内容简介
《运筹学与最优化MATLAB编程》主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等算法和MATLAB编程等内容。这些内容是管理、经济类及大部分工科类学生应具备的知识。作为教材,《运筹学与最优化MATLAB编程》内容着重阐述基本思路、必要的理论和方法,以及应用中需了解、掌握的知识,力求做到深入浅出,适于教学和自学。《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为运筹学与最优化方法的配套教材使用,便于读者了解、认识实际解决运筹学与最优化方法问题的思路和手段。
《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为管理、经济类专业研究生的参考教材,也可作为其他有关专业本科高年级学生、研究生的教材或教学参考书,对于希望了解、认识及应用运筹学与最优化方法的各类人员也有一定的参考价值。
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目录
前言
第1章 运筹学概述
1.1 运筹学的特点及其应用
1.1.1 朴素运筹学思想及其深刻内涵
1.1.2 运筹学研究的工作步骤
1.2 运筹学建模
1.2.1 运筹学建模的一般思路
1.2.2 运筹学模型的评价
1.2.3 运筹学模型的求解
1.3 基本概念和符号
1.3.1 空间与向量
1.3.2 梯度向量与Hesse矩阵
1.3.3 点和方向
第2章 基本概念和基本理论
2.1 基本概念
2.2 经典优化算法
2.2.1 线性最优化
2.2.2 非线性最优化
2.3 启发式算法
2.4 全局最优与计算复杂性
2.5 计算误差理论
2.5.1 误差产生的原因和形式
2.5.2 误差处理的几种方法
2.5.3 病态函数的判别
2.5.4 算法的稳定性
第3章 MATLAB基本介绍
3.1 MATLAB的发展历程和影响
3.2 MATLAB界面介绍
3.3 MATLAB操作介绍
3.4 M文件函数
3.5 Excel-Link
第4章 优化算法的基本结构
4.1 常用的算法搜索结构
4.1.1 收敛性的概念
4.1.2 收敛准则(停止条件)
4.1.3 收敛速度
4.1.4 线性搜索算法
4.1.5 二次模型
4.1.6 下降算法模型
4.2 一维搜索算法
4.2.1 黄金分割法(精确一维搜索)
4.2.2 进退法
4.2.3 沃尔夫法
4.3 MATLAB函数Fminbnd
第5章 线性规划
5.1 线性规划的模型结构
5.2 线性规划的单纯形法
5.2.1 单纯形算法
5.2.2 单纯形表格法的MATLAB程序:simplexTab
5.3 linprog函数
5.3.1 实例演示1:(对应程序test2)
5.3.2 实例演示2:(对应程序test4)
第6章 无约束优化算法
6.1 最优性条件
6.2 最速下降法
6.2.1 算法原理
6.2.2 算法步骤
6.2.3 程序示例
6.3 牛顿算法
6.3.1 算法原理
6.3.2 算法步骤
6.3.3 算法特点
6.4 拟牛顿算法(变尺度法)
6.4.1 算法原理
6.4.2 算法步骤
6.4.3 算法性质
6.4.4 程序示例
6.5 单纯形法
6.5.1 算法原理
6.5.2 函数Fminsearch
6.6 含参数的优化问题
6.7 大规模无约束优化问题
第7章 约束优化算法
7.1 罚函数法(内点法)
7.2 拉格朗日乘子法
7.3 乘子法MATLAB程序及其使用
7.3.1 Al_main函数
7.3.2 乘子法Al_main函数使用方法
7.4 Fmincon函数
7.4.1 函数示例(1)
7.4.2 函数示例(2)
7.4.3 函数示例(3)
7.4.4 函数示例(4)
7.4.5 函数示例(5)
7.4.6 函数示例(6)
7.4.7 函数示例(7)
第8章 非线性最小二乘法
8.1 高斯-牛顿法
8.2 lsqnonneg函数(求解非负约束的最小二乘问题)
8.3 lsqlin函数(求解带约束的线性最小二乘问题)
8.3.1 函数示例(1)
8.3.2 函数示例(2)
8.4 lsqnonlin函数(求解非线性最小二乘问题)
8.5 lsqcurvefit函数(求解非线性数据拟合问题)
第9章 0-1整数规划
9.1 0-1整数规划的基本模型
9.2 分枝定界法与隐枚举法
9.3 bintprog函数(求解0-1整数规划)
9.3.1 函数示例(1)
9.3.2 函数示例(2)
9.4 分派问题
9.4.1 指派问题的数学模型
9.4.2 分派问题的转换及AssignProb函数
9.4.3 AssignProb函数示例(1)
9.4.4 AssignProb函数示例(2)
9.4.5 AssignProb函数示例(3)
第10章 目标规划
10.1 目标规划模型
10.1.1 问题提出
10.1.2 目标规划模型的基本概念
10.1.3 目标规划模型的一般形式
10.1.4 利用linprog函数求解目标规划
10.2 fgoalattain函数
10.2.1 函数示例(1)
10.2.2 函数示例(2)
第11章 最大最小问题
11.1 最大最小问题模型
11.2 fminimax函数
11.2.1 函数示例(1)
11.2.2 函数示例(2)
第12章 层次分析法(AHP)
12.1 层次分析法的基本概念
12.1.1 建立系统的递阶层次模型
12.1.2 构造判断矩阵
12.1.3 单层权重计算
12.1.4 各层元素对目标层的合成权重计算
12.2 函数AHPWeightVector(单层权重计算)
12.2.1 函数说明
12.2.2 函数示例(1)
12.2.3 函数示例(2)
12.3 函数AHPSolver(AHP求解函数)
12.3.1 AHPSolver代码
12.3.2 AHPSolver使用示例
第13章 遗传算法
13.1 遗传算法概要
13.1.1 遗传算法模型
13.1.2 遗传算法的特点
13.1.3 遗传算法的发展
13.1.4 遗传算法的应用
13.1.5 基本遗传算法
13.1.6 遗传算法的模式定理
13.2 GeneticAlgorithmToolbox
13.2.1 函数概述
13.2.2 函数使用说明及示例
13.2.3 函数参数设置
13.2.4 遗传算法M文件自动生成
附录 MATLAB优化工具箱参数设置
参考文献
前言/序言
运筹学在自然科学、社会科学、工程技术、生产实践、经济建设及现代化管理中有着重要的意义。随着科学技术和社会经济建设的不断发展,运筹学得到了迅速的发展和广泛的应用。作为运筹学的重要组成部分——线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等内容成为管理、经济类以及大多数工科类学生所应具备的知识和学习其他相应课程的重要基础。本书根据管理、经济类以及大多数工科类学生知识结构的需要,利用MATLAB软件的特性,在理论知识与实际应用目标间建立桥梁。
本书是一本有关对运筹学与最优化理论、方法知识的理解、认识与提高的参考教材,可以独立使用。同时,它也可以作为《运筹学与最优化方法》(吴祈宗编著,机械工业出版社出版)的重要补充参考教材。由于运筹学与最优化方法涉及的数学基础较多,所以对于工科、管理、经济类的硕士研究生来说,完全从理论方面掌握这些必要的基础难度较大。考虑到运筹学与最优化方法理论性及应用性密切结合的特征,要学好这门课程必须注重对运筹学本质性知识的掌握,并需在实践中能够灵活运用这些运筹学与最优化方面的知识。
本书的编写原则是,注重教育思想和教育内容的改革,注意激发学生独立思考问题和创新的意识;把基础理论的研究、方法构造的思路、应用前景与利用MATLAB编程有机地结合起来;注重强调运筹学与实践的紧密联系,遵循“实践-理论-实践”的发展过程。
本书利用算法编程分析、算法语言实现、程序模块源码与教材文字配合,注意对学生知识结构的构建,把学科特征、较新发展成果、发展趋势与提高学生的研究、开创能力有机结合起来考虑,能使教学和自学收到较好的效果。
在教育、教学中,培养学生自学能力是十分重要的,本书在这方面作了有益的探索。本书在编写过程中,注意让学生感受、理解知识产生和发展的过程,培养学生的科学精神和创新思维习惯,重视培养学生收集处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力等。
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2.2.2 非线性最优化
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6.5.2 函数Fminsearch
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2.5 计算误差理论
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6.2 最速下降法
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