张岩
Language: Chinese
MATLAB 优化工具箱 优化算法 工程优化 数值优化 数学建模 智能算法 模拟退火 粒子群优化 线性规划 遗传算法 非线性规划
Publisher: 清华大学出版社
Published: Jan 1, 2017
《MATLAB 优化算法》一书是“科学与工程计算机技术丛书”中的一本，由张岩和吴水根合著。本书专注于介绍如何利用MATLAB这一强大的计算工具来实现和应用各种优化算法，旨在为读者提供一个理论与实践相结合的优化问题求解指南。
本书内容预计涵盖以下主要方面：
优化算法基础: 阐述优化问题的基本概念、分类（如线性规划、非线性规划、整数规划等）、目标函数、约束条件以及优化算法的收敛性与稳定性等基础理论。
经典优化算法: 详细介绍梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等传统的数值优化算法，以及它们的原理、推导和在MATLAB中的实现。
现代优化算法: 深入探讨遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式或元启发式优化算法，讲解其基本思想、算法流程以及在MATLAB中的编程实现。
MATLAB优化工具箱: 重点介绍MATLAB内置的优化工具箱 (Optimization Toolbox)，包括其函数使用方法、参数设置以及如何利用工具箱解决不同类型的优化问题。
工程应用案例: 通过丰富的工程和科学领域实例，演示优化算法在实际问题中的应用，例如机械设计优化、控制系统参数优化、信号处理、机器学习模型训练等。
优化问题建模与求解: 指导读者如何将实际工程问题转化为数学优化模型，并选择合适的MATLAB工具和算法进行高效求解。
本书内容系统性强，理论阐述清晰，并注重结合MATLAB编程实践，适合作为高等院校自动化、计算机科学与技术、机械、电子、数学、管理科学等相关专业的教材，也可供从事科学计算、工程优化、数据分析以及人工智能领域的科研人员和工程师参考。
Description:
《MATLAB 优化算法》一书是“科学与工程计算机技术丛书”中的一本，由张岩和吴水根合著。本书专注于介绍如何利用MATLAB这一强大的计算工具来实现和应用各种优化算法，旨在为读者提供一个理论与实践相结合的优化问题求解指南。
本书内容预计涵盖以下主要方面：
优化算法基础: 阐述优化问题的基本概念、分类（如线性规划、非线性规划、整数规划等）、目标函数、约束条件以及优化算法的收敛性与稳定性等基础理论。
经典优化算法: 详细介绍梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等传统的数值优化算法，以及它们的原理、推导和在MATLAB中的实现。
现代优化算法: 深入探讨遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式或元启发式优化算法，讲解其基本思想、算法流程以及在MATLAB中的编程实现。
MATLAB优化工具箱: 重点介绍MATLAB内置的优化工具箱 (Optimization Toolbox)，包括其函数使用方法、参数设置以及如何利用工具箱解决不同类型的优化问题。
工程应用案例: 通过丰富的工程和科学领域实例，演示优化算法在实际问题中的应用，例如机械设计优化、控制系统参数优化、信号处理、机器学习模型训练等。
优化问题建模与求解: 指导读者如何将实际工程问题转化为数学优化模型，并选择合适的MATLAB工具和算法进行高效求解。
本书内容系统性强，理论阐述清晰，并注重结合MATLAB编程实践，适合作为高等院校自动化、计算机科学与技术、机械、电子、数学、管理科学等相关专业的教材，也可供从事科学计算、工程优化、数据分析以及人工智能领域的科研人员和工程师参考。