MATLAB优化算法案例分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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余胜威 著

图书标签:

• MATLAB
• 优化算法
• 案例分析
• 应用
• 数值计算
• 工程优化
• 算法实现
• 数学建模
• 优化工具箱
• 智能优化

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302367024

版次：1

商品编码：11549354

包装：平装

丛书名： MATLAB典藏大系

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：486

字数：784000

正文语种：中文，英文

产品特色

编辑推荐

　　MATLAB中文论坛鼎力支持，提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务

　　详解34个工程应用案例、29个算法案例和34种算法应用
　　详解12种常用数据处理算法：灰色关联、偏zui小二乘回归、指数平滑、移动平均、马尔科夫链、层次分析、动态加权、模糊逼近、模糊综合评价、贝叶斯统计预测、数据包络分析和模糊聚类
　　详解4种常用神经网络处理算法：BP、RBF、Hopfield和SOM
　　详解6种生物智能算法：粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法
　　国内大的MATLAB&Simulink;技术交流平台——MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者将定期为您解答。您对本书的任何建议也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。您的建议将是我们创造精品的动力和源泉。

内容简介

　　《MATLAB优化算法案例分析与应用》全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用》共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整定、基于BP的人脸方向预测、基于Hopfield的数字识别、基于DEA的投入产出分析、基于BP的数据分类、基于SOM的数据分类、基于人工免疫PSO的聚类算法、模糊聚类分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。
　　《MATLAB优化算法案例分析与应用》适合所有想全面学习MATALB优化算法的人员阅读，也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB爱好者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。
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　　一分钟快速了解本书：
　　MATLAB基础知识
　　GUI应用及数值分析
　　MATLAB工程应用实例
　　GM应用分析
　　PLS应用分析
　　ES应用分析
　　MARKOV应用分析
　　AHP应用分析
　　DWRR应用分析
　　模糊逼近算法
　　模糊RBF网络
　　基于FCEM的TRIZ评价
　　基于PSO的寻优计算
　　基于PSO的机构优化
　　基本PSO的改进策略
　　基于GA的寻优计算
　　基于GA的TSP求解
　　基于Hopfield的TSP求解
　　基于AC0的TSP求解
　　基于SA的PSO算法
　　基于kalman的PID控制
　　基于SOA的寻优计算
　　基于Bayes的数据预测
　　基于SOA的PID参数整定
　　基于BP的人脸方向预测
　　基于Hopfield的数字识别
　　基于DEA的投入产出分析
　　基于BP的数据分类
　　基于SOM的数据分类
　　基于人工免疫PSO的聚类算法
　　模糊聚类分析
　　基于GA_BP的抗糖化活性研究

作者简介

　　余胜威，毕业于西南交通大学。有6年以上的MATLAB应用经验，精通MATLAB算法开发，对程序设计有独到的见解。荣获全国数学建模竞赛一等奖4项、二等奖3项、优秀奖1项，还获得了编程和其他类竞赛奖4项。已录用论文多篇，参与项目10余个，独立编写了7部MATLAB应用领域的图书。目前主要从事图像处理、人工智能、信号分析、故障诊断和算法开发等相关方面的研究。

内页插图

目录

第1篇 MATLAB常见算法应用

第1章 MATLAB基础知识

1.1 MATLAB简介

1.2 矩阵的表示

1.3 图形点线样式

1.4 MATLAB自带图形集

1.4.1 平面与立体绘图

1.4.2 复杂函数的三维绘图

1.4.3 等高线绘制

1.4.4 MATLAB动画

1.4.5 数据拟合

1.4.6 MATLAB图像处理

1.5 本章小结

第2章 GUI应用及数值分析

2.1 GUI应用分析

2.1.1 图像加载和存储

2.1.2 GUI图形显示

2.1.3 可变GUI窗体设置

2.2 设计可执行函数文件

2.3 符号变量应用求解

2.4 图像盲区

2.5 正态分布

2.6 本章小结

第3章 MATLAB工程应用实例

3.1 光的反射定理论证

3.1.1 公式推算

3.1.2 代码实现

3.2 质点系转动惯量求解

3.3 储油罐的油量计算

3.4 香烟毒物摄入问题

3.5 冰雹的下落速度

3.5.1 公式推算

3.5.2 代码实现

3.6 本章小结

第4章 GM应用分析

4.1 数据归一化处理

4.2 灰色关联分析

4.2.1 灰色预测求解流程

4.2.2 灰色预测建模

4.3 食品价格灰色关联分析

4.3.1 食品价格趋势预测

4.3.2 食品价格分析

4.3.3 灰色关联分析

4.4 本章小结

第5章 PLS应用分析

5.1 偏最小二乘回归

5.2 偏最小二乘快速计算方法

5.3 偏最小二乘数据分析

5.4 本章小结

第6章 ES应用分析

6.1 时间序列的基本概念

6.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型

6.3 时间序列的预测方法

6.3.1 季节变动分析

6.3.2 循环变动分析

6.4 食品价格分析

6.5 时间序列指数平滑预测法

6.5.1 一次指数平滑预测法

6.5.2 二次指数平滑预测法

6.5.3 三次指数平滑法

6.6 时间序列线性二次移动平均法预测法

6.7 本章小结

第7章 Markov应用分析

7.1 问题背景

7.2 模型基本假设

7.3 食品价格趋势预测

7.3.1 模型符号说明

7.3.2 模型建立与求解

7.3.3 结果分析

7.4 本章小结

第8章 AHP应用分析

8.1 层次分析法

8.1.1 层次分析法特点

8.1.2 层次分析法步骤

8.2 工作满意度模型

8.3 食堂就餐服务质量满意度

8.3.1 模型基本假设

8.3.2 模型分析

8.3.3 模型符号说明

8.3.4 模型建立与求解

8.3.5 一致性检验

8.3.6 结果分析

8.4 本章小结

第9章 DWRR应用分析

9.1 问题的背景

9.2 模型基本假设

9.3 模型符号说明

9.4 模型的建立与求解

9.4.1 评价指标的规范化处理

9.4.2 动态加权函数的确定

9.4.3 空气质量评价模型的建立

9.4.4 模型求解步骤

9.4.5 结果求解及分析

9.5 本章小结

第10章 模糊逼近算法

10.1 模糊控制理论

10.2 模糊系统的设计

10.3 模糊系统的逼近精度

10.4 模糊逼近仿真

10.5 本章小结

第11章 模糊RBF网络

11.1 RBF神经网络

11.1.1 RBF网络结构

11.1.2 RBF网络的逼近

11.2 模糊RBF网络

11.2.1 网络结构

11.2.2 基于模糊RBF网络的逼近算法

11.3 本章小结

第12章 基于FCEM的TRIZ评价

12.1 TRIZ创新方法原理

12.2 企业创新能力评价指标的构建

12.3 企业创新能力的模糊综合评价方法

12.4 企业创新能力综合评价指标排序结果分析

12.5 本章小结

第2篇 MATLAB群智能算法应用设计

第13章 基于PSO的寻优计算

13.1 基本粒子群算法

13.2 粒子群算法的收敛性

13.3 粒子群算法函数极值求

13.3.1 一维函数全局最优

13.3.2 经典测试函数

13.3.3 无约束函数极值寻优

13.3.4 有约束函数极值寻优

13.3.5 有约束函数极值APSO寻优

13.4 本章小结

第14章 基于PSO的机构优化

14.1 微粒群优化算法研究现状

14.1.1 微粒群优化算法的改进研究

14.1.2 微粒群优化算法的应用研究

14.2 机构优化设计理论分析

14.3 平面连杆机构的模型建立

14.4 利用复合形法进行设计

14.4.1 复合形法的算法流程

14.4.2 模型计算结果

14.5 利用约束随机方向法进行设计

14.5.1 初始点的选择

14.5.2 随机方向法的算法流程

14.5.3 模型计算结果

14.6 利用优化工具箱法进行设计

14.7 利用微粒群优化算法进行设计

14.8 本章小结

第15章 基本PSO的改进策略

第16章 基于GA的寻优计算

第17章 基于GA的TSP求解

第18章 基于Hopfield的TSP求解

第19章 基于ACO的TSP求解

第20章 基于SA的PSO算法 292

第21章 基于kalman的PID控制

第22章 基于SOA的寻优计算

第23章 基于Bayes的数据预测

第24章 基于SOA的PID参数整定

第25章 基于BP的人脸方向预测

第26章 基于Hopfield的数字识别

第27章 基于DEA的投入产出分析

第28章 基于BP的数据分类

第29章 基于SOM的数据分类

第30章 基于人工免疫PSO的聚类算法

第31章 模糊聚类分析

第32章 基于GA_BP的抗糖化活性研究

参考文献

前言/序言

　　MATLAB作为一款科学计算软件逐渐被广大科研人员所接受。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，能够解决几乎所有的工程问题。对于一个数据分析和计算方面的工作者和学习者，利用MATLAB工具是一个很好的选择。
　　1．MATLAB简介
　　CleveMoler，MATLAB软件的创始人，美国工程院院士，MathWorks董事长和首席数学家，《MATLAB数值计算》（英文书名：NumericalComputingwithMATLAB）的作者。
　　MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。在新的版本中也加入了对C、FORTRAN、C++和Java的支持。
　　2．MATALB算法应用
　　目前市场上出版的书籍，大多数缺少理论背景分析，导致读者面对自己的课题，不知道如何应用。为了让大家能够结合理论，了解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，书中讲解时结合了深受读者欢迎的MATLAB案列应用分析，真正做到了理论知识和实践案例相结合，加深了对MATLAB算法应用的理解。
　　本书所有案例均采用MATLAB进行设计，针对具体工程背景，采用不同的算法对所涉及案例进行求解，让读者真正理解算法实质，从而更好地应用到其他案例中。本书以智能算法应用为主线，以分析工程案例为辅助，做到了理论和算法相结合，详解设计思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。
　　本书特色
　　1．提供"在线交流，有问必答"的网络互动答疑服务
　　国内最大的MATLAB&Simulink;技术交流平台--MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得最佳的阅读体验。具体参与方式请详细阅读本书封底的说明。
　　2．内容讲解不枯燥
　　本书结合相关理论和实践案例，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程以及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。书中的案例很多是读者经常碰到的例子，读起来不枯燥。
　　3．内容丰富，覆盖面广
　　本书内容涵盖了常见智能算法的应用，包括BP网络、RBF网络、Hopfield网络、粒子群算法、遗传算法、人群搜索算法、模拟退火算法和蚁群算法等。针对分类、预测、优化和TSP问题，书中采用了不同的算法进行设计。读者通过阅读本书，也可以开发出适用于自己的程序。
　　4．循序渐进，由浅入深
　　本书从最简单的工程案例开始分析，让读者通过简单的工程案例，更好地熟悉和了解MATLAB的编程思路，然后逐步进入群智能算法，通过简单算法运用和算法改进策略，以及算法混合使用，逐步引导读者认识和掌握群智能算法的思想。
　　5．真实案例，随学随用
　　本书是一本注重实践的书，书中有大量的篇幅用在了MATLAB解决具体的真实案例中。在群智能算法章节中通过列举不同的函数，采用不同的算法进行寻优求解，读者可以从这些实例中更加深刻地理解所讲内容。同时，可以对这些案例稍加修改，即可用于自己的项目或课题上去，从而实现问题的求解。
　　本书内容及体系结构
　　第1篇MATALB常见算法应用（第1～12章）
　　本篇介绍了MATLAB基础知识引入，包括GUI界面开发、灰色预测、偏最小二乘、指数平滑、马尔科夫链模型、层次分析法、模糊逼近、RBF网络逼近和模糊综合等案例。通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如价格指数、评价模型、拟合回归等模型。这些内容适应读者的各种需求，可以为后续的群智能算法学习打下坚实的基础。
　　第2篇MATALB群智能算法应用设计（第13～32章）
　　本篇涉及面较广，列举了BP神经网络、Hopfield网络、PSO、SA、SOA和GA算法等。通过案例分析，结合算法理论和程序代码，可以让读者深入理解MATLAB群智能算法的相关内容。通过本篇内容的学习，也可以让读者对MATALB智能算法应用向更加广泛、更加具体和更多的应用发展，让读者真正掌握算法核心，开发和设计出自己的可移植性代码。
　　本书读者对象
　　*MATALB算法初学者；
　　*MATLAB算法爱好者；
　　*MATLAB开发人员；
　　*MATLAB爱好者；
　　*MATALB相关从业人员；
　　*刚入职的初、中级程序员；
　　*大中专院校的学生；
　　*相关培训学校的学员。
　　读者阅读本书的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的本书交流版块提问，也可以发邮件，我们会及时答复。
　　编者

《智能计算方法精粹：从理论到实践的探索》 内容简介： 本书致力于深入剖析智能计算领域的精髓，以一种系统化、结构化的方式，为读者呈现从基础理论到实际应用的全面视角。我们不追求罗列庞杂的算法列表，而是聚焦于那些经过时间检验、在解决复杂问题中展现出强大生命力的核心智能计算范式。全书围绕“理解机理、掌握方法、实现应用”这一主线展开，旨在帮助读者建立起坚实的理论基础，熟练运用各类智能计算工具，并能独立地将这些方法应用于实际工程和科研挑战中。 第一部分：智能计算的基石——理解核心理论 在智能计算的广阔天地中，理解其运作的根本原理至关重要。本部分将带领读者深入探索几个具有代表性的智能计算模型，它们构成了后续算法分析与应用的基础。 模糊逻辑与模糊推理： 模糊逻辑打破了传统二值逻辑的僵化，能够处理现实世界中普遍存在的模糊性和不确定性。我们将从模糊集的定义、隶属函数的设计入手，详细阐述模糊关系、模糊合成等基本概念。重点将放在模糊推理的推理过程，包括模糊化、模糊规则的激活与组合、以及反模糊化等关键步骤。通过丰富的实例，我们将展示模糊逻辑如何在决策系统、控制系统等领域发挥其“模糊但不糊涂”的独特优势。读者将学会如何根据实际问题构建有效的模糊推理系统，以及如何评价和优化其性能。 人工神经网络的启蒙： 人工神经网络是模拟生物神经元相互连接和信息传递过程的计算模型。本部分将追溯神经网络发展的历史脉络，从最简单的感知器模型开始，逐步引入多层前馈网络、激活函数、反向传播算法等核心要素。我们将深入解析反向传播算法的数学原理，理解其如何通过梯度下降来调整网络权重，从而实现网络的学习。同时，我们还会探讨不同网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络的早期概念）的特点和适用场景，为后续更复杂的模型打下基础。重点在于理解神经网络的学习机制，而非仅仅是算法的堆砌。 进化计算的演进思想： 进化计算，尤其是遗传算法，受到生物进化论的启发，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。本部分将详细介绍遗传算法的基本框架，包括染色体表示、适应度函数的设计、选择算子（如轮盘赌选择、锦标赛选择）、交叉算子（如单点交叉、多点交叉）和变异算子（如位翻转变异、高斯变异）的原理和实现。我们将分析遗传算法的收敛性与早熟现象，并介绍一些改进策略，如精英策略、自适应交叉和变异概率等。通过实际问题，读者将学会如何为不同类型的问题设计合适的染色体编码和适应度函数，从而有效地利用进化计算来解决优化问题。 第二部分：核心智能算法的解析与应用 在扎实的理论基础上，本部分将聚焦于几类在实际应用中被广泛采用且成效显著的智能计算算法。我们不提供“开箱即用”的代码，而是深入分析算法的内在逻辑，理解其优势与局限，并指导读者如何将其转化为可执行的解决方案。 群体智能的协作之道： 群体智能算法，如粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO），利用群体成员之间的协作与竞争来实现全局优化。我们将首先解析粒子群优化算法，深入理解粒子在搜索空间中的速度和位置更新机制，以及全局最优和个体最优对粒子行为的影响。我们将探讨不同惯性权重策略和认知/社会因子取值的意义，以及如何通过这些参数调整来平衡搜索的全局性和局部性。 接着，我们将重点讲解蚁群优化算法，分析蚂蚁在信息素引导下的路径选择行为，以及信息素的挥发与更新机制。我们将详细阐述如何在图论模型中构建蚁群优化算法，并分析其在旅行商问题（TSP）等经典组合优化问题中的应用。通过实际案例，读者将学会如何为不同问题设计有效的粒子模型或蚂蚁行为规则，并理解群体智能算法在处理高维、多模态优化问题时的优势。 支持向量机（SVM）的边界探索： 支持向量机是一种强大的监督学习模型，以其在分类和回归任务中的优异表现而闻名。本部分将深入讲解SVM的核心思想，即寻找最优分类超平面，并引入核技巧的概念，解释其如何将低维数据映射到高维空间，从而实现线性不可分数据的线性分类。我们将详细推导SVM的拉格朗日对偶形式，理解对偶问题与原始问题的关系，以及支持向量在决策边界中的关键作用。我们将分析不同核函数（如线性核、多项式核、高斯径向基函数核）的特点和适用性，并探讨参数（如正则化参数C和核函数参数gamma）对模型性能的影响。通过实例，读者将学会如何选择合适的核函数和调整参数，从而构建高性能的SVM模型。 决策树与集成学习的智慧融合： 决策树是一种直观且易于解释的模型，通过一系列的if-then规则来做出预测。本部分将介绍不同决策树构建算法，如ID3、C4.5和CART，深入理解其信息增益、增益比和基尼指数等分裂准则的计算方式。我们将重点关注剪枝技术，以防止模型过拟合。 在此基础上，我们将进一步探讨集成学习的强大力量，即通过组合多个学习器来获得比单一学习器更优的性能。我们将详细介绍两种主流的集成学习方法：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）。我们将解析随机森林如何通过bootstrap抽样和特征随机选择来构建多个独立的决策树，从而降低方差。同时，我们将深入理解AdaBoost如何通过迭代地调整样本权重来训练一系列弱学习器，并最终组合成强学习器。我们将重点分析Gradient Boosting如何通过拟合残差来逐步优化模型。通过实际应用，读者将学会如何利用决策树和集成学习来构建鲁棒且准确的预测模型。 第三部分：理论与实践的桥梁——案例分析与工程化 理论与实践的结合是智能计算落地应用的关键。本部分将聚焦于真实的工程问题和科研挑战，展示如何将前两部分介绍的智能计算方法进行有效的整合与应用。 复杂系统建模与仿真： 许多现实世界的系统，如经济系统、生态系统、交通流量等，具有高度的非线性和交互性，难以用传统的数学模型精确描述。本部分将展示如何运用模糊逻辑、神经网络等智能计算技术来构建这些复杂系统的仿真模型。我们将从问题定义、数据收集与预处理、模型选择与构建、参数优化、模型验证与评估等全流程进行详细讲解。例如，我们将探讨如何利用模糊逻辑来模拟人类的决策行为，或利用神经网络来预测股票市场的波动。 优化决策与资源配置： 在工程、管理、金融等领域，优化决策无处不在。我们将演示如何运用粒子群优化、蚁群优化、遗传算法等智能计算方法来解决实际的优化问题，例如生产调度优化、路径规划优化、投资组合优化等。重点将放在如何将实际问题转化为智能算法可以处理的数学模型，包括目标函数的设计、约束条件的引入以及参数的调整。我们将分析不同优化算法在处理不同类型优化问题时的性能差异，并探讨如何通过算法的混合或改进来提高求解效率和解的质量。 智能识别与预测： 智能计算在模式识别、图像识别、时间序列预测等方面有着广泛的应用。我们将展示如何利用支持向量机、决策树、集成学习等方法来构建有效的识别和预测系统。例如，我们将探讨如何利用SVM进行文本分类或图像二值化，如何利用随机森林进行故障诊断，或者如何利用Boosting算法进行用户行为预测。我们将关注数据预处理、特征提取、模型选择、性能评估以及过拟合与欠拟合的解决方案。 面向实际的工程化考虑： 理论算法到实际应用需要克服许多工程化的挑战。本部分将讨论在实际项目中可能遇到的问题，如计算资源的限制、实时性要求、模型的可解释性、以及与其他系统的集成。我们将探讨如何对算法进行简化或并行化，如何设计高效的数据接口，以及如何对模型的输出进行有效的解释和可视化。我们将强调在项目开发过程中，理解问题的业务需求和实际约束是选择和应用智能计算方法的前提。 本书的特色： 理论深度与实践广度兼具： 既深入剖析核心理论的数学原理，又通过丰富的案例展示其在各领域的实际应用。 结构清晰，逻辑严谨： 从基础概念到高级应用，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 强调理解而非记忆： 鼓励读者深入理解算法背后的思想和原理，而非死记硬背公式或代码。 面向读者自主学习： 提供必要的指导和思路，激发读者独立思考和解决问题的能力。 贴近实际工程需求： 关注算法的工程化实现和实际应用中的挑战。 通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解智能计算的强大潜力，并掌握将其应用于解决实际问题的必备技能。本书是所有对智能计算感兴趣的工程师、研究人员、学生以及希望提升自身问题解决能力的专业人士的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行不久的软件工程师，我一直对如何提升代码的效率和解决复杂问题充满了好奇。我的导师推荐我阅读这本《MATLAB优化算法案例分析与应用》，他告诉我，掌握优秀的优化算法是成为一名资深工程师的关键之一。我被书中“案例分析”的提法所吸引，因为我发现自己更喜欢通过实际例子来学习知识，而不是死记硬背理论。我希望这本书能够帮助我理解各种优化算法背后的逻辑，比如为什么某些算法在特定类型的问题上表现更好。我尤其期待书中能够提供一些实际的项目案例，例如在图像处理、信号滤波或者金融建模等领域，这些都是我非常感兴趣的方向。如果书中能够有清晰的步骤解析，并且配以易于理解的MATLAB代码示例，我想我会学得更快、更扎实。我希望读完这本书后，能够独立地运用优化算法来解决我在项目开发中遇到的实际问题，并能够根据问题的特点选择最合适的算法，而不是仅仅停留在模仿层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年在工程领域摸爬滚打的工程师，我接触过不少关于算法的书籍，但真正能让我眼前一亮，觉得“这正是我需要的”却不多。最近拿到一本名为《MATLAB优化算法案例分析与应用》的书，虽然还没来得及深入钻研，但仅从目录和前几章的初步浏览，我就能感受到它所带来的那种“知识的重量”。我一直认为，优化算法的学习，绝不能是纸上谈兵，必须与实际问题紧密结合，而这本书似乎正是朝着这个方向努力。它不仅仅是罗列算法的原理，更重要的是通过具体的案例，去展示这些算法是如何解决现实世界中的复杂问题的。我期待这本书能够为我打开新的思路，比如在某些复杂的参数设计、资源分配问题上，如何更有效地应用这些优化工具，从而提升我的工作效率和研究水平。尤其是我在工作中经常遇到的一些非线性、高维度问题，传统的解析方法往往束手无策，这本书中提到的各种智能优化算法，例如遗传算法、粒子群算法等，在我看来，或许能提供强有力的解决方案。我希望书中能够有足够详实的案例，不仅包括算法的应用，还能深入剖析其在特定场景下的优劣势，以及调参的技巧。

评分☆☆☆☆☆

最近，我在准备一项关于机器学习模型的性能调优工作，其中涉及到大量的参数优化问题，这让我感到非常头疼。我尝试了一些传统的网格搜索和随机搜索方法，但效果并不理想，而且耗时巨大。偶然间，我看到了《MATLAB优化算法案例分析与应用》这本书，它的名字立刻吸引了我。我希望这本书能够为我提供更先进、更高效的优化算法，例如差分进化算法、鲸鱼优化算法等，这些算法在近年来备受关注，但我在实际应用中还不太熟悉。我尤其看重书中的“应用”部分，希望它能够详细介绍这些算法在实际问题中的应用场景，并且能够提供完整的MATLAB代码实现，方便我直接借鉴和修改。如果书中还能包含一些关于如何评估算法收敛速度和解的质量的度量标准，以及一些避免局部最优解的策略，那将对我非常有帮助。我希望通过阅读这本书，能够真正掌握优化算法的精髓，并将其有效地应用于我的机器学习项目，从而显著提升模型的性能。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB优化算法案例分析与应用》给我最大的惊喜，在于它将抽象的算法概念转化为生动具体的工程实践。我一直对将理论知识应用于实际项目感到很兴奋，尤其是在我目前负责的某个项目中，我们遇到了一个棘手的多目标优化问题，现有的软件工具似乎都无法完美契合。看到这本书的标题，我立刻产生了浓厚的兴趣，并迫不及待地翻阅了目录。让我感到欣慰的是，书中不仅涵盖了从基础到进阶的各种优化算法，更重要的是，它似乎提供了一套完整的“案例驱动”的学习路径。我注意到其中有专门针对机器人路径规划、机器学习模型训练等经典案例的详细解析，这对我来说非常有价值。我尤其期待书中能够提供清晰的MATLAB代码实现，并且对代码的每一个关键部分都进行深入的解释，这样我才能真正理解算法是如何一步步逼近最优解的。如果书中还能包含一些关于算法性能评估和选择的指导，那将是对我工作效率的巨大提升，因为它能够帮助我更快地找到最适合特定问题的优化方法。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我在学术研究中一直面临着如何将数学模型转化为可执行的计算流程的挑战，特别是当模型变得越来越复杂，需要借助数值方法来求解时。这本书《MATLAB优化算法案例分析与应用》恰好填补了我在这方面的一些空白。虽然我接触过一些关于优化方法的书籍，但它们往往侧重于理论证明，对于如何在实际编程中实现优化算法，以及如何处理现实数据中的噪声和不确定性，则涉及较少。这本书的“案例分析与应用”这一部分，让我看到了希望。我希望通过学习这本书，能够掌握诸如模拟退火、蚁群算法等在复杂搜索空间中找到全局最优解的技术，并且能够熟练地运用MATLAB这个强大的工具来构建和求解这些优化模型。我特别期待书中能够有针对特定工业问题的案例，例如在供应链优化、生产调度等方面，这对于我未来的科研方向具有重要的指导意义。如果书中还能包含一些关于如何处理约束条件，以及如何对算法进行鲁棒性分析的内容，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

书非常不错，很适合入门使用。

评分☆☆☆☆☆

质量高 速度快 服务态度好

评分☆☆☆☆☆

内容很充实 我是搞图像处理算法的 蛮有用的

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错的书籍，正版行货，下次还会购买自营商品。

评分☆☆☆☆☆

内容讲的很广泛，可惜不是很深入，介绍了很多方面，算是启发，却只能另外深究。

评分☆☆☆☆☆

v苦瓜鸡蛋汤@看见了吧孔v昆虫记新居里不来不来吧

评分☆☆☆☆☆

物流很快，京东618折扣力度非常大，非常合适，服务态度也很好。

评分☆☆☆☆☆

屯着，当工具书用。