精通MATLAB最優(yōu)化計算

第1篇 MATLAB入門篇
第1章 MATLAB概述
1.1 MATLAB的產(chǎn)生與發(fā)展
1.2 MATLAB的優(yōu)勢與特點
1.3 MATLAB系統(tǒng)的構成
1.4 MATLAB桌面操作環(huán)境
1.5 MATLAB的工具箱
1.6 小結
第2章 MATLAB計算基礎
2.1 MATLAB數(shù)值類型
2.2 關系運算和邏輯運算
2.3 矩陣及其運算
2.4 復數(shù)及其運算
2.5 符號運算
2.6 小結
第3章 MATLAB繪圖基礎
3.1 MATLAB繪圖的基本步驟
3.2 在工作空間直接繪圖
3.3 利用繪圖函數(shù)繪圖
3.4 圖形的修飾
3.5 小結
第4章 MATLAB程序設計基礎
4.1 MATLAB編程概述
4.2 MATLAB程序設計原則
4.3 M文件
4.4 MATLAB程序流程控制
4.5 MATLAB中的函數(shù)及調用
4.6 函數(shù)句柄
4.7 MATLAB程序調試
4.8 MATLAB程序設計技巧
4.9 小結
第2篇 優(yōu)化計算基礎篇
第5章 MATLAB優(yōu)化工具箱
5.1 工具箱概述
5.1.1 工具箱的功能
5.1.2 工具箱的新特色
5.1.3 工具箱的結構
5.2 工具箱函數(shù)
5.3 GUI優(yōu)化工具
5.3.1 GUI優(yōu)化工具的啟動
5.3.2 GUI優(yōu)化工具的界面
5.3.3 GUI優(yōu)化工具使用步驟
5.3.4 GUI優(yōu)化工具應用實例
5.4 小結
第6章 無約束一維極值問題
6.1 進退法
6.2黃金分割法
6.3 斐波那契法
6.4 牛頓法
6.4.1 基本牛頓法
6.4.2 全局牛頓法
6.5 割線法
6.6 拋物線法
6.7三次插值法
6.8 可接受搜索法
6.8.1 Goidstein法
6.8.2 Wolfe.Powell法
6.9 MATLAB工具箱應用實例
6.9.1 應用fminbnd函數(shù)
6.9.2 應用fminsearch函數(shù)
6.9.3 應用改進的fminbnd函數(shù)
6.9.4應用maple函數(shù)
6.10 小結
第7章 無約束多維極值問題
7.1 直接法
7.1.1 模式搜索法
7.1.2 Rosenbrock法
7.1.3 單純形搜索法
7.1.4 Powell法
7.2 使用導數(shù)計算的間接法
7.2.1 最速下降法
7.2.2共軛梯度法
7.2.3 牛頓法
7.2.4 修正牛頓法
7.2.5 擬牛頓法
7.2.6 信賴域法
7.2.7 顯式最速下降法，
7.3 MATLAB工具箱應用實例
7.3.1 應用fminsearch函數(shù)
7.3.2 應用fminunc函數(shù)
7.3.3 應用fminimax函數(shù)
7.4 小結
第8章 約束優(yōu)化問題
8.1 Rosen梯度投影法
8.2 罰函數(shù)法
8.2.1 外點罰函數(shù)法
8.2.2 內點罰函數(shù)法
8.2.3 混合罰函數(shù)法
8.2.4 乘子法
8.3 坐標輪換法
8.4 復合形法
8.5 MATLAB工具箱應用實例
8.6 小結
第9章 非線性最小二乘優(yōu)化問題
9.1 G－N法
9.2 修正G－N法
9.3 L－M法
9.4 MATLAB工具箱應用實例
9.5 小結
第10章 線性規(guī)劃
10.1 單純形法
10.2 修正單純形法
10.3 大M法
10.4 變量有界單純形法
10.5 MATLAB工具箱應用實例
10.6 小結
第11章 整數(shù)規(guī)劃
11.1 割平面法
11.2 分支定界法
11.3 0-1規(guī)劃
11.4 MATLAB工具箱應用實例
11.5 小結
第12章 二次規(guī)劃
12.1 拉格朗曰法
12.2起作用集算法
12.3路徑跟蹤法
12.4 MATLAB工具箱應用實例
12.5 小結
第3篇 優(yōu)化計算高級篇
第13章 粒子群優(yōu)化算法
13.1 粒子群算法概述
13.2 基本粒子群算法
13.3 帶壓縮因子的粒子群算法
13.4 權重改進的粒子群算法
13.4.1 線性遞減權重法
13.4.2 自適應權重法
13.4.3 隨機權重法
13.5 變學習因子的粒子群算法
13.5.1 同步變化的學習因子
13.5.2 異步變化的學習因子
13.6 二階粒子群算法
13.7 二階振蕩粒子群算法
13.8 混沌粒子群算法
13.9 混合粒子群算法
13.9.1 基于自然選擇的算法
13.9.2 基于雜交的算法
13.9.3 基于模擬退火的算法
13.10 小結
第14章 遺傳算法
14.1 遺傳算法概述
14.2基本遺傳算法
14.3 順序選擇遺傳算法
14.4 適值函數(shù)標定的遺傳算法
14.5 大變異遺傳算法
14.6 自適應遺傳算法
14.7 雙切點交叉遺傳算法
14.8 多變異位自適應遺傳算法
14.9 MATLAB工具箱應用實例
14.1O 小結
第4篇 綜合實戰(zhàn)篇
第15章 工程最優(yōu)化問題實例
15.1 線性規(guī)劃實例
15.1.1 生產(chǎn)任務分配問題
15.1.2 運輸問題
15.1.3 生產(chǎn)運輸問題
15.1.4 資源利用問題
15.2 整數(shù)規(guī)劃實例
15.2.1 下料問題
15.2.2 配套問題
15.2.3 有限選址問題
15.2.4 生產(chǎn)組織與計劃問題
15.3 無約束優(yōu)化實例
15.3.1 選址問題
15.3.2 銷售利潤問題
15.3.3 庫存問題
15.4 約束優(yōu)化實例
15.4.1 最大體積問題
15.4.2 資源分配問題
15.4.3 和三角形有關的極值問題
15.4.4 點到曲線的距離
15.4.5 曲線到曲線的距離
15.5 小結
第16章 經(jīng)濟金融最優(yōu)化問題實例
16.1 最大利潤問題
16.1.1 不考慮銷售影響
16.1.2 考慮銷售影響
16.2 最優(yōu)消費問題
16.3 最優(yōu)投資分配問題
16.4 最優(yōu)資金使用問題
16.5 最優(yōu)產(chǎn)量問題
16.5.1 古諾競爭模型
16.5.2 斯塔克爾伯格競爭模型
16.6 最優(yōu)投資組合問題
16.6.1 標準均值一方差組合
16.6.2 有上界均值一方差組合
16.6.3 有交易成本均值一方差組合
16.6.4 自融資均值一方差組合
16.7 小結
附錄A MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)注釋
附錄B 本書所編寫的優(yōu)化算法程序索引
參考文獻
第6章 無約束一維極值問題
第7章 無約束多維極值問題
第8章 約束優(yōu)化問題
第9章 非線性最小二乘優(yōu)化問題
第10章 線性規(guī)劃
第11章 整數(shù)規(guī)劃
第12章 二次規(guī)劃
第3篇 優(yōu)化計算高級篇
第13章 粒子群優(yōu)化算法
第14章 遺傳算法
第4篇 綜合實戰(zhàn)篇
第15章 工程最優(yōu)化問題實例
第16章 經(jīng)濟金融最優(yōu)化問題實例
附錄 A MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)注釋
附錄 B 本書所編寫的優(yōu)化算法程序索引
參考文獻
實例目錄