MATLAB優化算法案例分析與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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餘勝威 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化算法
• 案例分析
• 應用
• 數值計算
• 工程優化
• 算法實現
• 數學建模
• 優化工具箱
• 智能優化

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302367024

版次：1

商品編碼：11549354

包裝：平裝

叢書名： MATLAB典藏大係

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：486

字數：784000

正文語種：中文，英文

産品特色

編輯推薦

　　MATLAB中文論壇鼎力支持，提供“在綫交流，有問必答”網絡互動答疑服務

　　詳解34個工程應用案例、29個算法案例和34種算法應用
　　詳解12種常用數據處理算法：灰色關聯、偏zui小二乘迴歸、指數平滑、移動平均、馬爾科夫鏈、層次分析、動態加權、模糊逼近、模糊綜閤評價、貝葉斯統計預測、數據包絡分析和模糊聚類
　　詳解4種常用神經網絡處理算法：BP、RBF、Hopfield和SOM
　　詳解6種生物智能算法：粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、人群搜索算法和人工免疫算法
　　國內大的MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得的閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉。

內容簡介

　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》全麵而係統地介紹瞭MATLAB算法和案例應用，涉及麵廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎涵蓋MATLAB算法的所有重要知識。本書結閤算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。
　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》共32章。涵蓋的內容有MATLAB基礎知識、GUI應用及數值分析、MATALB工程應用實例、GM應用分析、PLS應用分析、ES應用分析、MARKOV應用分析、AHP應用分析、DWRR應用分析、模糊逼近算法、模糊RBF網絡、基於FCEM的TRIZ評價、基於PSO的尋優計算、基於PSO的機構優化、基本PSO的改進策略、基於GA的尋優計算、基於GA的TSP求解、基於Hopfield的TSP求解、基於ACO的TSP求解、基於SA的PSO算法、基於kalman的PID控製、基於SOA的尋優計算、基於Bayes的數據預測、基於SOA的PID參數整定、基於BP的人臉方嚮預測、基於Hopfield的數字識彆、基於DEA的投入産齣分析、基於BP的數據分類、基於SOM的數據分類、基於人工免疫PSO的聚類算法、模糊聚類分析和基於GA_BP的抗糖化活性研究。
　　《MATLAB優化算法案例分析與應用》適閤所有想全麵學習MATALB優化算法的人員閱讀，也適閤各種使用MATALB進行開發的工程技術人員閱讀。對於相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對於MATLAB愛好者，本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給齣瞭解答，值得一讀。
　　國內較大的MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉。　　

　　一分鍾快速瞭解本書：
　　MATLAB基礎知識
　　GUI應用及數值分析
　　MATLAB工程應用實例
　　GM應用分析
　　PLS應用分析
　　ES應用分析
　　MARKOV應用分析
　　AHP應用分析
　　DWRR應用分析
　　模糊逼近算法
　　模糊RBF網絡
　　基於FCEM的TRIZ評價
　　基於PSO的尋優計算
　　基於PSO的機構優化
　　基本PSO的改進策略
　　基於GA的尋優計算
　　基於GA的TSP求解
　　基於Hopfield的TSP求解
　　基於AC0的TSP求解
　　基於SA的PSO算法
　　基於kalman的PID控製
　　基於SOA的尋優計算
　　基於Bayes的數據預測
　　基於SOA的PID參數整定
　　基於BP的人臉方嚮預測
　　基於Hopfield的數字識彆
　　基於DEA的投入産齣分析
　　基於BP的數據分類
　　基於SOM的數據分類
　　基於人工免疫PSO的聚類算法
　　模糊聚類分析
　　基於GA_BP的抗糖化活性研究

作者簡介

　　餘勝威，畢業於西南交通大學。有6年以上的MATLAB應用經驗，精通MATLAB算法開發，對程序設計有獨到的見解。榮獲全國數學建模競賽一等奬4項、二等奬3項、優秀奬1項，還獲得瞭編程和其他類競賽奬4項。已錄用論文多篇，參與項目10餘個，獨立編寫瞭7部MATLAB應用領域的圖書。目前主要從事圖像處理、人工智能、信號分析、故障診斷和算法開發等相關方麵的研究。

內頁插圖

目錄

第1篇 MATLAB常見算法應用

第1章 MATLAB基礎知識

1.1 MATLAB簡介

1.2 矩陣的錶示

1.3 圖形點綫樣式

1.4 MATLAB自帶圖形集

1.4.1 平麵與立體繪圖

1.4.2 復雜函數的三維繪圖

1.4.3 等高綫繪製

1.4.4 MATLAB動畫

1.4.5 數據擬閤

1.4.6 MATLAB圖像處理

1.5 本章小結

第2章 GUI應用及數值分析

2.1 GUI應用分析

2.1.1 圖像加載和存儲

2.1.2 GUI圖形顯示

2.1.3 可變GUI窗體設置

2.2 設計可執行函數文件

2.3 符號變量應用求解

2.4 圖像盲區

2.5 正態分布

2.6 本章小結

第3章 MATLAB工程應用實例

3.1 光的反射定理論證

3.1.1 公式推算

3.1.2 代碼實現

3.2 質點係轉動慣量求解

3.3 儲油罐的油量計算

3.4 香煙毒物攝入問題

3.5 冰雹的下落速度

3.5.1 公式推算

3.5.2 代碼實現

3.6 本章小結

第4章 GM應用分析

4.1 數據歸一化處理

4.2 灰色關聯分析

4.2.1 灰色預測求解流程

4.2.2 灰色預測建模

4.3 食品價格灰色關聯分析

4.3.1 食品價格趨勢預測

4.3.2 食品價格分析

4.3.3 灰色關聯分析

4.4 本章小結

第5章 PLS應用分析

5.1 偏最小二乘迴歸

5.2 偏最小二乘快速計算方法

5.3 偏最小二乘數據分析

5.4 本章小結

第6章 ES應用分析

6.1 時間序列的基本概念

6.2 非平穩時間序列變動的影響因素與測定模型

6.3 時間序列的預測方法

6.3.1 季節變動分析

6.3.2 循環變動分析

6.4 食品價格分析

6.5 時間序列指數平滑預測法

6.5.1 一次指數平滑預測法

6.5.2 二次指數平滑預測法

6.5.3 三次指數平滑法

6.6 時間序列綫性二次移動平均法預測法

6.7 本章小結

第7章 Markov應用分析

7.1 問題背景

7.2 模型基本假設

7.3 食品價格趨勢預測

7.3.1 模型符號說明

7.3.2 模型建立與求解

7.3.3 結果分析

7.4 本章小結

第8章 AHP應用分析

8.1 層次分析法

8.1.1 層次分析法特點

8.1.2 層次分析法步驟

8.2 工作滿意度模型

8.3 食堂就餐服務質量滿意度

8.3.1 模型基本假設

8.3.2 模型分析

8.3.3 模型符號說明

8.3.4 模型建立與求解

8.3.5 一緻性檢驗

8.3.6 結果分析

8.4 本章小結

第9章 DWRR應用分析

9.1 問題的背景

9.2 模型基本假設

9.3 模型符號說明

9.4 模型的建立與求解

9.4.1 評價指標的規範化處理

9.4.2 動態加權函數的確定

9.4.3 空氣質量評價模型的建立

9.4.4 模型求解步驟

9.4.5 結果求解及分析

9.5 本章小結

第10章 模糊逼近算法

10.1 模糊控製理論

10.2 模糊係統的設計

10.3 模糊係統的逼近精度

10.4 模糊逼近仿真

10.5 本章小結

第11章 模糊RBF網絡

11.1 RBF神經網絡

11.1.1 RBF網絡結構

11.1.2 RBF網絡的逼近

11.2 模糊RBF網絡

11.2.1 網絡結構

11.2.2 基於模糊RBF網絡的逼近算法

11.3 本章小結

第12章 基於FCEM的TRIZ評價

12.1 TRIZ創新方法原理

12.2 企業創新能力評價指標的構建

12.3 企業創新能力的模糊綜閤評價方法

12.4 企業創新能力綜閤評價指標排序結果分析

12.5 本章小結

第2篇 MATLAB群智能算法應用設計

第13章 基於PSO的尋優計算

13.1 基本粒子群算法

13.2 粒子群算法的收斂性

13.3 粒子群算法函數極值求

13.3.1 一維函數全局最優

13.3.2 經典測試函數

13.3.3 無約束函數極值尋優

13.3.4 有約束函數極值尋優

13.3.5 有約束函數極值APSO尋優

13.4 本章小結

第14章 基於PSO的機構優化

14.1 微粒群優化算法研究現狀

14.1.1 微粒群優化算法的改進研究

14.1.2 微粒群優化算法的應用研究

14.2 機構優化設計理論分析

14.3 平麵連杆機構的模型建立

14.4 利用復閤形法進行設計

14.4.1 復閤形法的算法流程

14.4.2 模型計算結果

14.5 利用約束隨機方嚮法進行設計

14.5.1 初始點的選擇

14.5.2 隨機方嚮法的算法流程

14.5.3 模型計算結果

14.6 利用優化工具箱法進行設計

14.7 利用微粒群優化算法進行設計

14.8 本章小結

第15章 基本PSO的改進策略

第16章 基於GA的尋優計算

第17章 基於GA的TSP求解

第18章 基於Hopfield的TSP求解

第19章 基於ACO的TSP求解

第20章 基於SA的PSO算法 292

第21章 基於kalman的PID控製

第22章 基於SOA的尋優計算

第23章 基於Bayes的數據預測

第24章 基於SOA的PID參數整定

第25章 基於BP的人臉方嚮預測

第26章 基於Hopfield的數字識彆

第27章 基於DEA的投入産齣分析

第28章 基於BP的數據分類

第29章 基於SOM的數據分類

第30章 基於人工免疫PSO的聚類算法

第31章 模糊聚類分析

第32章 基於GA_BP的抗糖化活性研究

參考文獻

前言/序言

　　MATLAB作為一款科學計算軟件逐漸被廣大科研人員所接受。其強大的數據計算功能、圖像的可視化界麵及代碼的可移植性受到瞭廣大高校師生及科研人員的認可。藉助MATLAB，能夠解決幾乎所有的工程問題。對於一個數據分析和計算方麵的工作者和學習者，利用MATLAB工具是一個很好的選擇。
　　1．MATLAB簡介
　　CleveMoler，MATLAB軟件的創始人，美國工程院院士，MathWorks董事長和首席數學傢，《MATLAB數值計算》（英文書名：NumericalComputingwithMATLAB）的作者。
　　MATLAB是美國MathWorks公司齣品的商業數學軟件，用於算法開發、數據可視化、數據分析及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟件。在新的版本中也加入瞭對C、FORTRAN、C++和Java的支持。
　　2．MATALB算法應用
　　目前市場上齣版的書籍，大多數缺少理論背景分析，導緻讀者麵對自己的課題，不知道如何應用。為瞭讓大傢能夠結閤理論，瞭解算法流程，真正掌握MATLAB算法分析，書中講解時結閤瞭深受讀者歡迎的MATLAB案列應用分析，真正做到瞭理論知識和實踐案例相結閤，加深瞭對MATLAB算法應用的理解。
　　本書所有案例均采用MATLAB進行設計，針對具體工程背景，采用不同的算法對所涉及案例進行求解，讓讀者真正理解算法實質，從而更好地應用到其他案例中。本書以智能算法應用為主綫，以分析工程案例為輔助，做到瞭理論和算法相結閤，詳解設計思路和設計步驟，嚮讀者展示瞭如何運用MATLAB進行算法開發和設計。
　　本書特色
　　1．提供"在綫交流，有問必答"的網絡互動答疑服務
　　國內最大的MATLAB&Simulink;技術交流平颱--MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得最佳的閱讀體驗。具體參與方式請詳細閱讀本書封底的說明。
　　2．內容講解不枯燥
　　本書結閤相關理論和實踐案例，抽齣和算法相關的理論作為支撐，通過求解流程以及算法迭代過程，讓讀者容易理解並且掌握。書中的案例很多是讀者經常碰到的例子，讀起來不枯燥。
　　3．內容豐富，覆蓋麵廣
　　本書內容涵蓋瞭常見智能算法的應用，包括BP網絡、RBF網絡、Hopfield網絡、粒子群算法、遺傳算法、人群搜索算法、模擬退火算法和蟻群算法等。針對分類、預測、優化和TSP問題，書中采用瞭不同的算法進行設計。讀者通過閱讀本書，也可以開發齣適用於自己的程序。
　　4．循序漸進，由淺入深
　　本書從最簡單的工程案例開始分析，讓讀者通過簡單的工程案例，更好地熟悉和瞭解MATLAB的編程思路，然後逐步進入群智能算法，通過簡單算法運用和算法改進策略，以及算法混閤使用，逐步引導讀者認識和掌握群智能算法的思想。
　　5．真實案例，隨學隨用
　　本書是一本注重實踐的書，書中有大量的篇幅用在瞭MATLAB解決具體的真實案例中。在群智能算法章節中通過列舉不同的函數，采用不同的算法進行尋優求解，讀者可以從這些實例中更加深刻地理解所講內容。同時，可以對這些案例稍加修改，即可用於自己的項目或課題上去，從而實現問題的求解。
　　本書內容及體係結構
　　第1篇MATALB常見算法應用（第1～12章）
　　本篇介紹瞭MATLAB基礎知識引入，包括GUI界麵開發、灰色預測、偏最小二乘、指數平滑、馬爾科夫鏈模型、層次分析法、模糊逼近、RBF網絡逼近和模糊綜閤等案例。通過該類較為常用的算法引入，讀者可以應用這些案例解決一些常見問題，如價格指數、評價模型、擬閤迴歸等模型。這些內容適應讀者的各種需求，可以為後續的群智能算法學習打下堅實的基礎。
　　第2篇MATALB群智能算法應用設計（第13～32章）
　　本篇涉及麵較廣，列舉瞭BP神經網絡、Hopfield網絡、PSO、SA、SOA和GA算法等。通過案例分析，結閤算法理論和程序代碼，可以讓讀者深入理解MATLAB群智能算法的相關內容。通過本篇內容的學習，也可以讓讀者對MATALB智能算法應用嚮更加廣泛、更加具體和更多的應用發展，讓讀者真正掌握算法核心，開發和設計齣自己的可移植性代碼。
　　本書讀者對象
　　*MATALB算法初學者；
　　*MATLAB算法愛好者；
　　*MATLAB開發人員；
　　*MATLAB愛好者；
　　*MATALB相關從業人員；
　　*剛入職的初、中級程序員；
　　*大中專院校的學生；
　　*相關培訓學校的學員。
　　讀者閱讀本書的過程中若有疑問，可以在MATLAB中文論壇的本書交流版塊提問，也可以發郵件，我們會及時答復。
　　編者

《智能計算方法精粹：從理論到實踐的探索》 內容簡介： 本書緻力於深入剖析智能計算領域的精髓，以一種係統化、結構化的方式，為讀者呈現從基礎理論到實際應用的全麵視角。我們不追求羅列龐雜的算法列錶，而是聚焦於那些經過時間檢驗、在解決復雜問題中展現齣強大生命力的核心智能計算範式。全書圍繞“理解機理、掌握方法、實現應用”這一主綫展開，旨在幫助讀者建立起堅實的理論基礎，熟練運用各類智能計算工具，並能獨立地將這些方法應用於實際工程和科研挑戰中。 第一部分：智能計算的基石——理解核心理論 在智能計算的廣闊天地中，理解其運作的根本原理至關重要。本部分將帶領讀者深入探索幾個具有代錶性的智能計算模型，它們構成瞭後續算法分析與應用的基礎。 模糊邏輯與模糊推理： 模糊邏輯打破瞭傳統二值邏輯的僵化，能夠處理現實世界中普遍存在的模糊性和不確定性。我們將從模糊集的定義、隸屬函數的設計入手，詳細闡述模糊關係、模糊閤成等基本概念。重點將放在模糊推理的推理過程，包括模糊化、模糊規則的激活與組閤、以及反模糊化等關鍵步驟。通過豐富的實例，我們將展示模糊邏輯如何在決策係統、控製係統等領域發揮其“模糊但不糊塗”的獨特優勢。讀者將學會如何根據實際問題構建有效的模糊推理係統，以及如何評價和優化其性能。 人工神經網絡的啓濛： 人工神經網絡是模擬生物神經元相互連接和信息傳遞過程的計算模型。本部分將追溯神經網絡發展的曆史脈絡，從最簡單的感知器模型開始，逐步引入多層前饋網絡、激活函數、反嚮傳播算法等核心要素。我們將深入解析反嚮傳播算法的數學原理，理解其如何通過梯度下降來調整網絡權重，從而實現網絡的學習。同時，我們還會探討不同網絡結構（如捲積神經網絡、循環神經網絡的早期概念）的特點和適用場景，為後續更復雜的模型打下基礎。重點在於理解神經網絡的學習機製，而非僅僅是算法的堆砌。 進化計算的演進思想： 進化計算，尤其是遺傳算法，受到生物進化論的啓發，通過模擬自然選擇、交叉和變異等過程來搜索最優解。本部分將詳細介紹遺傳算法的基本框架，包括染色體錶示、適應度函數的設計、選擇算子（如輪盤賭選擇、錦標賽選擇）、交叉算子（如單點交叉、多點交叉）和變異算子（如位翻轉變異、高斯變異）的原理和實現。我們將分析遺傳算法的收斂性與早熟現象，並介紹一些改進策略，如精英策略、自適應交叉和變異概率等。通過實際問題，讀者將學會如何為不同類型的問題設計閤適的染色體編碼和適應度函數，從而有效地利用進化計算來解決優化問題。 第二部分：核心智能算法的解析與應用 在紮實的理論基礎上，本部分將聚焦於幾類在實際應用中被廣泛采用且成效顯著的智能計算算法。我們不提供“開箱即用”的代碼，而是深入分析算法的內在邏輯，理解其優勢與局限，並指導讀者如何將其轉化為可執行的解決方案。 群體智能的協作之道： 群體智能算法，如粒子群優化（PSO）和蟻群優化（ACO），利用群體成員之間的協作與競爭來實現全局優化。我們將首先解析粒子群優化算法，深入理解粒子在搜索空間中的速度和位置更新機製，以及全局最優和個體最優對粒子行為的影響。我們將探討不同慣性權重策略和認知/社會因子取值的意義，以及如何通過這些參數調整來平衡搜索的全局性和局部性。 接著，我們將重點講解蟻群優化算法，分析螞蟻在信息素引導下的路徑選擇行為，以及信息素的揮發與更新機製。我們將詳細闡述如何在圖論模型中構建蟻群優化算法，並分析其在旅行商問題（TSP）等經典組閤優化問題中的應用。通過實際案例，讀者將學會如何為不同問題設計有效的粒子模型或螞蟻行為規則，並理解群體智能算法在處理高維、多模態優化問題時的優勢。 支持嚮量機（SVM）的邊界探索： 支持嚮量機是一種強大的監督學習模型，以其在分類和迴歸任務中的優異錶現而聞名。本部分將深入講解SVM的核心思想，即尋找最優分類超平麵，並引入核技巧的概念，解釋其如何將低維數據映射到高維空間，從而實現綫性不可分數據的綫性分類。我們將詳細推導SVM的拉格朗日對偶形式，理解對偶問題與原始問題的關係，以及支持嚮量在決策邊界中的關鍵作用。我們將分析不同核函數（如綫性核、多項式核、高斯徑嚮基函數核）的特點和適用性，並探討參數（如正則化參數C和核函數參數gamma）對模型性能的影響。通過實例，讀者將學會如何選擇閤適的核函數和調整參數，從而構建高性能的SVM模型。 決策樹與集成學習的智慧融閤： 決策樹是一種直觀且易於解釋的模型，通過一係列的if-then規則來做齣預測。本部分將介紹不同決策樹構建算法，如ID3、C4.5和CART，深入理解其信息增益、增益比和基尼指數等分裂準則的計算方式。我們將重點關注剪枝技術，以防止模型過擬閤。 在此基礎上，我們將進一步探討集成學習的強大力量，即通過組閤多個學習器來獲得比單一學習器更優的性能。我們將詳細介紹兩種主流的集成學習方法：Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）。我們將解析隨機森林如何通過bootstrap抽樣和特徵隨機選擇來構建多個獨立的決策樹，從而降低方差。同時，我們將深入理解AdaBoost如何通過迭代地調整樣本權重來訓練一係列弱學習器，並最終組閤成強學習器。我們將重點分析Gradient Boosting如何通過擬閤殘差來逐步優化模型。通過實際應用，讀者將學會如何利用決策樹和集成學習來構建魯棒且準確的預測模型。 第三部分：理論與實踐的橋梁——案例分析與工程化 理論與實踐的結閤是智能計算落地應用的關鍵。本部分將聚焦於真實的工程問題和科研挑戰，展示如何將前兩部分介紹的智能計算方法進行有效的整閤與應用。 復雜係統建模與仿真： 許多現實世界的係統，如經濟係統、生態係統、交通流量等，具有高度的非綫性和交互性，難以用傳統的數學模型精確描述。本部分將展示如何運用模糊邏輯、神經網絡等智能計算技術來構建這些復雜係統的仿真模型。我們將從問題定義、數據收集與預處理、模型選擇與構建、參數優化、模型驗證與評估等全流程進行詳細講解。例如，我們將探討如何利用模糊邏輯來模擬人類的決策行為，或利用神經網絡來預測股票市場的波動。 優化決策與資源配置： 在工程、管理、金融等領域，優化決策無處不在。我們將演示如何運用粒子群優化、蟻群優化、遺傳算法等智能計算方法來解決實際的優化問題，例如生産調度優化、路徑規劃優化、投資組閤優化等。重點將放在如何將實際問題轉化為智能算法可以處理的數學模型，包括目標函數的設計、約束條件的引入以及參數的調整。我們將分析不同優化算法在處理不同類型優化問題時的性能差異，並探討如何通過算法的混閤或改進來提高求解效率和解的質量。 智能識彆與預測： 智能計算在模式識彆、圖像識彆、時間序列預測等方麵有著廣泛的應用。我們將展示如何利用支持嚮量機、決策樹、集成學習等方法來構建有效的識彆和預測係統。例如，我們將探討如何利用SVM進行文本分類或圖像二值化，如何利用隨機森林進行故障診斷，或者如何利用Boosting算法進行用戶行為預測。我們將關注數據預處理、特徵提取、模型選擇、性能評估以及過擬閤與欠擬閤的解決方案。 麵嚮實際的工程化考慮： 理論算法到實際應用需要剋服許多工程化的挑戰。本部分將討論在實際項目中可能遇到的問題，如計算資源的限製、實時性要求、模型的可解釋性、以及與其他係統的集成。我們將探討如何對算法進行簡化或並行化，如何設計高效的數據接口，以及如何對模型的輸齣進行有效的解釋和可視化。我們將強調在項目開發過程中，理解問題的業務需求和實際約束是選擇和應用智能計算方法的前提。 本書的特色： 理論深度與實踐廣度兼具： 既深入剖析核心理論的數學原理，又通過豐富的案例展示其在各領域的實際應用。 結構清晰，邏輯嚴謹： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，幫助讀者構建完整的知識體係。 強調理解而非記憶： 鼓勵讀者深入理解算法背後的思想和原理，而非死記硬背公式或代碼。 麵嚮讀者自主學習： 提供必要的指導和思路，激發讀者獨立思考和解決問題的能力。 貼近實際工程需求： 關注算法的工程化實現和實際應用中的挑戰。 通過本書的學習，讀者將能夠更深刻地理解智能計算的強大潛力，並掌握將其應用於解決實際問題的必備技能。本書是所有對智能計算感興趣的工程師、研究人員、學生以及希望提升自身問題解決能力的專業人士的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

長期以來，我在學術研究中一直麵臨著如何將數學模型轉化為可執行的計算流程的挑戰，特彆是當模型變得越來越復雜，需要藉助數值方法來求解時。這本書《MATLAB優化算法案例分析與應用》恰好填補瞭我在這方麵的一些空白。雖然我接觸過一些關於優化方法的書籍，但它們往往側重於理論證明，對於如何在實際編程中實現優化算法，以及如何處理現實數據中的噪聲和不確定性，則涉及較少。這本書的“案例分析與應用”這一部分，讓我看到瞭希望。我希望通過學習這本書，能夠掌握諸如模擬退火、蟻群算法等在復雜搜索空間中找到全局最優解的技術，並且能夠熟練地運用MATLAB這個強大的工具來構建和求解這些優化模型。我特彆期待書中能夠有針對特定工業問題的案例，例如在供應鏈優化、生産調度等方麵，這對於我未來的科研方嚮具有重要的指導意義。如果書中還能包含一些關於如何處理約束條件，以及如何對算法進行魯棒性分析的內容，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行不久的軟件工程師，我一直對如何提升代碼的效率和解決復雜問題充滿瞭好奇。我的導師推薦我閱讀這本《MATLAB優化算法案例分析與應用》，他告訴我，掌握優秀的優化算法是成為一名資深工程師的關鍵之一。我被書中“案例分析”的提法所吸引，因為我發現自己更喜歡通過實際例子來學習知識，而不是死記硬背理論。我希望這本書能夠幫助我理解各種優化算法背後的邏輯，比如為什麼某些算法在特定類型的問題上錶現更好。我尤其期待書中能夠提供一些實際的項目案例，例如在圖像處理、信號濾波或者金融建模等領域，這些都是我非常感興趣的方嚮。如果書中能夠有清晰的步驟解析，並且配以易於理解的MATLAB代碼示例，我想我會學得更快、更紮實。我希望讀完這本書後，能夠獨立地運用優化算法來解決我在項目開發中遇到的實際問題，並能夠根據問題的特點選擇最閤適的算法，而不是僅僅停留在模仿層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB優化算法案例分析與應用》給我最大的驚喜，在於它將抽象的算法概念轉化為生動具體的工程實踐。我一直對將理論知識應用於實際項目感到很興奮，尤其是在我目前負責的某個項目中，我們遇到瞭一個棘手的多目標優化問題，現有的軟件工具似乎都無法完美契閤。看到這本書的標題，我立刻産生瞭濃厚的興趣，並迫不及待地翻閱瞭目錄。讓我感到欣慰的是，書中不僅涵蓋瞭從基礎到進階的各種優化算法，更重要的是，它似乎提供瞭一套完整的“案例驅動”的學習路徑。我注意到其中有專門針對機器人路徑規劃、機器學習模型訓練等經典案例的詳細解析，這對我來說非常有價值。我尤其期待書中能夠提供清晰的MATLAB代碼實現，並且對代碼的每一個關鍵部分都進行深入的解釋，這樣我纔能真正理解算法是如何一步步逼近最優解的。如果書中還能包含一些關於算法性能評估和選擇的指導，那將是對我工作效率的巨大提升，因為它能夠幫助我更快地找到最適閤特定問題的優化方法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年在工程領域摸爬滾打的工程師，我接觸過不少關於算法的書籍，但真正能讓我眼前一亮，覺得“這正是我需要的”卻不多。最近拿到一本名為《MATLAB優化算法案例分析與應用》的書，雖然還沒來得及深入鑽研，但僅從目錄和前幾章的初步瀏覽，我就能感受到它所帶來的那種“知識的重量”。我一直認為，優化算法的學習，絕不能是紙上談兵，必須與實際問題緊密結閤，而這本書似乎正是朝著這個方嚮努力。它不僅僅是羅列算法的原理，更重要的是通過具體的案例，去展示這些算法是如何解決現實世界中的復雜問題的。我期待這本書能夠為我打開新的思路，比如在某些復雜的參數設計、資源分配問題上，如何更有效地應用這些優化工具，從而提升我的工作效率和研究水平。尤其是我在工作中經常遇到的一些非綫性、高維度問題，傳統的解析方法往往束手無策，這本書中提到的各種智能優化算法，例如遺傳算法、粒子群算法等，在我看來，或許能提供強有力的解決方案。我希望書中能夠有足夠詳實的案例，不僅包括算法的應用，還能深入剖析其在特定場景下的優劣勢，以及調參的技巧。

評分☆☆☆☆☆

最近，我在準備一項關於機器學習模型的性能調優工作，其中涉及到大量的參數優化問題，這讓我感到非常頭疼。我嘗試瞭一些傳統的網格搜索和隨機搜索方法，但效果並不理想，而且耗時巨大。偶然間，我看到瞭《MATLAB優化算法案例分析與應用》這本書，它的名字立刻吸引瞭我。我希望這本書能夠為我提供更先進、更高效的優化算法，例如差分進化算法、鯨魚優化算法等，這些算法在近年來備受關注，但我在實際應用中還不太熟悉。我尤其看重書中的“應用”部分，希望它能夠詳細介紹這些算法在實際問題中的應用場景，並且能夠提供完整的MATLAB代碼實現，方便我直接藉鑒和修改。如果書中還能包含一些關於如何評估算法收斂速度和解的質量的度量標準，以及一些避免局部最優解的策略，那將對我非常有幫助。我希望通過閱讀這本書，能夠真正掌握優化算法的精髓，並將其有效地應用於我的機器學習項目，從而顯著提升模型的性能。

評分☆☆☆☆☆

書中涉及的優化算法很多，希望可以有所幫助

評分☆☆☆☆☆

剛買迴來，正在學習過程中，感覺還不錯，

評分☆☆☆☆☆

京東購書，一種習慣，質量保證，服務態度好，價格閤理。專業書籍，此次購買數量巨大。還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

12345678910字數夠瞭

評分☆☆☆☆☆

挺好的，講的還算比較明白

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，印刷質量很好，也很通俗易懂。

評分☆☆☆☆☆

例子好，但比較淺，就是都有點，適閤初學者。

評分☆☆☆☆☆

剛買迴來，正在學習過程中，感覺還不錯，

評分☆☆☆☆☆

經常網購，總有大量的包裹收，有很多的評語要寫！ 但是，總是寫評語花掉瞭我大量的時間和精力！ 迴頭想想，我花瞭錢瞭，還要我花這麼多的時間和精力來寫評語是不是很不劃算？ 所以在一段時間裏，我總是不去評價或者隨便寫寫！ 但是，我又總是覺得好像有點對不住那些辛苦工作的賣傢客服、倉管、老闆。 於是我寫下瞭一小段話，給我覺得能拿到我五星好評的賣傢的寶貝評價裏麵以示感謝和尊敬