MATLAB优化算法
出版时间： 2017
内容简介
本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。第一部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； 第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； 第三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； 第四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*优化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者查阅。本书以MATLAB优化内容为主线，结合各种优化模型案例的讲解，各种MATLAB优化算法函数的说明，使读者易看懂、会应用。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
目录
第一部分MATLAB应用基础
第1章MATLAB基础知识
1．1基本概念
1．1．1数据类型概述
1．1．2整数类型
1．1．3浮点数类型
1．1．4常量与变量
1．1．5数组、矩阵、向量和标量
1．1．6字符型数据
1．1．7运算符
1．1．8复数
1．1．9无穷量和非数值量
1．2向量
1．2．1向量的生成
1．2．2向量的加减和数乘运算
1．2．3向量的点、叉积运算
1．3数组
1．3．1数组的创建和操作
1．3．2数组的常见运算
1．4矩阵
1．4．1矩阵生成
1．4．2向量的生成
1．4．3矩阵加减运算
1．4．4矩阵乘法运算
1．4．5矩阵的除法运算
1．4．6矩阵的分解运算
1．5字符串
1．5．1字符串变量与一维字符数组
1．5．2对字符串的多项操作
1．5．3二维字符数组
1．6符号
1．6．1符号表达式的生成
1．6．2符号矩阵
1．6．3常用符号运算
1．7关系运算和逻辑运算
1．7．1关系运算
1．7．2逻辑运算
1．7．3常用函数
1．8复数
1．8．1复数和复矩阵的生成
1．8．2复数的运算
1．9数据类型间的转换
本章小结
第2章MATLAB编程
2．1MATLAB编程概述
2．2MATLAB编程原则
2．3分支结构
2．3．1if分支结构
2．3．2switch分支结构
2．4循环结构
2．4．1while循环结构
2．4．2for循环结构
2．5其他控制程序命令
2．6程序调试
2．6．1程序调试命令
2．6．2常见程序错误
2．6．3内存优化
2．7经典案例
本章小结
第3章MATLAB绘图
3．1数据图像绘制简介
3．1．1离散数据可视化
3．1．2连续函数可视化
3．2二维绘图
3．2．1二维图形基本绘图命令plot
3．2．2二维图形的修饰
3．2．3子图绘制法
3．2．4二维绘图的经典应用
3．3三维绘制
3．3．1三维绘图基本命令
3．3．2网格曲面隐藏线的显示和关闭
3．3．3三维绘图的实际应用
3．4特殊图形的绘制
3．4．1特殊二维图形的绘制
3．4．2特殊三维图形
本章小结
第4章GUI应用
4．1GUI基础概念
4．1．1GUI开发方法
4．1．2GUI基本元素
4．1．3GUI的层次
4．2菜单
4．2．1建立菜单和子菜单
4．2．2菜单对象常用属性
4．2．3快捷菜单
4．3GUIDE的使用
4．4使用Ｍ文件创建GUI对象
本章小结
第二部分MATLAB常规优化算法
第5章MATLAB线性规划
5．1线性规划的概念
5．2线性规划的标准形式
5．3线性规划的MATLAB函数
5．4线性规划问题求解方法
5．4．1单纯形线性规划问题求解
5．4．2多目标线性规划问题求解
5．5线性规划实例
5．5．1生产决策问题
5．5．2工作人员计划安排问题
5．5．3投资问题
5．5．4工件加工任务分配问题
5．5．5厂址选择问题
5．5．6确定职工编制问题
5．5．7生产计划的最优化问题
本章小结
第6章MATLAB非线性规划
6．1非线性规划基础
6．1．1非线性规划标准形式
6．1．2非线性规划MATLAB函数
6．2无约束非线性规划
6．2．1基本数学原理
6．2．2无约束非线性规划函数
6．2．3无约束非线性规划问题的应用
6．3求解非线性规划
6．3．1一维最优化方法
6．3．2无约束最优化方法
6．3．3约束最优化方法
6．4非线性规划实例
6．4．1遗传算法求解非线性规划
6．4．2资金调用问题
6．4．3经营最佳安排问题
本章小结
第7章无约束一维极值
7．1无约束算法基础
7．2进退法
7．3黄金分割法
7．4斐波那契法
7．5牛顿型法
7．5．1牛顿法
7．5．2阻尼牛顿法
7．6割线法
7．7抛物线法
7．8三次插值法
7．9坐标轮换法
本章小结
第8章无约束多维极值
8．1直接法
8．1．1模式搜索法
8．1．2单纯形搜索法
8．1．3Powell法
8．2使用导数计算的间接法
8．2．1最速下降法
8．2．2共轭梯度法
8．3拟牛顿法
本章小结
第9章约束优化方法
9．1约束优化方法简介
9．2随机方向法
9．3复合形法
9．4可行方向法
9．5惩罚函数法
本章小结
第10章二次规划
10．1基本概念
10．2拉格朗日法
10．3起作用集算法
本章小结
第11章多目标函数的优化方法
11．1概述
11．2理想点法
11．3线性加权和法
11．4最大最小法
11．5目标规划法
本章小结
第三部分MATLAB智能优化算法
第12章免疫优化算法及其实现
12．1基本概念
12．2人工免疫系统
12．3免疫遗传算法
12．4免疫算法MATLAB应用实例
12．4．1最短路径规划
12．4．2旅行商问题
12．4．3故障检测问题
本章小结
第13章粒子群优化算法的实现
13．1算法的基本概念
13．2算法的MATLAB实现
13．2．1算法的基本程序
13．2．2适应度函数
13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB应用
13．3粒子群算法的权重控制
13．3．1线性递减法
13．3．2自适应法
13．4混合粒子群算法
13．4．1模拟退火免疫算法
13．4．2基于杂交的算法
