內容提要
《精通MATLAB最佳化計算（第4版）》系統地講述套用MATLAB來解決最佳化問題，通過將“最佳化問題”、“MATLAB最佳化工具箱”和“MATLAB編程”這三方面有機結合進行講述，實用性非常強而且簡單易學，最佳化的方法也非常豐富，包括無約束極值求解、約束最佳化、非線性最小二乘最佳化、線性規劃、整數規劃、二次規劃、多目標規劃、模擬退火算法、粒子群最佳化算法和遺傳算法。
《精通MATLAB最佳化計算（第4版）》側重於最佳化算法的MATLAB實現，同時精選了大量的最佳化問題實例，通過實例的分析與求解，切實教會讀者掌握MATLAB在最佳化問題方面的套用。
通過《精通MATLAB最佳化計算（第4版）》，讀者不僅能熟練使用MATLAB來快速解決實際最佳化問題，而且還能深入理解最佳化算法和採用MATLAB編程解決最佳化問題，從而提高分析和解決問題的能力。
《精通MATLAB最佳化計算（第4版）》可供信息與計算機科學、數學與套用數據、經濟與金融、運籌與管理、統計與數據科學、控制以及相關理工科專業的本科生和研究生作為教材、實驗或教學參考書，也可供相關工程技術與管理人員、科技工作者和數學建模人員參考。
目錄
第1篇 MATLAB入門篇
第1章MATLAB概述 2
1.1 MATLAB的產生與發展 2
1.2 MATLAB的優勢與特點 3
1.3 MATLAB系統的構成 4
1.4 MATLAB桌面操作環境 5
1.4.1 MATLAB啟動和退出 5
1.4.2MATLAB命令行視窗 6
1.4.3MATLAB工作區 8
1.4.4編輯器/調試器 10
1.4.5MATLAB檔案管理 10
1.4.6MATLAB幫助使用 11
1.5 MATLAB的工具箱 11
1.6 小結 12
第2章MATLAB計算基礎 13
2.1 MATLAB數值類型 13
2.2 關係運算和邏輯運算 15
2.3 矩陣及其運算 16
2.3.1 矩陣的創建 16
2.3.2 矩陣的運算 17
2.4 複數及其運算 19
2.4.1 複數的表示 19
2.4.2 複數的繪圖 20
2.4.3 複數的操作函式 21
2.5 符號運算 22
2.5.1 符號運算概述 22
2.5.2 常用的符號運算 24
2.6 小結 26
第3章MATLAB數據可視化基礎 27
3.1 MATLAB數據可視化的基本步驟 27
3.2 在工作區直接繪圖 28
3.3 利用可視化繪圖函式繪圖 29
3.3.1 二維數據可視化 29
3.3.2 三維數據可視化 30
3.4 圖形的修飾 33
3.5 小結 36
第4章MATLAB編程基礎 37
4.1 MATLAB編程概述 37
4.2 MATLAB編程原則 38
4.3 M檔案 39
4.4 MATLAB程式流程控制 41
4.5 MATLAB的函式及調用 44
4.5.1 函式類型 44
4.5.2 函式參數傳遞 47
4.6 函式句柄 51
4.7 MATLAB程式調試 53
4.7.1 常見程式錯誤 53
4.7.2 調試方法 55
4.7.3 調試工具 56
4.7.4 M檔案分析工具 59
4.8 MATLAB編程技巧 62
4.8.1 嵌套計算 62
4.8.2 循環計算 64
4.8.3 使用例外處理機制 64
4.8.4 使用全局變數 65
4.8.5 通過varargin傳遞參數 67
4.9 小結 68
第2篇 最佳化計算基礎篇
第5章MATLAB最佳化工具箱 70
5.1 工具箱概述 70
5.1.1 工具箱的功能 70
5.1.2 工具箱的特色 70
5.1.3 工具箱的結構 71
5.2 工具箱函式 72
5.3 GUI最佳化工具 75
5.3.1 GUI最佳化工具的啟動 75
5.3.2 GUI最佳化工具的界面 76
5.3.3 GUI最佳化工具使用步驟 77
5.3.4 GUI最佳化工具套用實例 78
5.4 小結 87
第6章無約束一維極值問題 88
6.1 進退法 88
6.2 黃金分割法 91
6.3 斐波那契法 93
6.4 牛頓法 97
6.4.1 基本牛頓法 97
6.4.2 全局牛頓法 99
6.5 割線法 102
6.6 拋物線法 104
6.7 三次插值法 107
6.8 可接受搜尋法 109
6.8.1 Goldstein法 109
6.8.2 Wolfe-Powell法 112
6.9 MATLAB工具箱套用實例 114
6.9.1 套用fminbnd函式 114
6.9.2 套用fminsearch函式 120
6.9.3 套用改進的fminbnd函式 120
6.9.4 套用maple函式 122
6.10 小結 124
第7章無約束多維極值問題 125
7.1 直接法 125
7.1.1 模式搜尋法 125
7.1.2 Rosenbrock法 128
7.1.3 單純形搜尋法 132
7.1.4 Powell法 136
7.2 使用導數計算的間接法 139
7.2.1 最速下降法 139
7.2.2 共軛梯度法 141
7.2.3 牛頓法 143
7.2.4 修正牛頓法 145
7.2.5 擬牛頓法 147
7.2.6 信賴域法 152
7.2.7 顯式最速下降法 155
7.3 MATLAB工具箱套用實例 157
7.3.1 套用fminsearch函式 157
7.3.2 套用fminunc函式 163
7.3.3 套用fminimax函式 165
7.4 小結 168
第8章約束最佳化問題 169
8.1 Rosen梯度投影法 169
8.2 罰函式法 173
8.2.1 外點罰函式法 173
8.2.2 內點罰函式法 180
8.2.3 混合罰函式法 182
8.2.4 乘子法 187
8.3 坐標輪換法 190
8.4 複合形法 194
8.5 MATLAB工具箱套用實例 198
8.6 小結 199
第9章非線性最小二乘最佳化問題 201
9.1 G-N法 201
9.2 修正G-N法 204
9.3 L-M法 206
9.4 MATLAB工具箱套用實例 210
9.5 小結 211
第10章線性規劃 212
10.1 單純形法 212
10.2 修正單純形法 219
10.3 大M法 223
10.4 變數有界單純形法 225
10.5 MATLAB工具箱套用實例 227
10.6 小結 230
第11章整數規劃 231
11.1 割平面法 231
11.2 分支定界法 237
11.3 0-1規劃 243
11.4 MATLAB工具箱套用實例 246
11.5 小結 247
第12章二次規劃 248
12.1 拉格朗日法 248
12.2 起作用集算法 250
12.3 路徑跟蹤法 254
12.4 MATLAB工具箱套用實例 257
12.5 小結 261
第13章多目標規劃 262
13.1 多目標規劃概述 262
13.2 多目標規劃的解法 263
13.2.1 基於一個單目標問題的方法 263
13.2.2 基於多個單目標問題的方法 264
13.3 MATLAB工具箱套用實例 265
13.4 小結 269
第3篇 最佳化計算高級篇
第14章模擬退火算法 272
14.1 模擬退火算法概述 272
14.2 模擬退火算法的基本步驟 273
14.3 MATLAB工具箱套用實例 274
14.4 小結 279
第15章粒子群最佳化算法 280
15.1 粒子群算法概述 280
15.2 基本粒子群算法 281
15.3 帶壓縮因子的粒子群算法 285
15.4 權重改進的粒子群算法 289
15.4.1 線性遞減權重法 289
15.4.2 自適應權重法 293
15.4.3 隨機權重法 296
15.5 變學習因子的粒子群算法 298
15.5.1 同步變化的學習因子 298
15.5.2 異步變化的學習因子 301
15.6 二階粒子群算法 304
15.7 二階振盪粒子群算法 306
15.8 混沌粒子群算法 309
15.9 混合粒子群算法 313
15.9.1 基於自然選擇的算法 313
15.9.2 基於雜交的算法 316
15.9.3 基於模擬退火的算法 319
15.10 小結 322
第16章遺傳算法 323
16.1 遺傳算法概述 323
16.2 基本遺傳算法 324
16.3 順序選擇遺傳算法 328
16.4 適值函式標定的遺傳算法 332
16.5 大變異遺傳算法 336
16.6 自適應遺傳算法 340
16.7 雙切點交叉遺傳算法 343
16.8 多變異位自適應遺傳算法 347
16.9 MATLAB工具箱套用實例 351
16.10 小結 354
第4篇 綜合實戰篇
第17章工程最最佳化實戰 356
17.1 線性規劃實戰 356
17.1.1 生產任務分配問題 356
17.1.2 運輸問題 359
17.1.3 生產運輸問題 363
17.1.4 資源利用問題 369
17.2 整數規劃實戰 370
17.2.1 下料問題 370
17.2.2 配套問題 372
17.2.3 有限選址問題 374
17.2.4 生產組織與計畫問題 375
17.3 無約束最佳化實戰 376
17.3.1 選址問題 376
17.3.2 銷售利潤問題 378
17.3.3 庫存問題 379
17.4 約束最佳化實戰 381
17.4.1 最大體積問題 381
17.4.2 資源分配問題 382
17.4.3 和三角形有關的極值問題 383
17.4.4 點到曲線的距離 384
17.4.5 曲線到曲線的距離 388
17.5 多目標規劃實戰 390
17.6 小結 395
第18章經濟金融最最佳化實戰 396
18.1 最大利潤問題 396
18.1.1 不考慮銷售影響 396
18.1.2 考慮銷售影響 397
18.2 最優消費問題 399
18.3 最優投資分配問題 400
18.4 最優資金使用問題 402
18.5 最優產量問題 403
18.5.1 古諾競爭模型 403
18.5.2 斯塔克爾伯格競爭模型 404
18.6 最優投資組合問題 405
18.6.1 標準均值-方差組合 406
18.6.2 有上界的均值-方差組合 407
18.6.3 有交易成本的均值-方差組合 408
18.6.4 自融資均值-方差投資組合 409
18.7 小結 410
參考文獻 411
