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本書系統地講述應用MATLAB來解決優化問題，通過將「優化問題」、「MATLAB優化工具箱」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，優化的方法也非常豐富，包括無約束極值求解、約束優化、非線性最小二乘優化、線性規划、整數規划、二次規划、多目標規划、模擬退火算法、粒子群優化算法和遺傳算法。
本書側重於優化算法的MATLAB實現，同時精選了大量的優化問題實例，通過實例的分析與求解，切實教會讀者掌握MATLAB在優化問題方面的應用。
通過本書，讀者不僅能熟練使用MATLAB來快速解決實際優化問題，而且還能深入理解優化算法和采用MATLAB編程解決優化問題，從而提高分析和解決問題的能力。
本書可供信息與計算機科學、數學與應用數據、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。
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
1.4.2 MATLAB命令行窗口 6
1.4.3 MATLAB工作區 8
1.4.4 編輯器/調試器 10
1.4.5 MATLAB文件管理 10
1.4.6 MATLAB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 關系運算和邏輯運算 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 復數及其運算 19
2.4.1 復數的表示 19
2.4.2 復數的繪圖 20
2.4.3 復數的操作函數 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 利用可視化繪圖函數繪圖 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文件 39
4.4 MATLAB程序流程控制 41
4.5 MATLAB的函數及調用 44
4.5.1 函數類型 44
4.5.2 函數參數傳遞 47
4.6 函數句柄 51
4.7 MATLAB程序調試 53
4.7.1 常見程序錯誤 53
4.7.2 調試方法 55
4.7.3 調試工具 56
4.7.4 M文件分析工具 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 使用全局變量 65
4.8.5 通過varargin傳遞參數 67
4.9 小結 68
第２篇 優化計算基礎篇
第5章 MATLAB優化工具箱 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 工具箱函數 72
5.3 GUI優化工具 75
5.3.1 GUI優化工具的啟動 75
5.3.2 GUI優化工具的界面 76
5.3.3 GUI優化工具使用步驟 77
5.3.4 GUI優化工具應用實例 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 可接受搜索法 109
6.8.1 Goldstein法 109
6.8.2 Wolfe-Powell法 112
6.9 MATLAB工具箱應用實例 114
6.9.1 應用fminbnd函數 114
6.9.2 應用fminsearch函數 120
6.9.3 應用改進的fminbnd函數 120
6.9.4 應用maple函數 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 模式搜索法 125
7.1.2 Rosenbrock法 128
7.1.3 單純形搜索法 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工具箱應用實例 157
7.3.1 應用fminsearch函數 157
7.3.2 應用fminunc函數 163
7.3.3 應用fminimax函數 165
7.4 小結 168
第8章 約束優化問題 169
8.1 Rosen梯度投影法 169
8.2 罰函數法 173
8.2.1 外點罰函數法 173
8.2.2 內點罰函數法 180
8.2.3 混合罰函數法 182
8.2.4 乘子法 187
8.3 坐標輪換法 190
8.4 復合形法 194
8.5 MATLAB工具箱應用實例 198
8.6 小結 199
第9章 非線性最 小二乘優化問題 201
9.1 G-N法 201
9.2 修正G-N法 204
9.3 L-M法 206
9.4 MATLAB工具箱應用實例 210
9.5 小結 211
第10章 線性規划 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 變量有界單純形法 225
10.5 MATLAB工具箱應用實例 227
10.6 小結 230
第11章 整數規划 231
11.1 割平面法 231
分支定界法 237
11.3 0-1規划 243
11.4 MATLAB工具箱應用實例 246
11.5 小結 247
第12章 二次規划 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工具箱應用實例 257
12.5 小結 261
第13章 多目標規划 262
13.1 多目標規划概述 262
13.2 多目標規划的解法 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工具箱應用實例 265
13.4 小結 269
第３篇 優化計算高級篇
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工具箱應用實例 274
14.4 小結 279
第15章 粒子群優化算法 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 適值函數標定的遺傳算法 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工具箱應用實例 351
16.10 小結 354
第４篇 綜合實戰篇
第17章 工程最 優化實戰 356
17.1 線性規划實戰 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 整數規划實戰 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 生產組織與計划問題 375
17.3 無約束優化實戰 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 約束優化實戰 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 多目標規划實戰 390
17.6 小結 395
第18章 經濟金融最 優化實戰 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 標准均值-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
