141
7.2.3牛顿法143
7.2.4修正牛顿法145
7.2.5拟牛顿法147
7.2.6信赖域法152
7.2.7显式最速下降法155
7.3MATLAB工具箱应用实例157
7.3.1应用fminsearch函数157
7.3.2应用fminunc函数163
7.3.3应用fminimax函数165
7.4小结168
第8章约束优化问题169
8.1Rosen梯度投影法169
8.2罚函数法173
8.2.1外点罚函数法173
8.2.2内点罚函数法180
8.2.3混合罚函数法182
8.2.4乘子法187
8.3坐标轮换法190
8.4复合形法194
8.5MATLAB工具箱应用实例198
8.6小结199
第9章非线性最小二乘优化问题201
9.1G-N法201
9.2修正G-N法204
9.3L-M法206
9.4MATLAB工具箱应用实例210
9.5小结211
第10章线性规划212
10.1单纯形法212
10.2修正单纯形法219
10.3大M法223
10.4变量有界单纯形法225
10.5MATLAB工具箱应用实例227
10.6小结230
第11章整数规划231
11.1割平面法231
分支定界法237
11.30-1规划243
11.4MATLAB工具箱应用实例246
11.5小结247
第12章二次规划248
12.1拉格朗日法248
12.2起作用集算法250
12.3路径跟踪法254
12.4MATLAB工具箱应用实例257
12.5小结261
第13章多目标规划262
13.1多目标规划概述262
13.2多目标规划的解法263
13.2.1基于一个单目标问题的方法263
13.2.2基于多个单目标问题的方法264
13.3MATLAB工具箱应用实例265
13.4小结269
第３篇优化计算高级篇
第14章模拟退火算法272
14.1模拟退火算法概述272
14.2模拟退火算法的基本步骤273
14.3MATLAB工具箱应用实例274
14.4小结279
第15章粒子群优化算法280
15.1粒子群算法概述280
15.2基本粒子群算法281
15.3带压缩因子的粒子群算法285
15.4权重改进的粒子群算法289
15.4.1线性递减权重法289
15.4.2自适应权重法293
15.4.3随机权重法296
15.5变学习因子的粒子群算法298
15.5.1同步变化的学习因子298
15.5.2异步变化的学习因子301
15.6二阶粒子群算法304
15.7二阶振荡粒子群算法306
15.8混沌粒子群算法309
15.9混合粒子群算法313
15.9.1基于自然选择的算法313
15.9.2基于杂交的算法316
15.9.3基于模拟退火的算法319
15.10小结322
第16章遗传算法323
16.1遗传算法概述323
16.2基本遗传算法324
16.3顺序选择遗传算法328
16.4适值函数标定的遗传算法332
16.5大变异遗传算法336
16.6自适应遗传算法340
16.7双切点交叉遗传算法343
16.8多变异位自适应遗传算法347
16.9MATLAB工具箱应用实例351
16.10小结354
第４篇综合实战篇
第17章工程最优化实战356
17.1线性规划实战356
17.1.1生产任务分配问题356
17.1.2运输问题359
17.1.3生产运输问题363
17.1.4资源利用问题369
17.2整数规划实战370
17.2.1下料问题370
17.2.2配套问题372
17.2.3有限选址问题374
17.2.4生产组织与计划问题375
17.3无约束优化实战376
17.3.1选址问题376
17.3.2销售利润问题378
17.3.3库存问题379
17.4约束优化实战381
17.4.1最大体积问题381
17.4.2资源分配问题382
17.4.3和三角形有关的极值问题383
17.4.4点到曲线的距离384
17.4.5曲线到曲线的距离388
17.5多目标规划实战390
17.6小结395
第18章经济金融最优化实战396
18.1最大利润问题396
18.1.1不考虑销售影响396
18.1.2考虑销售影响397
18.2最优消费问题399
18.3最优投资分配问题400
18.4最优资金使用问题402
18.5最优产量问题403
18.5.1古诺竞争模型403
18.5.2斯塔克尔伯格竞争模型404
18.6最优投资组合问题405
18.6.1标准均值-方差组合406
18.6.2有上界的均值-方差组合407
18.6.3有交易成本的均值-方差组合408
18.6.4自融资均值-方差投资组合409
18.7小结410
参考文献411
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| 內容試閱：
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前言
8年修订了4版，长期占据同类书的销售前列，这样的结果我还是想给自己点个小写的赞^_^。本书还是优化圈的白富美，白：内容直白因而简单易学，工具箱函数及优化工具三两下就搞定了，这也是菜鸟最想要的；富：例子丰富算法丰富，这次还加量不减质地新增了多目标规划和模拟退火算法；美：封面更美观，两只美丽觅食的小鸟，你知道吗，粒子群算法最初就是闲得蛋疼的歪果仁傻呆呆地看着鸟群觅食而发散出来的，两只美丽的小鸟启示了现代优化算法，当然，在模拟退火算法那章你还能看到好几个有非常多的局部最小和最大点的图，超漂亮，这莫非就是传说中的数学之美，我在想，是不是世间任何美好的形状都可以用数学来描述？
白富美当然少不了粉丝，本书因为内容全面、讲解细致、实例丰富而深受广大读者的喜爱，同时也积累了不少粉丝，而且还有不少粉丝给我们反馈，提出了非常不错的意见和建议，太谢谢了！
根据你们的需求和软件的升级，我们结合MATLAB软件的最新版本，对全书的内容进行了完善与优化，使之更加适合读者的需要。
为什么要学习优化算法
生活无处不优化，想想我们一生中遇到的各种各样的优化问题，你打车去个地方，是时间优先还是价钱优先呢？你吃个饭，是价钱优先还是健康优先？你找个工作，是机遇优先还是待遇优先？
最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素（的量），以使某一（或某些）指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，你会越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如高大上的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。
新版导读
全书分4篇18章，由浅入深，分为MATLAB入门篇、优化计算基础篇、优化计算高级篇和综合实战篇。
1．MATLAB入门篇（第1~4章）
包括MATLAB概述、MATLAB计算基础、MATLAB绘图基础、MATLAB编程基础等内容。
MATLAB具有强大的计算功能和数据可视化功能，是首选的计算软件。了解软件，掌握其计算和绘图两大功能，熟练使用MATLAB进行编程是应用MATLAB的基础。
2．优化计算基础篇（第5~13章）
包括MATLAB优化工具箱、无约束一维极值问题、无约束多维极值问题、约束优化问题、非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、多目标规划等内容。
从理论与实际相结合的角度出发，介绍常用的7类优化方法及其算法，采用简洁明了的套路讲述：（1）算法原理，（2）算法步骤，（3）算法的MATLAB实现，（4）算法举例。
书中不仅介绍MATLAB优化工具箱中这些算法的实现函数，还着重编写了算法的MATLAB程序，并通过实例进行验证。
3．优化计算高级篇（第14~16章）
包括模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法等内容。
讲述3类常用的现代优化方法，对其中的典型优化算法一一通过MATLAB编程实现，拓展了MATLAB解决优化问题中的难解问题。
4．综合实战篇（第17~18章）
包括工程最优化实战和经济金融最优化实战等内容。
立足于典型、实际的优化应用问题，综合展示应用MATLAB实现优化计算的全过程，即问题分析、数学建模、确定算法、运用MATLAB完成优化计算。
通过实战教会读者如何根据实际问题的特点抽象出不同类型的模型，然后选择不同的方法进行计算并进行数值实现。而且还触类旁通地向读者介绍MATLAB在若干领域的优化问题中的应用，达到学以致用。
对关心、支持我们的读者，尤其是那些给我们反馈问题、促进我们不断提高的读者表示感谢！
由于作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，敬请读者指正，我们的电子邮箱是wa_2003@126.com。
作 者
2016年初秋于北京
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