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| 內容簡介： |
《MATLAB编程与最优化设计应用》以MATLAB
R2012a为平台，从应用的角度出发，系统地介绍MATLAB编程及最优化设计。全书共11章，第1
～5章介绍了MATLAB入门、MATLAB编程基础、MATLAB
矩阵及数据分析、MATLAB函数分析及MATLAB科学计算等内容，将读者领入MATLAB的大门，并熟练使用
MATLAB。第6章对优化设计进行概述，让读者领略什么是优化设计及优化设计的基本概念。第7~11章系统地介绍线性规划、整数规划、非线性规划、二次规划、多目标规划、现代智能优化及图与网络优化等内容，让读者轻松地掌握MATLAB在优化设计中的应用。书中的实例可帮助读者充分理解最优化设计的基本概念，高效地解决最优化问题，以及最优化问题的综合应用。
《MATLAB编程与最优化设计应用》适合计算应用、最优化领域和科学计算方向的研究人员使用，也可作为高等院校该类课程的高年级本科生和研究生的教材，还可供读者作为查询最优化数学问题求解方法的参考书。
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| 目錄：
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第1章 MATLAB入门
1.1 MATLAB的特色
1.1.1 MATLABR的特点
1.1.2 MATLAB的优势
1.1.3 MATLAB R2012a新建功能
1.2 MATLAB的安装与运行
1.2.1 MATLAB的安装
1.2.2 MATLAB的运行
1.3 MATLAB工作环境
1.3.1 命令窗口
1.3.2 历史命令窗口
1.3.3 目录和文件管理
1.3.4 工作空间
1.3.5 搜索路径管理
1.4 帮助系统
1.4.1 命令行帮助查询
1.4.2 联机演示系统
1.5 了解MATLAB
1.5.1 命令行编程
1.5.2 绘图功能
1.5.3 M文件编写函数
1.5.4 GUI实例
1.5.5 Simulink仿真
第2章 MATLAB编程基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值类型数据
2.1.2 字符串类型
2.2 基本运算
2.2.1 算术运算
2.2.2 逻辑运算
2.2.3 关系运算
2.3 数组创建及其运算
2.3.1 数组创建
2.3.2 数组指数、对数及开方运算
2.3.3 数组操作
2.4 稀疏矩阵
2.5 单元数组
2.5.1 单元数组创建
2.5.2 单元数组显示
2.5.3 单元数组操作
2.6 结构体
2.6.1 创建结构体
2.6.2 结构体操作
2.7 多项式及其函数
2.7.1 多项式运算
2.7.2 多项式展开
2.7.3 多项式拟合
第3章 MATLAB矩阵及数据分析
3.1 求解代数方程
3.2 矩阵特征量
3.2.1 矩阵的行列式
3.2.2 矩阵的逆
3.2.3 矩阵的秩
3.2.4 矩阵特征值
3.2.5 矩阵条件数
3.2.6 对角阵的转化
3.3 矩阵分解
3.3.1 三角分解
3.3.2 QR分解
3.3.3 Cholesky分解
3.3.4 奇异值分解
3.3.5 Schur分解
3.3.6 海森伯格分解
3.4 数据处理分析
3.4.1 数据排序分析
3.4.2 数据求和（积）、差分
3.4.3 均值与方差分析
3.5 数据预处理
3.5.1 缺失数据处理
3.5.2 异常值
第4章 MATLAB函数分析
4.1 函数的表示
4.2 函数法线与切面
4.2.1 法线
4.2.2 偏导数与梯度
4.3 函数的零极点
4.3.1 函数的零点
4.3.2 函数的极点
4.4 函数积分
4.4.1 单重积分
4.4.2 多重积分
4.4.3 复合梯形求积分
4.4.4 龙贝格求积分
4.4.5 二分法求积分
4.5 线性方程的数值解
4.5.1 直接解法
4.5.2 求解线性方程组的变换
4.5.3 迭代求解法
4.5.4 利用内置函数求解线性方程组
4.6 非线性方程组的数值解法
4.6.1 不动点迭代法
4.6.2 Newton迭代法
4.6.3 拟Newton迭代法
4.6.4 DFP迭代法
4.7 函数可视化
4.7.1 一元函数可视化
4.7.2 二元函数可视化
4.7.3 极坐标图
第5章 MATLAB科学计算
5.1 MATLAB程序结构
5.1.1 顺序结构
5.1.2 循环结构
5.1.3 选择结构
5.1.4 分支语句
5.1.5 错误控制结构
5.2 交互式命令
5.3 插值
5.3.1 一维插值
5.3.2 二维插值
5.3.3 插值方法
5.4 回归分析
5.4.1 问题概述
5.4.2 线性回归分析
5.4.3 多分量回归分析
5.5 曲线拟合
5.5.1 多项式拟合
5.5.2 线性最小二乘拟合
5.5.3 交互式曲线拟合工具
5.6 傅里叶分析
5.6.1 傅里叶变换及逆变换
5.6.2 傅里叶的幅度与相位
5.6.3 傅里叶变换应用实例
第6章 MATLAB优化设计概述
6.1 优化设计背景
6.1.1 常规设计与优化设计
6.1.2 优化设计的发展情况
6.2 优化设计的数学模型
6.2.1 设计变量
6.2.2 设计约束
6.2.3 目标函数
6.2.4 几何意义
6.3 目标函数的极值条件
6.3.1 无约束目标函数的极值条件
6.3.2 有约束目标函数的极值条件
6.4 优化参数设置
第7章 MATLAB线性规划
7.1 线性规划概述
7.2 线性规划问题的形式
7.2.1 一般标准型
7.2.2 矩阵标准型
7.2.3 向量标准型
7.2.4 非标准型的标准化
7.3 线性规划问题的求解
7.4 MATLAB实现线性规划问题
7.4.1 MATLAB标准形式
7.4.2 MATLAB函数调用
7.5 线性规划实例
7.5.1 生产计划安排
7.5.2 配料问题
7.5.3 投资组合问题
7.5.4 投资收益与风险问题
7.5.5 人员计划安排问题
7.5.6 运输问题
7.5.7 绝对值问题
7.6 线性规划的实际应用
7.6.1 问题概述
7.6.2 贪心法
7.6.3 穷举法
第8章 MATLAB整数规划
8.1 整数规划理论知识
8.1.1 典型的整数规划
8.1.2 整数规划案例分析
8.2 求解整数规划
8.2.1 整数规划求解法
8.2.2 用MATLAB求解整数规划
8.3 -1型整数规划
8.3.1 -1型整数规划理论
8.3.2 用MATLAB求解0-1型整数规划
8.4 整数规划实例
8.4.1 生产计划问题
8.4.2 排班问题
8.4.3 资金分配问题
8.4.4 选课问题
8.4.5 背包问题
8.4.6 指派问题
8.4.7 投资项目选择问题
第9章 MATLAB非线性规划
9.1 非线性规划理论知识
9.1.1 典型的非线性规划
9.1.2 非线性规划常见问题
9.2 非线性规划基本概念
9.2.1 无约束非线性规划极值条件
9.2.2 有约束非线性规划极值条件
9.3 求解非线性规划
9.3.1 一维最优化方法
9.3.2 无约束最优化方法
9.3.3 约束最优化方法
9.4 非线性规划实例
9.4.1 证券投资组合问题
9.4.2 资金调用问题
9.4.3 销量最佳安排问题
第10章 MATLAB其他规划
10.1 其他规划概述
10.1.1 二次规划问题概述
10.1.2 多目标规划问题概述
10.1.3 最大最小化问题概述
10.1.4 “半无限”多元问题概述
10.1.5 动态规划问题概述
10.1.6 现代智能优化问题概述
10.2 其他规划问题求解
10.2.1 求解二次规划问题法
10.2.2 求解多目标规划问题法
10.2.3 求解动态规划问题法
10.3 MATLAB求解其他规划
10.3.1 求解二次规划问题
10.3.2 MATLAB求解多目标规划问题
10.3.3 MATLAB求解最大最小化问题
10.3.4 MATLAB求解“半无限”多元问题
10.3.5 MATLAB求解现代智能优化问题
10.4 综合实例——绘制帐篷
第11章 MATLAB图与网络优化
11.1 图论基本知识
11.1.1 图的基本概述
11.1.2 图论的MATLAB实现
11.2 树的基本概念
11.2.1 树的基本性质
11.2.2 Huffman树
11.2.3 广度优先搜索算法
11.2.4 深度优先搜索算法
11.2.5 无向图的生成树算法
11.2.6 有向图的生成树算法
11.2.7 最小生成树算法
11.3 最短路径
11.3.1 最短路径问题概述
11.3.2 求解最短路径问题的方法
11.4 网络最大流
11.4.1 网络最大流问题概述
11.4.2 求解网络最大流问题的方法
11.5 最小费用最大流
11.5.1 最小费用最大流概述
11.5.2 求解最小费用最大流
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