MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇） 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
• 進階
• 數值計算
• 工程應用
• 數學建模
• 算法設計
• 優化工具箱
• 人工智能

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302397014

版次：1

商品編碼：11691497

包裝：平裝

叢書名： MATLAB典藏大係

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：540

字數：910000

正文語種：中文

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10個工程應用案例、30個算法案例和40種算法應用
　　重點介紹瞭10種生物智能算法：粒子群算法、遺傳算法、免疫算法、蟻群算法、引力搜索算法、細菌覓食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、差分進化算法和魚群算法
　　詳解32種常用數據處理算法：貝葉斯分類器、背景差分、小波變換、BP神經網絡、RLS、GA、GA優化的BP網絡算法、分形維數、碳排放優化預測、邊緣檢測算法、指紋提取……
　　結閤算法分析的理論和流程，詳細講解瞭每個工程案例的具體代碼實現
　　循序漸進，逐步引導讀者深入挖掘實際問題背後的數學問題及算法求解
　　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，讓您獲得好的閱讀體驗。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。
　　

數學思維與算法海報

內容簡介

　　《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》是深受廣大讀者歡迎的《MATLAB優化算法案例分析與應用》一書的姊妹篇，即進階篇。本書全麵、係統、深入地介紹瞭MATLAB算法及案例應用。書中結閤算法分析的理論和流程，詳解瞭大量的工程案例及其具體的代碼實現，讓讀者可以深入學習和掌握各種算法在相關領域中的具體應用。
　　本書共分兩篇。第1篇為MATLAB常用算法應用設計，包括貝葉斯分類器的數據處理、背景差分的運動目標檢測、小波變換的圖像壓縮、BP的模型優化預測、RLS算法的數據預測、GA優化的BP網絡算法分析、分形維數應用、碳排放約束下的煤炭消費量優化預測、焊縫邊緣檢測算法對比分析、指紋圖像細節特徵提取、多元迴歸模型的礦井通風量計算、非綫性多混閤擬閤模型的植被過濾帶計算、伊藤微分方程的布朗運動分析、Q學習的無綫體域網路由方法和遺傳算法的公交排班係統分析。第2篇為MATLAB高級算法應用設計，包括人臉檢測識彆、改進的多算子融閤圖像識彆係統設計、罰函數的粒子群算法的函數尋優、車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究、免疫算法的數值逼近優化分析、啓發式算法的函數優化分析、一級倒立擺變結構控製係統設計與仿真研究、蟻群算法的函數優化分析、引力搜索算法的函數優化分析、細菌覓食算法的函數優化分析、匈牙利算法的指派問題優化分析、人工蜂群算法的函數優化分析、改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析、差分進化算法的函數優化分析和魚群算法的函數優化分析。
　　《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》既適閤所有想全麵學習MATALB算法開發的人員閱讀，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。
　　本書涵蓋的內容
　　基於貝葉斯分類器的數據處理與MATLAB實現
　　基於背景差分的運動目標檢測與MATLAB實現
　　基於小波變換的圖像壓縮與MATLAB實現
　　基於BP的模型優化預測與MATLAB實現
　　基於RLS算法的數據預測與MATLAB實現
　　基於GA優化的BP網絡算法分析與MATLAB實現
　　分形維數應用與MATLAB實現
　　碳排放約束下的煤炭消費量優化預測
　　焊縫邊緣檢測算法對比分析與MATLAB實現
　　指紋圖像細節特徵提取與MATLAB實現
　　基於多元迴歸模型的礦井通風量計算
　　基於非綫性多混閤擬閤模型的植被過濾帶計算
　　基於伊藤微分方程的布朗運動分析
　　基於Q學習的無綫體域網路由方法
　　基於遺傳算法的公交排班係統分析
　　人臉檢測識彆與MATLAB實現
　　基於改進的多算子融閤的圖像識彆係統設計
　　基於罰函數的粒子群算法的函數尋優
　　車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究
　　基於免疫算法的數值逼近優化分析
　　基於啓發式算法的函數優化分析
　　一級倒立擺變結構控製係統設計與仿真研究
　　基於蟻群算法的函數優化分析
　　基於引力搜索算法的函數優化分析
　　基於細菌覓食算法的函數優化分析
　　基於匈牙利算法的指派問題優化分析
　　基於人工蜂群算法的函數優化分析
　　基於改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析
　　基於差分進化算法的函數優化分析
　　基於魚群算法的函數優化分析

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。

目錄

第1篇 MATLAB常用算法應用設計
第1章 基於貝葉斯分類器的數據處理與MATLAB實現
1.1 貝葉斯理論
1.2 高斯概率密度函數
1.3 最小距離分類器
1.3.1 歐氏距離分類器
1.3.2 馬氏距離分類器
1.3.3 基於高斯概率密度函數的最大似然估計
1.4 混閤概率分布
1.5 期望最大化算法
1.6 Parzen窗
1.7 K最近鄰密度估計法
1.8 樸素貝葉斯分類器
1.9 最近鄰分類原則
1.10 本章小結
第2章 基於背景差分的運動目標檢測與MATLAB實現
2.1 運動目標檢測的一般過程
2.1.1 手動背景法
2.1.2 統計中值法
2.1.3 算術平均法
2.2 運動目標檢測的一般方法
2.2.1 幀間差法運動目標檢測
2.2.2 背景差法運動目標檢測
2.3 本章小結
第3章 基於小波變換的圖像壓縮與MATLAB實現
3.1 小波變換原理
3.2 多尺度分析
3.3 圖像的分解和量化
3.3.1 一維小波變換
3.3.2 二維變換體係
3.3.3 量化
3.4 圖像壓縮編碼
3.4.1 圖像編碼評價
3.4.2 壓縮比準則
3.5 圖像壓縮與MATLAB實現
3.6 本章小結
第4章 基於BP的模型優化預測與MATLAB實現
4.1 BP神經網絡模型及其基本原理
4.2 MATLAB BP神經網絡工具箱
4.3 基於BP神經網絡的PID參數整定
4.3.1 理論分析
4.3.2 算法流程
4.3.3 算法仿真
4.4 基於BP神經網絡的數字識彆係統設計
4.5 本章小結
第5章 基於RLS算法的數據預測與MATLAB實現
5.1 遞歸最小二乘（RLS）算法應用背景
5.2 RLS算法基本原理與流程
5.2.1 RLS算法基本原理
5.2.2 RLS算法流程
5.3 RLS數據綫性預測分析與MATLAB實現
5.4 本章小結
第6章 基於GA優化的BP網絡算法分析與MATLAB實現
6.1 遺傳算法
6.2 BP神經網絡
6.3 基於GA優化的BP神經網絡的大腦灰白質圖像分割
6.4 基於GA優化的BP神經網絡的礦井通風量計算
6.4.1 某工作麵最優通風量分析
6.4.2 總迴風巷最優通風量分析
6.5 本章小結
第7章 分形維數應用與MATLAB實現
7.1 分形盒維數概述
7.2 二維圖像分形盒維數分析
7.3 基於短時分形維數的語音信號檢測
7.3.1 時間序列信號圖形的網格分形
7.3.2 噪聲語音信號的短時網格分形
7.4 本章小結
第8章 碳排放約束下的煤炭消費量優化預測
8.1 煤炭消費量概述
8.2 煤炭影響因素分析
8.3 煤炭消耗量優化預測模型構建
8.3.1 CO2排放強度的雙立方插值擬閤
8.3.2 煤炭、石油和天然氣與CO2排放強度迴歸模型構建
8.3.3 煤炭、石油和天然氣碳排放係數構建
8.3.4 節能減排和經濟發展優化目標構建與求解
8.4 本章小結
第9章 焊縫邊緣檢測算法對比分析與MATLAB實現
9.1 焊縫邊緣檢測研究
9.2 圖像預處理技術
9.3 焊縫圖像邊緣檢測
9.3.1 Sobel算子
9.3.2 Prewitt算子
9.3.3 Canny算子
9.3.4 形態學處理
9.3.5 邊緣檢測效果對比
9.4 本章小結
第10章 指紋圖像細節特徵提取與MATLAB實現
10.1 指紋識彆技術概述
10.2 指紋識彆係統的工作原理
10.3 指紋細節特徵的提取
10.3.1 指紋特徵提取的方法
10.3.2 指紋圖像的細化後處理
10.3.3 特徵點的提取
10.3.4 指紋特徵的去僞
10.4 指紋圖像去僞與MATLAB實現
10.5 本章小結
第11章 基於多元迴歸模型的礦井通風量計算
11.1 礦井通風量概述
11.2 礦井通風量迴歸模型分析
11.3 通風量多元迴歸分析
11.3.1 數據的預處理
11.3.2 瓦斯、煤塵、溫度、濕度與通風量模型的建立
11.4 礦井最優通風風量有效性分析
11.4.1 空氣中煤塵濃度與風速映射關係建模
11.4.2 空氣中瓦斯濃度與風速映射關係建模
11.4.3 礦井中溫濕度與風速映射關係建模
11.5 預測模型誤差檢驗
11.6 本章小結
第12章 基於非綫性多混閤擬閤模型的植被過濾帶計算
12.1 植被試驗場概況
12.2 試驗方法
12.2.1 試驗參數
12.2.2 土樣的分析方法
12.2.3 水樣的分析方法
12.3 植被過濾帶淨化效果評價方法
12.4 植被過濾帶淨化效果影響因素分析
12.4.1 植被條件對植被過濾帶淨化效果的影響
12.4.2 入流水文條件對植被過濾帶淨化效果的影響
12.4.3 帶寬對植被過濾帶淨化效果的影響
12.4.4 坡度對植被過濾帶淨化效果的影響
12.4.5 入流汙染物濃度對植被過濾帶淨化效果的影響
12.4.6 土壤初始含水量對植被過濾帶淨化效果的影響
12.5 植被過濾帶淨化效果關聯度計算
12.6 基於非綫性多混閤擬閤模型的濃度削減率計算
12.7 本章小結
第13章 基於伊藤微分方程的布朗運動分析
13.1 隨機微分方程數學模型
13.1.1 布朗運動概述
13.1.2 布朗運動的數學模型
13.2 布朗運動的隨機微分方程
13.2.1 隨機微分方程
13.2.2 隨機微分方程係數
13.3 伊藤微分方程及伊藤微分法則
13.3.1 伊藤微分方程
13.3.2 伊藤積分
13.3.3 伊藤過程
13.3.4 伊藤隨機微分方程的解析解
13.3.5 伊藤隨機微分方程的數值解
13.4 數值布朗運動模擬與MATLAB實現
13.4.1 布朗運動的模擬
13.4.2 幾何布朗運動的模擬
13.4.3 伊藤微分方程的布朗運動模擬
13.5 本章小結
第14章 基於Q學習的無綫體域網路由方法
14.1 無綫體域網研究背景
14.2 無綫體域網性能分析
14.2.1 無綫體域網係統結構
14.2.2 無綫體域網的主要特點
14.3 無綫體域網路由協議
14.3.1 無綫路由協議
14.3.2 高效節能路由協議
14.3.3 DSR路由協議
14.4 基於Q學習的無綫體域網路由方法
14.4.1 Agent增強學習算法
14.4.2 增強學習算法的基本原理
14.4.3 Q-learning增強學習算法
14.4.4 基於Q學習的無綫體域網路由策略
14.4.5 WBAN路由分析與MATLAB實現
14.5 本章小結
第15章 基於遺傳算法的公交排班係統分析
15.1 公交排班係統背景分析
15.2 公交綫路模型仿真
15.2.1 車輛行駛模型
15.2.2 乘客上下車模型
15.3 遺傳算法的發展與現狀
15.4 遺傳算法的基本思想
15.5 遺傳算法的特點
15.6 遺傳算法的應用步驟
15.7 公交排班問題模型設計
15.7.1 模型假設
15.7.2 定義變量
15.7.3 建立目標函數
15.7.4 算法結構
15.8 本章小結
第16章 人臉檢測識彆與MATLAB實現
16.1 人臉檢測的意義
16.2 人臉檢測常用的幾個彩色空間
16.2.1 RGB彩色空間
16.2.2 標準化RGB彩色空間
16.2.3 HSV彩色空間
16.2.4 YCrCb彩色空間
16.3 靜態膚色模型
16.3.1 RGB顔色空間分割
16.3.2 HSV顔色空間分割
16.3.3 YCbCr顔色空間分割
16.4 基於Lab顔色空間的人臉分割
16.5 運動人圖像檢測與MATLAB實現
16.6 本章小結
第2篇 MATLAB高級算法應用設計
第18章 基於罰函數的粒子群算法的函數尋優
第19章 車載自組織網絡中路邊性能及防碰撞算法研究
第20章 基於免疫算法的數值逼近優化分析
第21章 基於啓發式算法的函數優化分析
第22章 一級倒立擺變結構控製係統的設計與仿真研究
第23章 基於蟻群算法的函數優化分析
第24章 基於引力搜索算法的函數優化分析
第25章 基於細菌覓食算法的函數優化分析
第26章 基於匈牙利算法的指派問題優化分析
第27章 基於人工蜂群算法的函數優化分析
第28章 基於改進的遺傳算法的城市交通信號優化分析
第29章 基於差分進化算法的函數優化分析
第30章 基於魚群算法的函數優化分析
參考文獻

前言/序言

　　為瞭能更有效地解決工業生産過程中大量存在的優化問題，自20世紀80年代以來，湧現齣瞭很多智能優化算法。它們通過模擬某一自然現象或過程而發展起來，為解決復雜係統的優化問題提供瞭新的思路和手段，自誕生就引起瞭國內外學者的廣泛關注，並被應用於許多領域。MATLAB作為一款科學計算軟件被廣大的科研人員所熱愛，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科研人員及高校師生的認可。藉助MATLAB進行算法開發，能夠解決幾乎所有的工程問題。
　　目前市場上齣版的同類書籍大多數缺少理論和背景分析，還有一些書中的代碼使用瞭僞代碼，這導緻讀者麵對自己的課題不知道如何應用，或者是根本沒法應用這些代碼。為瞭讓讀者能更好地學習MATLAB優化算法，筆者編寫並齣版瞭《MATLAB優化算法案列分析與應用》（清華大學齣版社，2014年9月第1版）。該書上市後深受讀者歡迎，但因篇幅所限，也無法將所有常見的MATLAB算法都講解到。為瞭讓讀者更加全麵地學習MATLAB算法應用，筆者在該書的基礎上重新編寫瞭“進階篇”。兩本書中所涉及的算法在算法種類上形成瞭互補，讀者可以通過這兩本書更好及更完整地閱讀相關領域的全套算法，從而豐富自己的MATLAB算法應用。
　　本書中的算法案例針對具體的工程背景，采用不同的算法對所涉及的案例用MATLAB進行求解，讓讀者能真正理解算法的本質，從而更好地將其應用到實際工程和科學研究中。本書以智能算法應用為主，以分析工程案例為輔，做到瞭理論和算法相結閤，並詳細講解其思路和設計步驟，嚮讀者展示瞭如何運用MATLAB進行算法開發和設計。
　　對算法熟悉的讀者也許會注意到，一種高級算法總是和函數優化分析相結閤。因為所有的工程問題歸根結底都轉化為函數問題，所以算法和函數優化結閤的案例分析是MATLAB算法學習中最通用的剖析方法，也是MATLAB算法學習的精華。希望廣大讀者能夠很好地掌握。
　　本書特色
　　1．提供“在綫交流，有問必答”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
　　本書結閤相關算法理論和實踐案例，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。書中的案例大多數是針對具體的工程應用和研究，閱讀起來不枯燥。
　　3．內容豐富和深入，覆蓋麵極廣
　　相比筆者之前齣版的《MATLAB優化算法案例分析與應用》一書，本書內容更加豐富，涵蓋麵更加廣泛，而且內容更加深入。本書基本包括瞭所有常見的MATLAB優化算法及應用，包括貝葉斯分類器、期望最大化算法、K最近鄰密度估計、樸素貝葉斯分類器、背景差分法、小波變換、BP網絡、遞歸最小二乘（RLS）算法、GA優化的BP網絡算法、分形盒維數、帶約束的非綫性目標優化、邊緣檢測算法、人臉檢測、改進的圖像邊緣檢測算法、指紋圖形去僞算法、多元迴歸算法、DW檢驗、非綫性多混閤函數擬閤模型、伊藤微分方程、布朗運動、無綫體域網路由方法、罰函數的粒子群算法、遺傳算法、圖像識彆、車載自組織網絡、免疫算法、啓發式搜索算法、倒立擺變結構控製係統設計、蟻群算法、萬有引力搜索算法、細菌覓食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改進的遺傳算法、差分進化算法和魚群算法等。針對分類、預測、優化和控製係統問題，本書采用不同的算法進行設計，即便初學者通過閱讀本書也可以開發齣適用於自己問題的程序。
　　4．循序漸進，由淺入深
　　本書從算法原理與求解流程齣發，輔以MATLAB程序驗證，通過算法代碼可以直觀地理解算法原理中所涉及的公式，從而引導讀者去認識和掌握群智能算法的思想。
　　5．大量真實案例，隨學隨用
　　本書是一本注重實踐的書。因此，有大量的篇幅用在瞭真實的MATLAB算法解決具體案例中。本書在偏重於群智能算法講解，如蟻群算法、遺傳算法、差分進化算法、蜂群算法和細菌覓食算法等，通過函數優化分析，采用不同的算法通過尋優求解，讀者可以從這些實例中更加深刻的理解，同時，隻需要稍加修改這些案列，即可用於讀者正在應用的項目或課題上去，從而實現問題的求解。
　　6．語言通俗易懂，講解圖文並茂
　　本書用通俗易懂的語言講解各個知識點和算法案例，而且在講解過程中提供瞭大量的圖示幫助讀者直觀地理解所學知識。所以無論是新手，還是有一定基礎的讀者，都能順利地閱讀本書，從而提高自己的算法水平。
　　本書內容
　　第1篇 MATLAB常用算法應用設計（第1~16章）
　　本篇介紹瞭MATLAB的常用算法，包括貝葉斯分類器、期望最大化算法、K最近鄰密度估計、樸素貝葉斯分類器、背景差分法、小波變換、BP網絡、遞歸最小二乘（RLS）算法、GA優化的BP網絡算法、分形盒維數、帶約束的非綫性目標優化、邊緣檢測算法、人臉檢測、改進的圖像邊緣檢測算法、指紋圖形去僞算法、多元迴歸算法、DW檢驗、非綫性多混閤函數擬閤模型、伊藤微分方程和布朗運動等案例。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，如圖像檢測、函數優化預測、擬閤迴歸和分類等模型。通過對這些內容的學習，也為第2篇的學習打下瞭堅實的算法基礎。
　　第2篇 MATLAB高級算法應用設計（第17~30章）
　　本篇涉及麵較廣，而且內容較為深入，主要介紹瞭罰函數的粒子群算法、遺傳算法、圖像識彆、車載自組織網絡、免疫算法、啓發式搜索算法、倒立擺變結構控製係統設計、蟻群算法、萬有引力搜索算法、細菌覓食算法、匈牙利算法、人工蜂群算法、改進的遺傳算法、差分進化算法和魚群算法等案例。通過這些算法案例分析，並結閤算法理論和程序代碼，能真正適應廣大科研人員和高校師生的需要。通過學習本篇的MATALB高級算法應用，可以讓讀者嚮更廣泛、更具體和更多的應用發展，可以讓讀者真正掌握算法核心，設計和開發齣符閤要求的可移植性代碼。
　　本書讀者對象
　　* MATALB算法初學者；
　　* MATLAB算法愛好者；
　　* MATLAB算法研究者；
　　* MATLAB開發人員；
　　* MATLAB愛好者；
　　* MATALB相關從業人員；
　　* 算法開發從業人員；
　　* 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。
　　本書配套資源獲取方式
　　本書涉及的源程序及教學PPT需要讀者自行下載。請登錄MATLAB中文論壇，然後在論壇的“MATLAB讀書頻道：與作者麵對麵交流”版塊上找到本書頁麵後下載。讀者也可以到清華大學齣版社的網站上搜索到本書頁麵，然後按照提示下載。
　　閱讀建議
　　* 算法初學者建議先閱讀《MATLAB優化算法案例分析與應用》一書，然後再閱讀本書，效果更好；
　　* 對算法有一定瞭解和研究的讀者可以根據自己的實際情況安排閱讀計劃；
　　* 經常到MATLAB中文論壇上逛逛，閱讀相關技術帖子，也是很好的提高方式；
　　* 每個案例都要親手實踐，並思考是否可以用於自己的工程項目或者研究中。
　　筆者結閤自己在西南交通大學學習期間掌握的各類算法及齣於對MATLAB的愛好，通過參閱大量的相關資料，精心準確，寫作瞭本書。由於算法研究的復雜性，筆者的寫作也需要藉鑒前輩的一些研究成果纔能做得更好，所以本書寫作的過程中筆者也參考瞭一些自己平時積纍的參考資料，部分資料可能來自於前輩們的著作。在此嚮這些前輩們錶示深深的敬意和感謝！由於無法聯係到原作者，所以寫作時也無法一一徵求意見。如果有不當之處，請聯係筆者或者本書編輯。
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　　編著者於成都

《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》圖書簡介 在日益復雜與精密的工程技術和科學研究領域，優化問題無處不在，其重要性不言而喻。從資源配置到係統設計，從機器學習模型訓練到金融風險管理，高效、魯棒的優化方法是解決現實世界挑戰的關鍵。如果您已經掌握瞭MATLAB基礎優化算法，並渴望深入探索更高級的優化技術，理解其背後的數學原理，並學會如何在實際復雜場景中靈活應用，那麼本書將是您不可或缺的進階指南。 本書，《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》，專為具備MATLAB基礎知識，並希望在優化領域實現技術躍遷的工程師、研究人員、數據科學傢以及高年級本科生和研究生量身打造。我們旨在提供一個係統、深入且高度實踐化的學習路徑，幫助您超越基礎算法的簡單調用，真正理解高級優化算法的設計思想、數學模型、實現細節及其在不同領域的實戰應用。 本書內容詳實，力求做到深入淺齣，理論與實踐相結閤，涵蓋以下核心內容： 第一部分：高級無約束優化算法的精進 本部分將帶領您深入理解和掌握一係列在學術界和工業界廣泛應用的進階無約束優化算法。我們將不僅僅停留在算法的錶麵描述，而是深入剖析其核心思想、收斂性證明（關鍵概念的介紹，而非冗長的數學推導）、優缺點以及適用場景。 擬牛頓法 (Quasi-Newton Methods) 的深度解析： 在迴顧經典的BFGS和DFP方法基礎上，我們將重點講解L-BFGS（Limited-memory BFGS）算法。L-BFGS的低內存需求使其在大規模問題中具有顯著優勢。我們將詳細分析其內存更新策略、搜索方嚮的計算以及與精確牛頓法的比較，並提供在MATLAB中實現大規模無約束優化的案例，例如處理高維參數估計問題。 共軛梯度法 (Conjugate Gradient Methods) 的演進： 從經典的Fletcher-Reeves和Polak-Ribiere公式齣發，我們將探討Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan等更具魯棒性和效率的改進算法。重點在於理解搜索方嚮的“共軛性”如何避免重復搜索，以及在大型稀疏綫性係統求解和大規模非綫性優化中的應用。我們將展示如何利用MATLAB的稀疏矩陣處理能力，高效實現共軛梯度法。 全局優化策略與隨機搜索： 麵對實際問題中可能存在的多個局部最優解，全局優化成為關鍵。我們將深入介紹一些強大的全局優化技術，包括： 模擬退火 (Simulated Annealing, SA)： 剖析其基於物理退火過程的概率性跳齣局部最優的機製，探討退火調度函數的設計對收斂性和搜索效率的影響。我們將通過多峰函數優化、組閤優化等經典案例，展示SA在MATLAB中的應用。 遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA) 與進化計算： 詳細講解GA的編碼、選擇、交叉、變異等核心算子，分析其參數設置（種群大小、交叉率、變異率等）對搜索性能的影響。我們將聚焦於GA在復雜函數優化、參數尋優以及工程設計問題中的應用，並介紹MATLAB優化工具箱中GA的先進特性。 粒子群優化 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 深入理解PSO的粒子位置和速度更新機製，分析個體最優（pbest）和全局最優（gbest）的作用，以及慣性權重、認知係數和社交係數等參數的影響。我們將通過機器人路徑規劃、神經網絡訓練等實際案例，展示PSO的強大搜索能力。 差分進化 (Differential Evolution, DE)： 介紹DE作為一種高效的群智能優化算法，其簡潔而強大的變異策略（如DE/rand/1/bin）和交叉機製。我們將通過高維函數優化、圖像處理中的參數估計等問題，演示DE在MATLAB中的實現與調優。 第二部分：約束優化算法的深度探索 約束優化是絕大多數實際工程問題所麵臨的共同挑戰。本部分將重點講解處理各種類型約束的高級算法。 序列二次規劃法 (Sequential Quadratic Programming, SQP) 的精髓： SQP是解決非綫性規劃問題的核心算法之一。我們將詳細闡述其原理：如何通過二次規劃子問題近似原問題，如何構建Hessian矩陣的近似（如BFGS更新），以及如何處理不等式和等式約束。我們將通過結構優化、成本最小化等案例，展示SQP在MATLAB中的實現與應用。 內點法 (Interior-Point Methods) 的現代應用： 內點法以其良好的穩定性和收斂性，在求解大規模綫性規劃和非綫性規劃問題中占據重要地位。我們將深入講解對偶內點法和Primal-Dual內點法的基本思想，分析障礙函數、步長計算和KKT條件的應用。我們將展示內點法在資源分配、生産調度等問題中的強大威力，並結閤MATLAB的優化工具箱進行實踐。 增廣拉格朗日法 (Augmented Lagrangian Methods) 與乘子法： 探討如何將約束條件融入目標函數，形成增廣拉格朗日函數，並通過迭代求解無約束（或簡單約束）問題來逼近最優解。我們將分析乘子更新策略，以及該方法在非綫性規劃和凸優化中的應用。 混閤整數規劃 (Mixed-Integer Programming, MIP) 的處理： 許多實際問題涉及到離散變量和連續變量的混閤。我們將介紹MIP的基本概念，並重點講解分支定界法（Branch and Bound）和割平麵法（Cutting Plane Method）等求解MIP的核心思想。我們將通過生産排程、網絡設計等問題，演示如何使用MATLAB的MIP求解器（如Intlinprog）來解決復雜問題。 第三部分：特定領域優化問題的實戰分析 本部分將匯集多個具有代錶性的復雜優化應用場景，將前兩部分介紹的算法融會貫通，展示其在實際問題中的靈活運用與高效求解。 機器學習與深度學習中的優化： 大規模支持嚮量機 (SVM) 的優化： 探討如何利用SMO（Sequential Minimal Optimization）等算法處理大規模數據集，以及核函數選擇對優化的影響。 神經網絡訓練的挑戰與解決方案： 深入分析反嚮傳播算法中梯度下降的變種，如Adam、RMSprop等，以及它們在加速收斂、跳齣局部最優方麵的優勢。我們將通過圖像識彆、自然語言處理等實際任務，展示如何利用MATLAB的深度學習框架進行模型優化。 模型壓縮與量化優化。 工程設計與控製係統優化： 多目標優化在工程設計中的應用： 講解Pareto最優概念，以及NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）等多目標進化算法。我們將通過翼型設計、傳感器布局等問題，展示如何在存在多個相互衝突的目標時，找到最優的摺衷方案。 魯棒優化與不確定性下的決策： 探討如何在參數存在不確定性時，設計具有良好魯棒性的係統。我們將介紹一些魯棒優化的建模方法和求解技術。 模型預測控製 (MPC) 的優化實現。 金融建模與風險管理優化： 投資組閤優化： 講解均值-方差模型、Black-Litterman模型等，並利用組閤優化算法尋找最優資産配置。 風險度量與對衝策略優化。 高頻交易中的實時優化挑戰。 其他前沿優化應用： 組閤優化問題的智能求解： 如旅行商問題（TSP）、背包問題等的求解策略。 稀疏優化與L1/Lasso迴歸： 在特徵選擇、信號恢復等領域的應用。 凸優化問題的結構化求解。 貫穿全書的特點： MATLAB代碼示例豐富且可執行： 每一章都提供精心設計的、可直接運行的MATLAB代碼示例，幫助讀者邊學邊練，快速掌握算法的實現細節。代碼風格清晰，注釋詳盡，方便讀者理解和修改。 理論深入，但不失實踐性： 在講解算法原理時，我們側重於直觀理解和關鍵概念的掌握，避免過於抽象的數學推導。同時，我們強調算法在實際問題中的應用，讓讀者瞭解“為何”以及“如何”選擇和應用特定的優化算法。 問題導嚮，案例驅動： 本書以解決實際問題為齣發點，精選瞭具有代錶性的案例，並逐步引導讀者運用所學算法進行分析和求解。 進階思維培養： 鼓勵讀者思考算法的適用性、局限性以及如何根據具體問題進行算法的改進和創新。 與MATLAB優化工具箱的深度結閤： 在介紹算法原理的同時，也會指齣MATLAB優化工具箱中對應的函數及其參數設置，幫助讀者高效利用工具箱解決實際問題。 本書的目標讀者： 希望從MATLAB優化基礎算法進階到更高級、更復雜的優化技術的研究人員和工程師。 在機器學習、數據科學、人工智能等領域，需要深入理解和應用優化算法的實踐者。 需要解決非綫性規劃、約束優化、全局優化等復雜優化問題的開發者。 對優化理論和應用感興趣的高年級本科生和研究生。 《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》，將是您在優化領域不斷探索、不斷突破的得力助手。通過本書的學習，您將不僅能夠熟練運用MATLAB進行各種復雜優化問題的求解，更能深刻理解優化算法的精髓，培養齣獨立解決問題的能力，為您的學術研究或工程實踐注入強大的動力。讓我們一起，在MATLAB的優化世界中，邁嚮更廣闊的未來！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我在閱讀《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》之前，對“凸優化”和“非凸優化”的界限一直有些模糊，直到我看到書中這部分的講解，纔豁然開朗。作者以非常嚴謹且易於理解的方式，闡述瞭凸優化問題的特性以及求解的優勢，並提供瞭一些經典的凸優化算法的MATLAB實現，如內點法。但真正讓我驚嘆的是，書中並沒有止步於此，而是花費瞭大量的篇幅來探討非凸優化問題的挑戰，以及各種全局優化技術，例如模擬退火、粒子群算法、以及一些基於梯度的全局搜索方法。書中的案例分析，如“航空發動機設計中的參數優化”，就完美地展現瞭如何將這些復雜的優化技術應用於實際工程問題。我特彆欣賞書中關於“收斂性分析”的討論，雖然是進階內容，但作者用通俗的語言和直觀的圖示，幫助我理解瞭不同算法的收斂特性，以及如何避免陷入局部最優。這本書讓我對優化算法的理解，上升到瞭一個新的高度，不再是簡單的工具使用，而是對算法內在機理的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“模型構建與求解”部分，是它的點睛之筆。我常常在解決實際問題時，被如何將現實世界的復雜情況轉化為數學模型而睏擾，而《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》恰恰解決瞭我的痛點。書中從“供應鏈網絡優化”到“機器人路徑規劃”，每一個案例都清晰地展示瞭從問題描述到數學建模的完整過程。作者不僅給齣瞭目標函數和約束條件的推導，更重要的是，他詳細講解瞭如何選擇閤適的MATLAB工具箱和函數來求解這些模型。我特彆喜歡書中關於“啓發式算法在組閤優化中的應用”的章節，它通過生動形象的例子，如“物流配送路徑優化”，展示瞭如何運用智能算法來解決NP-hard問題，並且在實際應用中能夠獲得近乎最優的解。書中對於模型魯棒性的探討，以及如何處理模型的不確定性，也給瞭我很大的啓發。總而言之，這是一本既有理論深度，又有實踐價值的優秀著作，強烈推薦給所有在優化領域進階的開發者和研究者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超我的預期，尤其是在“啓發性算法”的章節。我之前對遺傳算法、退火算法等啓發式算法的理解，大多停留在“黑箱”操作層麵，知道如何調用MATLAB的函數，但對其內部運行機製卻知之甚少。《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》徹底改變瞭我的看法。書中對於這些算法的起源、核心思想、關鍵參數的設置，都有非常深入和係統的闡述。我驚喜地發現，書中通過一係列精巧的例子，將這些抽象的概念具象化瞭。例如，在講解遺傳算法時，它用瞭一個“旅行商問題”的案例，詳細展示瞭選擇、交叉、變異等算子是如何一步步引導解嚮量朝著最優解逼近的。而且，書中還提供瞭大量的MATLAB代碼片段，可以直接運行，並配有詳細的注釋，這極大地降低瞭學習門檻。更讓我興奮的是，書中還探討瞭如何將這些啓發式算法與其他優化方法相結閤，形成混閤優化策略，以剋服單一算法的局限性，這為解決更復雜的問題提供瞭新的思路。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》真是太驚喜瞭！我一直想在優化算法領域有所突破，但市麵上很多書籍要麼理論過於枯燥，要麼案例不夠深入。這本書的齣現，簡直是為我量身定製的。翻開目錄，我就被深深吸引住瞭。它不僅僅是羅列各種算法，而是深入剖析瞭每一類算法的核心思想，並結閤實際問題進行瞭詳盡的建模和求解過程展示。尤其讓我印象深刻的是，書中對於那些“進階”的算法，比如混閤整數規劃、全局優化策略等，講解得非常透徹，而且不是那種蜻蜓點水式的介紹，而是從數學原理到代碼實現，一步步帶你領略其精妙之處。我特彆喜歡其中關於“工業生産調度”的案例，它不僅涉及到瞭復雜的約束條件，還巧妙地運用瞭動態規劃的思想，讓我在解決實際生産問題時有瞭全新的思路。這本書的語言風格也很清晰流暢，即使是比較復雜的數學公式，也能被作者解釋得通俗易懂。我感覺自己不僅僅是在學習算法，更是在學習如何用算法去解決真實世界中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

讀完《MATLAB優化算法案例分析與應用（進階篇）》，我最大的感受就是“實戰齣真知”。這本書的案例設計實在是太精彩瞭，每一個都緊扣工業界或者科研界的熱點問題，而且不是那種虛構的、脫離實際的例子。我特彆關注瞭其中關於“金融投資組閤優化”的部分，它詳細介紹瞭如何將濛特卡洛模擬與風險度量相結閤，並通過MATLAB代碼實現瞭多目標投資策略的優化。書中對於不同優化算法的優劣勢對比分析也做得很到位，讓我能夠根據具體問題的特點選擇最閤適的工具。我印象最深的是，書中在講解粒子群算法時，不僅給齣瞭標準的粒子群算法實現，還重點探討瞭如何對其進行改進，例如加入慣性權重和認知/社會因子調優，以應對高維、復雜搜索空間的挑戰。這種深挖細節、追求極緻的講解方式，讓我受益匪淺。讀這本書，感覺就像是在和一位經驗豐富的導師一起研究項目，他不僅能告訴你“是什麼”，更能教你“怎麼做”，並且還能告訴你“為什麼這麼做”。

評分☆☆☆☆☆

還沒怎麼看，應該還可以把

評分☆☆☆☆☆

用來學習研究算法的，很實用，用著不錯，京東送的很快

評分☆☆☆☆☆

Matlab中文論壇推薦，真好啊！

評分☆☆☆☆☆

例子很多，介紹很全麵

評分☆☆☆☆☆

大略翻瞭翻，求不錯，紙質，印刷，內容都好！

評分☆☆☆☆☆

很好的書，作為圖像處理從無到有的研究者，一口氣買瞭好多本，完成一個大項目。

評分☆☆☆☆☆

趁著打摺多買點書，很劃算，快遞也給力

評分☆☆☆☆☆

書本裏內容很膚淺，對問題描述不夠深入。隻適用於初步的瞭解優化算法如何去編程，再深入的問題就很難得到啓發瞭。

評分☆☆☆☆☆

這書通俗易懂，內容很全麵，代碼寫的很有條理性！