MATLAB 6.5輔助優(yōu)化計算與設計

第1章  概述 1                  
 1.1  引言 1                  
 1.2  MATLAB 6.5語言簡介 2                  
 1.2.1  MATLAB的產(chǎn)生背景及主要產(chǎn)品 2                  
 1.2.2  MATLAB語言的特點 4                  
 1.2.3  MATLAB 6.5的新特點 5                  
 1.3  MATLAB 6.5優(yōu)化工具箱的特點 6                  
 1.4  MATLAB 6.5優(yōu)化工具箱工程應用簡介 7                  
 1.4.1  優(yōu)化工具箱的工程應用功能 7                  
 1.4.2  優(yōu)化工具箱的工程應用步驟 8                  
 1.5  優(yōu)化問題的工程背景 8                  
 1.5.1  線性規(guī)劃 8                  
 1.5.2  整數(shù)規(guī)劃 9                  
 1.5.3  多目標優(yōu)化決策 9                  
 1.5.4  動態(tài)規(guī)劃 10                  
 第2章  優(yōu)化理論基礎及其優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 11                  
 2.1  概述 11                  
 2.1.1  最優(yōu)化問題的基本概念 11                  
 2.1.2  最優(yōu)化問題分類 12                  
 2.1.3  大規(guī)模系統(tǒng)優(yōu)化問題 12                  
 2.2  線性規(guī)劃及其優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 13                  
 2.2.1  基本理論 13                  
 2.2.2  優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 15                  
 2.2.3  工程應用舉例 16                  
 2.3  無約束非線性規(guī)劃 17                  
 2.3.1  基本理論 17                  
 2.3.2  優(yōu)化工具箱函數(shù)的選用 28                  
 2.3.3  工程應用舉例 29                  
 2.4  約束最優(yōu)化及其優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 30                  
 2.4.1  基本理論 30                  
 2.4.2  優(yōu)化工具箱函數(shù)的選用 38                  
 2.4.3  工程應用舉例 41                  
 2.5  多目標規(guī)劃及其優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 47                  
 2.5.1  基本理論 47                  
 2.5.2  優(yōu)化工具箱函數(shù)的選用 49                  
 2.5.3  工程應用舉例 50                  
 2.6  大規(guī)模優(yōu)化問題 51                  
 2.6.1  稀疏的離散牛頓法 52                  
 2.6.2  矩陣Cholesky分解和擬牛頓方程求解 52                  
 2.7  最小二乘優(yōu)化及其優(yōu)化工具箱函數(shù)選用 53                  
 2.7.1  基本理論 53                  
 2.7.2  優(yōu)化工具箱函數(shù)的選用 54                  
 2.7.3  工程應用舉例 56                  
 2.8  其他函數(shù)的工程應用 60                  
 2.8.1  方程求解函數(shù) 60                  
 2.8.2  optimget函數(shù) 62                  
 2.8.3  optimset函數(shù) 63                  
 2.9  綜合范例演示 64                  
 2.9.1  求解“香蕉”（Banana）函數(shù)的最小值 64                  
 2.9.2  不穩(wěn)定系統(tǒng)的求解 72                  
 2.9.3  曲線擬合問題 74                  
 2.10  優(yōu)化工具箱函數(shù)使用的常見問題及對策 77                  
 第3章  工程優(yōu)化算法及其MATLAB實現(xiàn)（一）——標準算法 79                  
 3.1  引言 79                  
 3.2  無約束優(yōu)化算法及實現(xiàn) 80                  
 3.2.1  擬牛頓（Quasi-Newton）方法 80                  
 3.2.2  線性搜索方法 83                  
 3.2.3  范例分析 84                  
 3.3  約束優(yōu)化算法及實現(xiàn) 85                  
 3.3.1  可行方向法 86                  
 3.3.2  懲罰函數(shù)法 86                  
 3.3.3  二次規(guī)劃（QP）算法及實現(xiàn) 87                  
 3.3.4  范例分析 91                  
 3.4  最小二乘優(yōu)化算法及實現(xiàn) 109                  
 3.4.1  Gauss-Newton方法 111                  
 3.4.2  Levenberg-Marquardt方法 111                  
 3.4.3  范例分析 113                  
 3.5  多目標優(yōu)化算法及實現(xiàn) 114                  
 3.5.1  多目標優(yōu)化算法介紹 115                  
 3.5.2  目標逼近方法 115                  
 3.5.3  目標逼近方法的改進 116                  
 3.5.4  范例分析 117                  
 第4章  工程優(yōu)化算法及其MATLAB實現(xiàn)（二）——大規(guī)模算法 123                  
 4.1  工程優(yōu)化算法基本原理 125                  
 4.1.1  信賴域法 125                  
 4.1.2  預處理共軛梯度法（PCG法） 125                  
 4.1.3  線性約束問題 126                  
 4.2  非線性等式求解算法及實現(xiàn) 128                  
 4.2.1  非線性等式求解算法簡介 128                  
 4.2.2  范例分析 128                  
 4.3  非線性最小二乘問題 132                  
 4.3.1  非線性最小二乘問題簡介 132                  
 4.3.2  范例分析 132                  
 4.4  非線性最小化問題 133                  
 4.4.1  非線性最小化問題簡介 133                  
 4.4.2  范例分析 134                  
 4.5  二次規(guī)劃問題 145                  
 4.5.1  二次規(guī)劃問題簡介 145                  
 4.5.2  范例分析 145                  
 4.6  線性最小二乘問題 148                  
 4.6.1  線性最小二乘問題簡介 148                  
 4.6.2  范例分析 149                  
 4.7  大規(guī)模線性優(yōu)化問題 150                  
 4.7.1  大規(guī)模線性優(yōu)化問題簡介 150                  
 4.7.2  范例分析 152                  
 第5章  工程優(yōu)化算法及其MATLAB實現(xiàn)（三）——遺傳算法 155                  
 5.1  引言 155                  
 5.2  遺傳算法簡介 156                  
 5.2.1  遺傳算法的基本步驟 156                  
 5.2.2  遺傳算法的特點 157                  
 5.2.3  遺傳算法在工程優(yōu)化中的應用 157                  
 5.3  遺傳算法的MATLAB實現(xiàn) 158                  
 5.4  范例分析 166                  
 5.4.1  一維變量優(yōu)化問題 166                  
 5.4.2  多維變量優(yōu)化問題 170                  
 5.5  遺傳優(yōu)化算法的工程應用 173                  
 5.5.1  遺傳算法在無約束優(yōu)化中的應用 173                  
 5.5.2  遺傳算法在非線性規(guī)劃中的應用 177                  
 5.5.3  遺傳算法在可靠性優(yōu)化中的應用 181                  
 5.5.4  遺傳算法在車間布局優(yōu)化中的應用 185                  
 5.5.5  遺傳算法在參數(shù)優(yōu)化中的應用 191                  
 5.5.6  遺傳算法在動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)控制中的應用 198                  
 第6章  優(yōu)化工具箱的工程應用實例 219                  
 6.1  引言 219                  
 6.2  優(yōu)化工具箱在生產(chǎn)計劃規(guī)劃中的應用 219                  
 6.2.1  農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計劃的優(yōu)化安排 220                  
 6.2.2  工廠生產(chǎn)的優(yōu)化調(diào)度 223                  
 6.3  優(yōu)化工具箱在配料中的應用 227                  
 6.4  優(yōu)化工具箱在投資領域中的應用 230                  
 6.4.1  資金最優(yōu)使用方案 230                  
 6.4.2  資金投資優(yōu)化組合決策 233                  
 6.5  優(yōu)化工具箱在優(yōu)化設計中的應用 238                  
 6.6  優(yōu)化工具箱在信號處理中的應用 244                  
 6.7  優(yōu)化工具箱在生物代謝分析中的應用 247                  
 6.7.1  生物代謝網(wǎng)絡優(yōu)化 247                  
 6.7.2  確定微生物反應代謝途徑 251                  
 6.8  優(yōu)化工具箱在大規(guī)模規(guī)劃中的應用 255                  
 6.8.1  分子構造問題 255                  
 6.8.2  馬戲團帳篷曲面形成問題 259                  
 附錄A  MATLAB命令和函數(shù)參考 263                  
 A.1  常用命令參考 263                  
 A.2  常用函數(shù)參考 266                  
 A.3  工具箱函數(shù)參考 279                  
 附錄B  MATLAB 6.5的新特性 303                  
 B.1  Simulink 5.0的新特性 303                  
 B.2  MathWorks Release 13新產(chǎn)品 303                  
 附錄C  MATLAB 6.5安裝問題指南 307                  
 C.1  MATLAB 6.5為什么安裝后不能啟動 307                  
 C.2  安裝時更新Java虛擬機的問題 309                  
 C.3  PDF文檔的獲取 309                  
 附錄D  遺傳算法中的部分函數(shù)代碼 311                  
 參考文獻 321