MATLAB优化算法(第2版)

**部分 MATLAB基础知识

第1章 初识MATLAB 3

　　1.1 工作环境 3

　　　　1.1.1 操作界面简介 3

　　　　1.1.2 命令行窗口 4

　　　　1.1.3 “命令历史记录”窗口 6

　　　　1.1.4 “当前文件夹”窗口和路径管理 8

　　　　1.1.5 搜索路径 8

　　　　1.1.6 “工作区”窗口和数组编辑器 10

　　　　1.1.7 变量的编辑命令 11

　　　　1.1.8 存取数据文件 12

　　1.2 帮助系统 13

　　　　1.2.1 纯文本帮助 13

　　　　1.2.2 帮助导航 13

　　　　1.2.3 示例帮助 14

　　1.3 本章小结 15

第2章 MATLAB基础 16

　　2.1 基本概念 16

　　　　2.1.1 数据类型概述 16

　　　　2.1.2 整数类型 17

　　　　2.1.3 浮点数类型 19

　　　　2.1.4 常量与变量 20

　　　　2.1.5 标量、向量、矩阵与数组 21

　　　　2.1.6 字符型 22

　　　　2.1.7 运算符 23

　　　　2.1.8 复数 25

　　　　2.1.9 无穷量和非数值量 26

　　2.2 向量 26

　　　　2.2.1 向量的生成 26

　　　　2.2.2 向量的加、减和乘、除运算 28

　　　　2.2.3 向量的点、叉积运算 29

　　2.3 数组 30

　　　　2.3.1 数组的创建和操作 31

　　　　2.3.2 数组的常见运算 34

　　2.4 矩阵 37

　　　　2.4.1 矩阵的生成 37

　　　　2.4.2 向量的赋值 40

　　　　2.4.3 矩阵的加、减运算 41

　　　　2.4.4 矩阵的乘法运算 42

　　　　2.4.5 矩阵的除法运算 43

　　　　2.4.6 矩阵的分解运算 43

　　2.5 字符串 44

　　　　2.5.1 字符串变量与一维字符数组 44

　　　　2.5.2 对字符串的多项操作 45

　　　　2.5.3 二维字符数组 46

　　2.6 符号 47

　　　　2.6.1 符号表达式的生成 47

　　　　2.6.2 符号矩阵 48

　　　　2.6.3 常用符号运算 49

　　2.7 关系运算和逻辑运算 50

　　　　2.7.1 关系运算 50

　　　　2.7.2 逻辑运算 51

　　　　2.7.3 常用函数 53

　　2.8 复数 54

　　　　2.8.1 复数和复矩阵的生成 54

　　　　2.8.2 复数的运算 55

　　2.9 数据类型间的转换 56

　　2.10 本章小结 57

第3章 程序设计 58

　　3.1 MATLAB编程概述 58

　　　　3.1.1 “编辑器”窗口 58

　　　　3.1.2 编程原则 59

　　3.2 M文件和函数 61

　　　　3.2.1 M文件 61

　　　　3.2.2 匿名函数 63

　　　　3.2.3 主函数与子函数 63

　　　　3.2.4 重载函数 65

　　　　3.2.5 eval、feval函数 65

　　　　3.2.6 内联函数 67

　　　　3.2.7 向量化和预分配 69

　　　　3.2.8 函数参数传递 70

　　3.3 程序控制 72

　　　　3.3.1 分支控制语句 72

　　　　3.3.2 循环控制语句 74

　　　　3.3.3 其他控制语句 76

　　3.4 程序调试和优化 80

　　　　3.4.1 程序调试命令 80

　　　　3.4.2 常见错误类型 81

　　　　3.4.3 效率优化 84

　　　　3.4.4 内存优化 85

　　3.5 经典案例 90

　　3.6 本章小结 97

第4章 图形绘制 98

　　4.1 数据图像绘制简介 98

　　　　4.1.1 离散数据可视化 98

　　　　4.1.2 连续函数可视化 100

　　4.2 二维绘图 102

　　　　4.2.1 二维绘图命令 102

　　　　4.2.2 二维图形的修饰 104

　　　　4.2.3 子图绘制法 110

　　　　4.2.4 二维绘图的经典应用 112

　　4.3 三维绘制 116

　　　　4.3.1 三维绘图基本命令 116

　　　　4.3.2 隐藏线的显示和关闭 119

　　　　4.3.3 三维绘图的实际应用 119

　　4.4 特殊图形的绘制 120

　　　　4.4.1 特殊二维图形的绘制 121

　　　　4.4.2 特殊三维图形的绘制 122

　　4.5 本章小结 124

第二部分 常规优化算法

第5章 线性规划 127

　　5.1 线性规划基本理论 127

　　　　5.1.1 线性规划问题的一般形式 127

　　　　5.1.2 线性规划问题的标准形式 128

　　　　5.1.3 线性规划问题的向量标准形式 128

　　　　5.1.4 非标准形式的标准化 129

　　　　5.1.5 线性规划模型的求解 130

　　5.2 优化选项参数设置 131

　　　　5.2.1 创建或编辑优化选项参数 131

　　　　5.2.2 获取优化参数 133

　　5.3 线性规划函数 134

　　　　5.3.1 调用格式 134

　　　　5.3.2 参数含义 135

　　　　5.3.3 命令详解 137

　　　　5.3.4 算例求解 138

　　5.4 线性规划应用 141

　　　　5.4.1 生产决策问题 141

　　　　5.4.2 工作人员计划安排问题 142

　　　　5.4.3 投资问题 143

　　　　5.4.4 工件加工任务分配问题 144

　　　　5.4.5 厂址选择问题 145

　　　　5.4.6 确定职工编制问题 147

　　　　5.4.7 生产计划的*优化问题 148

　　5.5 本章小结 149

第6章 非线性规划 150

　　6.1 非线性规划基础 150

　　　　6.1.1 非线性规划标准形式 150

　　　　6.1.2 *优解 151

　　　　6.1.3 求解方法概述 151

　　6.2 有约束非线性规划函数 153

　　　　6.2.1 调用格式 153

　　　　6.2.2 参数含义 154

　　　　6.2.3 命令详解 160

　　　　6.2.4 算例求解 161

　　6.3 一维搜索优化函数 163

　　　　6.3.1 调用格式 163

　　　　6.3.2 参数含义 164

　　　　6.3.3 算例求解 166

　　6.4 多维无约束优化函数 167

　　　　6.4.1 调用格式 168

　　　　6.4.2 参数含义 168

　　　　6.4.3 算例求解 170

　　6.5 多维无约束搜索函数 172

　　　　6.5.1 调用格式 172

　　　　6.5.2 参数含义 173

　　　　6.5.3 算例求解 174

　　6.6 多维非线性*小二乘函数 176

　　　　6.6.1 调用格式 176

　　　　6.6.2 参数含义 177

　　　　6.6.3 算例求解 180

　　6.7 非线性规划实例 182

　　　　6.7.1 资金调用问题 182

　　　　6.7.2 经营*佳安排问题 184

　　　　6.7.3 广告*佳投入问题 184

　　6.8 本章小结 186

第7章 无约束一维极值 187

　　7.1 无约束算法概述 187

　　7.2 常用算法 188

　　　　7.2.1 进退法 188

　　　　7.2.2 黄金分割法 191

　　　　7.2.3 斐波那契法 194

　　　　7.2.4 牛顿型法 196

　　　　7.2.5 割线法 199

　　　　7.2.6 抛物线法 200

　　　　7.2.7 坐标轮换法 201

　　7.3 本章小结 204

第8章 无约束多维极值 205

　　8.1 直接法 205

　　　　8.1.1 模式搜索法 206

　　　　8.1.2 单纯形法 207

　　　　8.1.3 Powell法 210

　　8.2 间接法 214

　　　　8.2.1 *速下降法 214

　　　　8.2.2 共轭梯度法 216

　　　　8.2.3 拟牛顿法 218

　　8.3 本章小结 220

第9章 约束优化方法 221

　　9.1 约束优化方法简介 221

　　9.2 常用算法 222

　　　　9.2.1 随机方向法 222

　　　　9.2.2 复合形法 223

　　　　9.2.3 可行方向法 225

　　　　9.2.4 惩罚函数法 228

　　9.3 本章小结 230

第10章 二次规划 231

　　10.1 数学模型 231

　　10.2 常用算法 231

10.2.1 拉格朗日法 231

10.2.2 有效集法 233

　　10.3 二次规划函数 236

10.3.1 调用格式 236

10.3.2 参数含义 237

10.3.3 算例求解 240

　　10.4 本章小结 242

第11章 多目标优化方法 243

　　11.1 数学模型 243

　　11.2 多目标线性优化问题求解 244

11.2.1 理想点法 245

11.2.2 线性加权和法 247

11.2.3 *大*小法 249

　　11.3 目标规划法 251

　　11.4 多目标优化函数 251

11.4.1 调用格式 252

11.4.2 参数含义 252

11.4.3 算例求解 257

　　11.5 本章小结 258

第三部分 智能优化算法

第12章 遗传算法 261

　　12.1 遗传算法基础 261

12.1.1 遗传算法基本运算 261

12.1.2 遗传算法的特点 262

12.1.3 遗传算法中的术语 262

12.1.4 遗传算法的应用领域 263

　　12.2 遗传算法的原理 263

12.2.1 遗传算法运算过程 263

12.2.2 遗传算法编码 266

12.2.3 适应度及初始群体选取 266

12.2.4 遗传算法参数设计原则 267

12.2.5 适应度函数的调整 267

12.2.6 程序设计 268

　　12.3 遗传算法工具箱 272

12.3.1 命令调用 272

12.3.2 遗传算法工具箱的调用 276

12.3.3 遗传算法的优化 279

　　12.4 遗传算法的典型应用 285

12.4.1 求函数极值 285

12.4.2 旅行商问题 297

12.4.3 非线性规划问题 302

12.4.4 多目标优化问题 309

　　12.5 本章小结 310