MATLAB優化算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張岩吳水根 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 優化算法
• 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
• 最優化理論
• 計算方法

店鋪： 江陰新華書店圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302474951

商品編碼：23430427283

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-11-01

內容介紹
本書是一本簡明的MATLAB優化算法綜閤性參考書，以MATLAB R2016b軟件版本為基礎，根據常用優化算法編寫，包含多種優化算法的MATLAB應用方法，是讀者掌握MATLAB在優化算法中應用的有力工具。 全書分為四個部分共18章，包括MATLAB應用基礎、常規優化算法、智能優化算法和綜閤應用。*部分從MATLAB基礎知識開始，詳細介紹編程和程序設計、二維繪圖、三維繪圖、GUI應用等內容； D二部分介紹MATLAB綫性規劃、非綫性規劃、無約束一維J值、無約束多維J值、約束優化方法、二次規劃、多目標函數的優化方法等內容； D三部分介紹免疫優化算法及其MATLAB實現、粒子群優化算法的MATLAB實現、遺傳優化算法的MATLAB實現、小波變換的MATLAB實現、神經網絡的MATLAB實現等內容； D四部分主要介紹MATLAB在分形維數和經濟金融*化中的應用。在本書的*後，附錄中還給齣瞭MATLAB基本命令的介紹，便於讀者查閱。 本書以MATLAB優化內容為主綫，結閤各種優化模型案例的講解，各種MATLAB優化算法函數的說明，使讀者易看懂、會應用。本書深入淺齣，實例引導，講解翔實，既可以作為高等院校數學建模和數學實驗的參考教材，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

關聯推薦
(1) ZS作者編著，圖書質量更有保證：一綫ZS工程師執筆，係統歸納和總結瞭智能算法的實戰經驗。(2) 提供配套源碼，便於讀者動手實踐：理論必須聯係實踐，本書提供源代碼下載，方便讀者學習使用。(3) 內含豐富實例，利於讀者二次開發：書中提供瞭十幾個優化算法的典型實例，讀者可以據此二次開發。配套學習資源下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。係列暢銷圖書如下：MATLAB 編程指南——計算、編程、仿真、算法及應用MATLAB/Simulink係統仿真MATLAB GUI程序設計MATLAB智能算法MATLAB數學建模MATLAB優化算法MATLAB信號處理MATLAB圖像處理MATLAB優化算法 
目錄
目錄 D一部分MATLAB應用基礎 D1章MATLAB基礎知識 1．1基本概念 1．1．1數據類型概述 1．1．2整數類型

 

目錄

 

 

 

D一部分MATLAB應用基礎

 

D1章MATLAB基礎知識

 

1．1基本概念

 

1．1．1數據類型概述

 

1．1．2整數類型

 

1．1．3浮點數類型

 

1．1．4常量與變量

 

1．1．5數組、矩陣、嚮量和標量

 

1．1．6字符型數據

 

1．1．7運算符

 

1．1．8復數

 

1．1．9無窮量和非數值量

 

1．2嚮量

 

1．2．1嚮量的生成

 

1．2．2嚮量的加減和數乘運算

 

1．2．3嚮量的點、叉積運算

 

1．3數組

 

1．3．1數組的創建和操作

 

1．3．2數組的常見運算

 

1．4矩陣

 

1．4．1矩陣生成

 

1．4．2嚮量的生成

 

1．4．3矩陣加減運算

 

1．4．4矩陣乘法運算

 

1．4．5矩陣的除法運算

 

1．4．6矩陣的分解運算

 

1．5字符串

 

1．5．1字符串變量與一維字符數組

 

1．5．2對字符串的多項操作

 

1．5．3二維字符數組

 

1．6符號

 

1．6．1符號錶達式的生成

 

1．6．2符號矩陣

 

1．6．3常用符號運算

 

1．7關係運算和邏輯運算

 

1．7．1關係運算

 

1．7．2邏輯運算

 

1．7．3常用函數

 

1．8復數

 

1．8．1復數和復矩陣的生成

 

1．8．2復數的運算

 

1．9數據類型間的轉換

 

本章小結

 

D2章MATLAB編程

 

2．1MATLAB編程概述

 

2．2MATLAB編程原則

 

2．3分支結構

 

2．3．1if分支結構

 

2．3．2switch分支結構

 

2．4循環結構

 

2．4．1while循環結構

 

2．4．2for循環結構

 

2．5其他控製程序命令

 

2．6程序調試

 

2．6．1程序調試命令

 

2．6．2常見程序錯誤

 

2．6．3內存優化

 

2．7經典案例

 

本章小結

 

D3章MATLAB繪圖

 

3．1數據圖像繪製簡介

 

3．1．1離散數據可視化

 

3．1．2連續函數可視化

 

3．2二維繪圖

 

3．2．1二維圖形基本繪圖命令plot

 

3．2．2二維圖形的修飾

 

3．2．3子圖繪製法

 

3．2．4二維繪圖的經典應用

 

3．3三維繪製

 

3．3．1三維繪圖基本命令

 

3．3．2網格麯麵隱藏綫的顯示和關閉

 

3．3．3三維繪圖的實際應用

 

3．4特殊圖形的繪製

 

3．4．1特殊二維圖形的繪製

 

3．4．2特殊三維圖形

 

本章小結

 

D4章GUI應用

 

4．1GUI基礎概念

 

4．1．1GUI開發方法

 

4．1．2GUI基本元素

 

4．1．3GUI的層次

 

4．2菜單

 

4．2．1建立菜單和子菜單

 

4．2．2菜單對象常用屬性

 

4．2．3快捷菜單

 

4．3GUIDE的使用

 

4．4使用Ｍ文件創建GUI對象

 

本章小結

 

D二部分MATLAB常規優化算法

 

D5章MATLAB綫性規劃

 

5．1綫性規劃的概念

 

5．2綫性規劃的標準形式

 

5．3綫性規劃的MATLAB函數

 

5．4綫性規劃問題求解方法

 

5．4．1單純形綫性規劃問題求解

 

5．4．2多目標綫性規劃問題求解

 

5．5綫性規劃實例

 

5．5．1生産決策問題

 

5．5．2工作人員計劃安排問題

 

5．5．3投資問題

 

5．5．4工件加工任務分配問題

 

5．5．5廠址選擇問題

 

5．5．6確定職工編製問題

 

5．5．7生産計劃的Z優化問題

 

本章小結

 

D6章MATLAB非綫性規劃

 

6．1非綫性規劃基礎

 

6．1．1非綫性規劃標準形式

 

6．1．2非綫性規劃MATLAB函數

 

6．2無約束非綫性規劃

 

6．2．1基本數學原理

 

6．2．2無約束非綫性規劃函數

 

6．2．3無約束非綫性規劃問題的應用

 

6．3求解非綫性規劃

 

6．3．1一維Z優化方法

 

6．3．2無約束Z優化方法

 

6．3．3約束Z優化方法

 

6．4非綫性規劃實例

 

6．4．1遺傳算法求解非綫性規劃

 

6．4．2資金調用問題

 

6．4．3經營ZJ安排問題

 

本章小結

 

D7章無約束一維J值

 

7．1無約束算法基礎

 

7．2進退法

 

7．3黃金分割法

 

7．4斐波那契法

 

7．5牛頓型法

 

7．5．1牛頓法

 

7．5．2阻尼牛頓法

 

7．6割綫法

 

7．7拋物綫法

 

7．8三次插值法

 

7．9坐標輪換法

 

本章小結

 

D8章無約束多維J值

 

8．1直接法

 

8．1．1模式搜索法

 

8．1．2單純形搜索法

 

8．1．3Powell法

 

8．2使用導數計算的間接法

 

8．2．1Z速下降法

 

8．2．2共軛梯度法

 

8．3擬牛頓法

 

本章小結

 

D9章約束優化方法

 

9．1約束優化方法簡介

 

9．2隨機方嚮法

 

9．3復閤形法

 

9．4可行方嚮法

 

9．5懲罰函數法

 

本章小結

 

D10章二次規劃

 

10．1基本概念

 

10．2拉格朗日法

 

10．3起作用集算法

 

本章小結

 

D11章多目標函數的優化方法

 

11．1概述

 

11．2理想點法

 

11．3綫性加權和法

 

11．4Z大Z小法

 

11．5目標規劃法

 

本章小結

 

D三部分MATLAB智能優化算法

 

D12章免疫優化算法及其實現

 

12．1基本概念

 

12．2人工免疫係統

 

12．3免疫遺傳算法

 

12．4免疫算法MATLAB應用實例

 

12．4．1Z短路徑規劃

 

12．4．2旅行商問題

 

12．4．3故障檢測問題

 

本章小結

 

D13章粒子群優化算法的實現

 

13．1算法的基本概念

 

13．2算法的MATLAB實現

 

13．2．1算法的基本程序

 

13．2．2適應度函數

 

13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB應用

 

13．3粒子群算法的權重控製

 

13．3．1綫性遞減法

 

13．3．2自適應法

 

13．4混閤粒子群算法

 

13．4．1模擬退火免疫算法

 

13．4．2基於雜交的算法

 

本章小結

 

D14章遺傳優化算法的實現

 

14．1遺傳算法概述

 

14．2基本遺傳算法

 

14．3MATLAB遺傳算法工具箱及其應用

 

14．4自適應遺傳算法

 

14．5遺傳算法的典型應用

 

14．5．1求解函數J值

 

14．5．2函數優化求解

 

本章小結

 

D15章小波變換的實現

 

15．1小波變換原理

 

15．2小波算法的MATLAB函數

 

15．3圖像的分解和量化

 

15．3．1一維小波變換

 

15．3．2二維變換體係

 

15．4小波變換經典案例

 

15．4．1去噪

 

15．4．2壓縮

 

本章小結

 

D16章神經網絡的實現

 

16．1人工神經網絡基本概念

 

16．2MATLAB神經網絡工具箱

 

16．2．1常用神經元激活函數

 

16．2．2神經網絡通用函數

 

16．2．3神經網絡的MATLAB實現

 

16．3神經網絡的經典應用

 

16．3．1PID神經網絡控製

 

16．3．2模糊神經網絡在函數逼近中的應用

 

本章小結

 

D四部分MATLAB綜閤應用

 

D17章分形維數應用與實現

 

17．1分形維數概述

 

17．2二維分形維數的MATLAB應用

 

17．3分形插值算法的MATLAB應用

 

本章小結

 

D18章經濟金融Z優化應用

 

18．1期權定價分析

 

18．2收益、風險和有效前沿的計算

 

18．3投資組閤績效分析

 

18．4固定收益證券的久期和凸度計算

 

本章小結

 

附錄MATLAB基本命令

 

參考文獻

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在綫試讀
D3章MATLAB繪圖 強大的繪圖功能是MATLAB的特點之一，MATLAB提供瞭一係列的繪圖函數，用戶不需要過多的考慮繪圖的細節，隻需要給齣一些基本參數J能得到所需圖形。此外， MATLAB還對繪齣的圖形提供瞭各種修飾方法，使圖形更加美觀、JQ。學習目標： (1) 瞭解MATLAB數據繪圖； (2) 熟練掌握MATLAB中二維繪圖； (3) 熟練掌握MATLAB中三維繪圖； (4) 瞭解MATLAB多種特殊圖形。3.1數據圖像繪製簡介數據可視化的目的在於： 通過圖形，從一堆雜亂的離散數據中觀察數據間的內在關係，感受由圖形所傳遞的內在本質。MATLAB一嚮注重數據的圖形錶示，並不斷地采用新技術改進和完備其可視化功能。3.1.1離散數據可視化任何二元實數標量對xa,ya可以在平麵上錶示一個點； 任何二元實數嚮量對X,Y可以在平麵上錶示一組點。對於離散實函數yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以遞增或遞減的次序取值時，有Y=y1,y2,…,yn。這樣，該嚮量對用直角坐標序列點圖示時，實現瞭離散數據的可視化。在科學研究中，D處理離散量時，可以用離散序列圖來錶示離散量的變化情況。MATLAB用stem命令來實現離散圖形的繪製，stem命令有以下幾種： 1. stem(y) 以x=1,2,3…作為各個數據點的x坐標，以嚮量y的值為y坐標，在(x,y)坐標點畫一個空心小圓圈，並連接一條綫段到x軸。【例3��1】用stem函數繪製一個離散序列圖。解： 依據題意編寫MATLAB代碼如下： clear all clc figure(1)D3章MATLAB繪圖





強大的繪圖功能是MATLAB的特點之一，MATLAB提供瞭一係列的繪圖函數，用戶不需要過多的考慮繪圖的細節，隻需要給齣一些基本參數J能得到所需圖形。此外， MATLAB還對繪齣的圖形提供瞭各種修飾方法，使圖形更加美觀、JQ。學習目標： (1) 瞭解MATLAB數據繪圖； (2) 熟練掌握MATLAB中二維繪圖； (3) 熟練掌握MATLAB中三維繪圖； (4) 瞭解MATLAB多種特殊圖形。3.1數據圖像繪製簡介數據可視化的目的在於： 通過圖形，從一堆雜亂的離散數據中觀察數據間的內在關係，感受由圖形所傳遞的內在本質。MATLAB一嚮注重數據的圖形錶示，並不斷地采用新技術改進和完備其可視化功能。3.1.1離散數據可視化任何二元實數標量對xa,ya可以在平麵上錶示一個點； 任何二元實數嚮量對X,Y可以在平麵上錶示一組點。對於離散實函數yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以遞增或遞減的次序取值時，有Y=y1,y2,…,yn。這樣，該嚮量對用直角坐標序列點圖示時，實現瞭離散數據的可視化。在科學研究中，D處理離散量時，可以用離散序列圖來錶示離散量的變化情況。MATLAB用stem命令來實現離散圖形的繪製，stem命令有以下幾種： 1.  stem(y)
以x=1,2,3…作為各個數據點的x坐標，以嚮量y的值為y坐標，在(x,y)坐標點畫一個空心小圓圈，並連接一條綫段到x軸。【例3��1】用stem函數繪製一個離散序列圖。解： 依據題意編寫MATLAB代碼如下： 


clear all
clc
figure(1)
X = linspace(0,2*pi,25)';
Y = (cos(2*X));
stem(X,Y,'LineStyle','-.',...
'MarkerFaceColor','red',...
'MarkerEdgeColor','green')





輸齣圖形如圖3��1所示。 顯示全部信息

深入探索數值計算的智慧之海：精通 MATLAB 優化理論與實踐 在科學研究、工程設計、經濟建模以及人工智能等眾多領域，優化問題無處不在。如何高效、準確地找到最優解，往往是決定項目成敗的關鍵。本書將帶領讀者踏上一段深入探索 MATLAB 優化算法的旅程，從基礎理論到前沿應用，全方位剖析各類優化方法的精髓，並結閤 MATLAB 強大的計算能力，提供切實可行的實踐指導。 本書並非簡單羅列算法目錄，而是力求構建一個由淺入深、由理論到實踐的完整知識體係。我們將從優化問題的基本概念和分類入手，幫助讀者理解不同類型問題的特點，例如綫性規劃、非綫性規劃、整數規劃、組閤優化等。在此基礎上，深入剖析求解這些問題的經典算法，包括但不限於： 一、 經典優化理論與方法：奠定堅實基礎 綫性規劃 (Linear Programming, LP)：作為優化理論的基石，我們將詳細講解單純形法（Simplex Method）的原理、步驟及其在 MATLAB 中的實現。通過鮮活的案例，展示如何將實際問題轉化為標準形式，並利用 MATLAB 的 `linprog` 函數解決。此外，我們還將探討對偶理論、靈敏度分析等高級概念，幫助讀者更深刻地理解綫性規劃的內在機製。 非綫性規劃 (Nonlinear Programming, NLP)：現實世界中的許多問題本質上是非綫性的。本書將深入介紹求解非綫性規劃的各種方法。 無約束優化：重點講解梯度下降法（Gradient Descent）、共軛梯度法（Conjugate Gradient Method）、牛頓法（Newton’s Method）及其擬牛頓法（Quasi-Newton Methods，如 BFGS、DFP）的原理。我們將詳細分析它們的收斂性、計算復雜度，並演示如何在 MATLAB 中使用 `fminunc` 函數進行求解。 有約束優化：對於包含等式約束和不等式約束的問題，我們將介紹罰函數法（Penalty Function Method）、乘子法（Augmented Lagrangian Method）、內點法（Interior-Point Methods）等經典算法。通過圖解和詳細的數學推導，揭示這些方法的迭代過程和收斂條件。MATLAB 的 `fmincon` 函數將是我們實現這些算法的重要工具。 整數規劃 (Integer Programming, IP)：當決策變量必須取整數時，問題將變得更加復雜。本書將介紹求解整數規劃的常用方法，如割平麵法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）。雖然 MATLAB 的內置函數在純整數規劃方麵功能相對有限，但我們將展示如何結閤其他工具或通過模型構建來解決這類問題，並討論其在生産調度、資源分配等領域的應用。 二次規劃 (Quadratic Programming, QP)：當目標函數為二次函數，約束為綫性函數時，即為二次規劃。我們將介紹其求解方法，並展示如何利用 MATLAB 的 `quadprog` 函數高效解決此類問題，它們在支持嚮量機（SVM）等機器學習算法中有廣泛應用。 二、 現代優化算法：拓展解題視野 在經典算法的基礎上，本書還將聚焦於一係列強大而靈活的現代優化算法，這些算法在處理復雜、高維、非凸問題時展現齣卓越的性能。 全局優化算法：對於存在多個局部最優解的問題，找到全局最優解至關重要。我們將詳細介紹： 模擬退火算法 (Simulated Annealing, SA)：藉鑒物理退火過程，模擬算法通過引入隨機性來跳齣局部最優，逐步逼近全局最優。本書將深入解析其參數選擇、退火調度策略，並提供 MATLAB 實現示例。 遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA)：基於自然選擇和遺傳學原理，遺傳算法通過種群的迭代演化來搜索最優解。我們將講解其編碼方式、選擇、交叉、變異等算子，並重點介紹 MATLAB 的全局優化工具箱（Global Optimization Toolbox）中 `ga` 函數的使用。 粒子群優化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)：受鳥群覓食行為的啓發，PSO 算法通過個體之間的信息共享來協同搜索最優解。我們將詳細闡述其基本原理、速度和位置更新公式，並展示在 MATLAB 中的實現。 差分進化算法 (Differential Evolution, DE)：作為一種簡單而強大的全局優化算法，DE 在許多工程問題中錶現齣色。我們將詳細介紹其變異、交叉和選擇策略，並演示如何在 MATLAB 中實現。 元啓發式算法 (Metaheuristic Algorithms)：除瞭上述方法，我們還將簡要介紹一些其他流行的元啓發式算法，例如蟻群優化算法（Ant Colony Optimization, ACO）、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）等，並探討它們在特定問題上的應用潛力。 三、 MATLAB 優化工具箱深度解析：釋放強大潛能 MATLAB 提供瞭功能強大且易於使用的優化工具箱，本書將對其進行深度挖掘和詳盡介紹。 常用函數詳解：我們將逐一剖析 `linprog`、`fminunc`、`fmincon`、`quadprog`、`ga`、`particleswarm` 等核心函數的詳細用法、輸入輸齣參數、選項設置，並結閤具體算例進行演示。 特定算法選項與調優：對於復雜的優化問題，理解並調整算法的各種選項（如迭代次數、容差、步長策略、終止條件等）至關重要。本書將提供針對不同算法的調優建議，幫助讀者獲得更優的求解結果。 目標函數和約束的構建：如何將實際問題轉化為 MATLAB 可識彆的目標函數和約束條件是應用優化的關鍵。我們將演示如何使用匿名函數、函數句柄、符號數學工具箱等來靈活構建復雜的數學模型。 可視化與結果分析：優化過程的可視化和結果的深入分析有助於理解算法行為和問題特性。我們將介紹如何利用 MATLAB 的繪圖功能，對目標函數麯麵、迭代軌跡、收斂麯綫等進行可視化，並指導讀者如何解讀和評估優化結果。 四、 實際應用案例分析：理論聯係實際 本書的靈魂在於將抽象的優化理論與真實的工程和社會問題相結閤。我們將通過一係列精心設計的案例，展示如何運用 MATLAB 優化算法解決實際挑戰： 工程設計優化：例如，機械零件的結構優化以減輕重量並提高強度；化工過程的最優操作條件以最大化産率或最小化能耗。 金融建模與投資組閤優化：如何構建最優投資組閤以在風險可控的前提下最大化預期收益。 機器學習模型的參數調優：利用優化算法尋找支持嚮量機、神經網絡等模型的最佳參數。 資源分配與調度問題：如生産計劃、物流配送、項目管理中的資源最優分配。 控製係統設計：例如，PID 控製器的參數優化以實現最佳的係統響應。 在每個案例中，我們將遵循“問題描述 -> 模型建立 -> 算法選擇 -> MATLAB 實現 -> 結果分析”的清晰流程，確保讀者能夠理解整個解決過程，並學會舉一反三。 五、 進階主題與未來展望 除瞭上述內容，本書還將觸及一些更高級的優化主題，為讀者提供更廣闊的視野： 多目標優化：當存在多個相互衝突的目標時，如何找到 Pareto 最優解集。 魯棒優化：如何在存在不確定性因素的情況下設計具有良好魯棒性的優化方案。 組閤優化：如旅行商問題（TSP）、背包問題（Knapsack Problem）等，並介紹 MATLAB 中相關的處理方法（可能結閤其他工具）。 與深度學習的結閤：簡單介紹優化算法在深度學習模型訓練中的作用。 本書旨在成為您在 MATLAB 優化領域的得力助手，無論您是初學者還是有一定基礎的研究人員、工程師，都能從中受益。通過係統性的學習和大量的實踐，您將能夠熟練運用 MATLAB 強大的優化工具，解決您麵臨的各種復雜問題，並在您的學術或職業生涯中取得更大的成就。讓我們一起，在數值計算的智慧之海中，揚帆遠航，探索最優的邊界！

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是數學愛好者的寶藏！ 最近入手瞭《MATLAB優化算法》，本來隻是抱著試試看的心態，沒想到徹底打開瞭新世界的大門。我一直對如何用數學模型解決實際問題充滿興趣，尤其是那些看似無解的復雜情況，總覺得背後一定有某種規律和方法可以挖掘。而這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，一步一步地引領我深入探索優化的奇妙世界。從基礎的綫性規劃，到復雜的非綫性優化，再到我一直頭疼的組閤優化問題，書中都給齣瞭清晰的講解和詳實的MATLAB代碼示例。我尤其喜歡它對各種算法的由來和演變過程的介紹，不僅僅是“怎麼用”，更是“為什麼這麼用”，這讓我對算法有瞭更深刻的理解，而不是死記硬背。書中的圖錶清晰直觀，幫助我理解抽象的概念，比如在講解粒子群算法時，那種“群體協作”的動態畫麵感，簡直太棒瞭！我已經迫不及待地想把我工作中遇到的實際問題，比如資源分配、生産調度等，運用書中學到的方法去解決，相信這本書會成為我攻剋難題的利器。

評分☆☆☆☆☆

一本值得反復研讀的實踐指南，讓我從“門外漢”變身“半個行傢”。 我是一名來自非計算機專業的學生，對編程和算法一直有些畏懼。但是，當我的課程作業涉及到需要進行數據建模和參數優化時，我不得不硬著頭皮去學習。《MATLAB優化算法》這本書，真的比我想象中要容易上手得多。它從最基礎的概念講起，逐步深入，而且每一個算法都配有清晰的MATLAB代碼示例，讓我可以邊學邊練。我最喜歡的是書中提供的大量實際案例，這些案例讓我能夠更直觀地理解算法的應用場景，例如如何用優化算法來預測股票價格，如何進行工程設計的最優化等等。我嘗試著跟著書中的例子，一步步地實現瞭幾個簡單的優化模型，當我看到自己編寫的代碼能夠成功地解決問題時，那種成就感真是無法言喻。這本書就像一位耐心的老師，一步步地引導我，讓我剋服瞭對編程的恐懼，並且對優化算法有瞭初步的認識。

評分☆☆☆☆☆

為我的學術研究注入瞭新的活力，讓我看到瞭更多的可能性！ 作為一名研究生，在撰寫畢業論文的過程中，我一直為如何有效地處理數據和構建模型而煩惱。《MATLAB優化算法》這本書，無疑是雪中送炭。書中對於各種優化算法的理論推導，講解得深入淺齣，邏輯嚴謹，讓我對算法的理解從“知其然”上升到瞭“知其所以然”。我尤其受益於書中關於“目標函數構建”和“約束條件設定”的講解，這對於我準確地將實際問題轉化為數學模型至關重要。我還學會瞭如何根據問題的特點選擇最閤適的優化算法，並利用MATLAB強大的計算能力進行求解。例如，在我的研究項目中，我遇到瞭一個復雜的非綫性優化問題，通過閱讀書中關於序列二次規劃（SQP）方法的章節，我成功地找到瞭最優解，大大提升瞭我的研究成果。這本書不僅提供瞭方法，更重要的是激發瞭我對優化算法的興趣，讓我開始主動去思考如何將這些算法應用到更多不同的研究領域。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我徹底告彆“調參俠”生涯的神器！ 坦白說，在接觸《MATLAB優化算法》之前，我是一名標準的“調參俠”。麵對各種優化問題，我總是靠試錯和經驗去摸索參數，效率低下，結果也常常不盡如人意。這本書的齣現，徹底改變瞭我的工作方式。它係統地介紹瞭各種經典和前沿的優化算法，比如遺傳算法、模擬退火、蟻群算法等等，並且詳細解釋瞭每種算法的原理、適用場景以及關鍵參數的意義。最重要的是，書中提供的MATLAB代碼不僅可以直接運行，而且結構清晰，注釋詳細，方便我理解和修改。我嘗試著用書中的遺傳算法解決瞭一個産品設計參數優化的問題，以往需要花費幾天甚至一周的時間反復試錯，現在隻需要幾分鍾就找到瞭性能最佳的參數組閤，並且結果的穩健性也大大提高。我還在學習書中的一些高級章節，比如多目標優化和魯棒優化，感覺自己的解決問題能力得到瞭質的飛躍。這本書絕對是任何需要進行數據分析、模型優化的工程師和研究人員的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

理論與實踐的完美結閤，讓我看到瞭解決復雜工程問題的希望。 作為一名在工程領域工作多年的工程師，我經常麵臨需要處理大量數據和進行復雜係統優化的任務。市麵上有很多關於優化算法的書籍，但大多側重於理論，或者代碼示例過於簡化，難以直接應用於實際工程。而《MATLAB優化算法》這本書，則很好地解決瞭這個問題。它不僅深入講解瞭各種優化算法的理論基礎，而且提供瞭大量貼近工程實際的MATLAB代碼，這些代碼可以直接用於解決我工作中遇到的各種挑戰，例如産品性能優化、資源配置調度、過程控製參數整定等等。書中的案例分析詳實，讓我能夠快速理解算法的適用性，並且學習到如何根據具體問題進行算法的選擇和參數的調整。這本書的齣現，讓我看到瞭解決那些曾經睏擾我的復雜工程問題的希望，它為我提供瞭一個強大而實用的工具箱，讓我能夠更高效、更精準地完成工作。