运筹学与最优化MATLAB编程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:215

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出版时间:2009-9

价格:25.00元

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isbn号码:9787111277262

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运筹学
Matlab
运筹学
最优化
MATLAB
算法
数学建模
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线性规划
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具体描述

《运筹学与最优化MATLAB编程》主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等算法和MATLAB编程等内容。这些内容是管理、经济类及大部分工科类学生应具备的知识。作为教材，《运筹学与最优化MATLAB编程》内容着重阐述基本思路、必要的理论和方法，以及应用中需了解、掌握的知识，力求做到深入浅出，适于教学和自学。《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为运筹学与最优化方法的配套教材使用，便于读者了解、认识实际解决运筹学与最优化方法问题的思路和手段。

《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为管理、经济类专业研究生的参考教材，也可作为其他有关专业本科高年级学生、研究生的教材或教学参考书，对于希望了解、认识及应用运筹学与最优化方法的各类人员也有一定的参考价值。

《运筹学与最优化MATLAB编程》作者：XXX 一、书籍概述《运筹学与最优化MATLAB编程》是一本旨在系统介绍运筹学基本理论，并着重于利用MATLAB这一强大且易于上手的编程工具来实现和应用这些理论的专业书籍。本书力求在理论的深度与实践的可操作性之间取得平衡，让读者不仅能够理解运筹学的核心概念，更能掌握运用编程解决实际问题的能力。本书内容涵盖了从基础的线性规划到复杂的非线性规划、整数规划、动态规划，以及一些重要的组合优化问题，同时深入讲解了如何利用MATLAB的内置函数和自定义工具箱来实现这些算法。本书的目标读者群十分广泛，包括但不限于：高等院校相关专业的本科生和研究生：为他们提供扎实的理论基础和实践指导，是学习和研究运筹学及相关领域的理想参考。科研人员和工程师：能够帮助他们在各自的研究和工程项目中，利用运筹学和MATLAB解决复杂的优化决策问题，提升效率和优化资源配置。数据科学家和算法工程师：学习如何将运筹学的建模思想和优化算法融入到数据分析和机器学习流程中，实现更精细化的模型和更优的解决方案。对优化问题感兴趣的爱好者：为零基础或有一定基础的读者提供一个系统学习的路径，掌握将抽象的数学模型转化为具体可执行的计算机程序的技能。本书的最大特色在于其“理论+实践”的深度融合。每一个重要的运筹学模型和算法，都将伴随详细的MATLAB实现代码，并通过具体的算例进行演示和解释。读者可以通过动手实践，加深对理论的理解，熟悉MATLAB的编程语法和优化工具箱的使用，从而快速将所学知识应用于实际问题。二、内容详述本书的章节安排经过精心设计，旨在循序渐进地引导读者掌握运筹学和MATLAB编程的精髓。第一部分：运筹学基础与MATLAB入门第一章：运筹学导论本章将首先介绍运筹学的定义、发展历程、研究对象以及其在现代社会中的重要作用。阐述运筹学的主要研究领域，如规划、排队论、库存论、决策论、可靠性等，为后续内容的学习打下基础。强调运筹学在不同行业（如生产制造、交通运输、金融、医疗、物流等）的应用案例，激发读者的学习兴趣。 MATLAB初步：介绍MATLAB的基本操作环境，包括命令窗口、编辑器、工作空间、路径设置等。学习MATLAB的基本数据类型（向量、矩阵、字符串）、运算符、控制流语句（if-else, for, while）以及函数定义。通过简单的矩阵运算和绘图示例，让读者快速熟悉MATLAB的编程风格。第二章：线性规划（Linear Programming, LP）理论基础：详细讲解线性规划的标准形式、可行域、最优解的几何解释。介绍线性规划的基本定理，如基本可行解、单纯形法（Simplex Method）的基本原理和步骤。求解方法：深入剖析单纯形法的具体实现，包括大M法和两阶段法。讨论线性规划的对偶理论及其在求解和解释问题中的作用。分析灵敏度分析的概念，了解目标函数系数和约束右端项变化对最优解的影响。 MATLAB实现：重点介绍MATLAB Optimization Toolbox中的`linprog`函数，演示如何调用该函数求解标准形式和一般形式的线性规划问题。指导读者如何将实际问题转化为LP模型，并使用`linprog`进行求解。通过多个实际算例，如生产计划、资源分配、混合问题等，展示MATLAB在LP问题中的强大能力。第二部分：进阶优化模型与MATLAB求解第三章：整数规划（Integer Programming, IP）理论基础：区分整数规划、混合整数规划与线性规划。介绍整数规划的难点和常见的整数规划类型，如0-1整数规划、纯整数规划、混合整数规划。求解方法：讲解求解整数规划的常用方法，包括割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）。讨论剪枝策略和界限计算的重要性。 MATLAB实现：介绍MATLAB Optimization Toolbox中用于求解混合整数线性规划（MILP）的函数，如`intlinprog`。详细讲解如何构建整数变量和约束，并利用`intlinprog`求解实际问题，例如选址问题、背包问题、指派问题等。第四章：非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）理论基础：介绍非线性规划的基本概念，包括目标函数和约束条件是非线性的规划问题。讲解可微与不可微非线性规划的区别。求解方法：重点介绍用于无约束和有约束非线性规划的经典算法，如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、序列二次规划法（Sequential Quadratic Programming, SQP）等。讲解KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件作为非线性规划最优性的必要条件。 MATLAB实现：介绍MATLAB Optimization Toolbox中的`fmincon`函数，这是求解约束非线性规划问题的核心工具。演示如何处理不同类型的约束（不等式、等式、变量边界），以及如何选择不同的算法选项（如SQP, interior-point）。通过工程设计优化、投资组合优化等算例，展示`fmincon`的应用。第五章：动态规划（Dynamic Programming, DP）理论基础：阐述动态规划的基本思想，即“最优性原理”（Principle of Optimality）。讲解动态规划的适用条件、状态表示、决策变量、目标函数以及递推关系。求解方法：演示如何建立动态规划的状态转移方程，并通过表格法或递归法求解。讨论多阶段决策问题的处理。 MATLAB实现：虽然MATLAB没有专门的动态规划求解器，但本书将通过MATLAB代码演示如何实现动态规划算法。例如，利用数组和循环结构来存储状态值和计算最优策略，求解经典的DP问题，如最短路径问题（Bellman-Ford算法的DP思想）、背包问题（0-1背包）、资金管理问题等。第六章：网络流与图论优化理论基础：介绍图论的基本概念，如图、顶点、边、路径、网络。讲解最大流问题（Max-Flow Problem）、最小割问题（Min-Cut Problem）、最小费用最大流问题（Min-Cost Max-Flow Problem）等经典网络流模型。求解方法：介绍求解网络流问题的基本算法，如Ford-Fulkerson算法及其改进算法（Edmonds-Karp算法）、Push-Relabel算法。 MATLAB实现：介绍MATLAB Graph and Network Algorithms（在早期版本中为Graphtoolbox，后续整合到其他工具箱中）或通过自定义实现来解决网络流问题。演示如何构建图模型，并利用MATLAB函数（如`maxflow`，若可用）或编写算法实现来求解最大流、最小割等。应用场景包括资源分配、调度问题、通信网络设计等。第三部分：进阶应用与专题第七章：组合优化与启发式算法理论基础：介绍组合优化的概念，即寻找离散对象集合中的最优组合。讨论NP-hard问题。启发式算法：重点介绍一些常用的启发式和元启发式算法，如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）、蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。讲解这些算法的设计思想、核心机制和调参策略。 MATLAB实现：详细讲解MATLAB Global Optimization Toolbox中的`ga`、`simulannealbnd`、`particleswarm`等函数，演示如何使用这些函数求解复杂的、非凸的、不可微的优化问题。通过旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）、调度问题等算例，展示启发式算法在实际问题中的应用。第八章：多目标优化理论基础：介绍多目标优化问题的定义，即同时优化多个相互冲突的目标。讲解帕累托最优（Pareto Optimality）概念。求解方法：介绍求解多目标优化的常用方法，如加权和法、ε-约束法，以及智能算法在多目标优化中的应用。 MATLAB实现：介绍如何利用MATLAB的优化函数结合特定的策略来求解多目标问题，特别是利用Global Optimization Toolbox的`gamultiobj`函数来实现基于遗传算法的多目标优化。通过工程设计、经济决策等方面的多目标问题，展示求解帕累托前沿的实现过程。第九章：MATLAB在运筹学中的高级应用与技巧模型构建：强调如何将复杂的实际问题抽象为清晰的数学模型，包括变量定义、目标函数和约束条件的精确表述。数据预处理与后处理：讲解如何导入、清洗和处理MATLAB中的数据，以及如何对优化结果进行可视化和解释，生成有价值的报告。性能优化：讨论如何选择合适的算法和参数，如何利用MATLAB的向量化操作和并行计算（如果适用）来提高程序的执行效率。自定义函数与工具箱开发：指导读者如何编写自定义函数来封装常用的算法或模型，甚至开发简单的自定义工具箱，以适应特定的项目需求。案例研究：结合多个综合性案例，将前面章节学到的知识融会贯通，展示如何系统地解决一个实际的运筹学问题，从模型建立到MATLAB实现，再到结果分析。三、教材特色与价值系统性与全面性：本书内容覆盖了运筹学中的核心模型和算法，并提供了相应的MATLAB实现方法，力求全面展现该领域的知识体系。理论与实践紧密结合：每一项理论的介绍都伴随着具体的MATLAB代码示例，读者可以边学边练，快速掌握编程技能。由浅入深，循序渐进：从基础的线性规划和MATLAB入门，逐步过渡到更复杂的非线性规划、动态规划、组合优化等，适合不同层次的读者。丰富的实际案例：大量选取了具有代表性的实际应用案例，帮助读者理解理论知识在现实世界中的价值。 MATLAB工具箱的深入应用：重点讲解了MATLAB Optimization Toolbox和Global Optimization Toolbox的常用函数，是学习如何利用MATLAB解决优化问题的权威指南。培养解决实际问题的能力：本书不仅传授知识，更注重培养读者将抽象数学模型转化为具体计算机程序，并从中提取有价值信息的能力。通过阅读《运筹学与最优化MATLAB编程》，读者将能够系统地掌握运筹学的精髓，并熟练运用MATLAB这一强大的工具解决实际中的各种优化决策问题，从而在学术研究、工程实践或数据分析等领域取得更大的成就。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

我对matlab了解的不多，这本书是matlab在运筹学领域的入门书籍，每个部分都是蜻蜓点水一样，讲了一点。附加一到二个实例。对于我需要看的遗传算法的部分，介绍的比较少，基本上就是Matlab自己携带的工具箱的简单应用。特别要指出的本书错误很多，需要自己阅读，不推荐第一次接...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我本以为它会侧重于讲解MATLAB的内置函数，但没想到它花了大量篇幅去介绍如何从零开始编写那些经典算法的求解器。这种教学方式的优势在于，它迫使读者去理解算法的每一步细节，而不是仅仅停留在“调用函数”的表面。例如，书中对单纯形法的讲解，不仅展示了如何用MATLAB实现Tableau的更新，还深入探讨了选择主元对计算效率的影响，这一点对于理解算法的性能瓶颈至关重要。此外，书中对鲁棒优化和随机规划的介绍，也展现了作者紧跟学术前沿的视野，这部分内容对于处理现实世界中不确定性问题时，提供了非常宝贵的理论指导和编程思路。可以说，这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在撰写毕业论文的研究生，我发现这本书简直是我的救星。我的课题涉及到多目标优化问题，传统的单目标方法完全不够用。这本书中关于帕累托前沿的计算和可视化方法，用MATLAB实现起来清晰明了，极大地加快了我的研究进度。我尤其欣赏作者在处理大型规模问题时的策略讲解，例如如何利用分块求解或近似算法来克服计算复杂度带来的挑战，这些实用的工程技巧在很多教科书中是找不到的。文字的表达上，虽然专业性很强，但行文流畅，没有那种晦涩难懂的“学术腔”，读起来非常顺畅。这本书的排版也很出色，代码块和公式的展示都很规范，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。总而言之，这是一本集理论深度、实践价值和优秀可读性于一身的优秀著作，强烈推荐给所有从事相关领域学习和研究的人士。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得运筹学这门课学起来枯燥乏味，那些矩阵运算和线性规划的标准形转换，总是让人昏昏欲睡。直到我翻开了这本《运筹学与最优化MATLAB编程》，才发现原来优化也可以这么“有趣”。书中的案例选择非常贴近工业生产和商业决策，比如供应链的选址优化、生产计划的制定等，这些内容让我立刻找到了学习的动力。作者在讲解如何利用MATLAB的优化工具箱（如`linprog`、`fmincon`）时，讲解得极其细致，对于参数的设置、约束条件的输入格式，都有详细的图文说明，即便是初次接触MATLAB优化模块的人也能很快上手。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些非线性规划和整数规划的求解策略，这些在很多基础教材中往往是一笔带过的内容，但这本书却给予了足够的篇幅和深入的剖析，让人感觉收获颇丰。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时为你指明方向。

评分☆☆☆☆☆

这本新出的《运筹学与最优化MATLAB编程》简直是为我这种正在与复杂的数学模型搏斗的工程师量身定做的。我之前学运筹学，理论知识啃了不少，但一到实际应用，面对那些冗长枯燥的求解过程就头疼不已。书里对各种经典优化算法的讲解非常到位，特别是结合MATLAB的实例，让人茅塞顿开。它不是那种只停留在公式推导的纯理论书籍，而是真正手把手教你如何用编程工具去解决现实世界中的资源分配、调度排程等难题。我特别欣赏作者在讲解遗传算法和模拟退火这些启发式方法时，不仅给出了算法流程，还详细解析了MATLAB代码的实现逻辑，这比我之前看的很多教材都要实用得多。比如，它对拉格朗日乘子法的应用讲解，不仅限于理论推导，还通过一个实际的约束优化问题，展示了如何在MATLAB中构建和求解对偶问题，这极大地提升了我对对偶理论的理解深度。这本书的价值在于，它架起了理论与工程实践之间的桥梁，让复杂的优化问题变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于运筹学的教材不少，但真正能把MATLAB编程与优化理论结合得如此紧密的，我还没见过几本。这本书最打动我的地方在于它的结构设计，层次分明，循序渐进。从基础的线性规划到复杂的动态规划，再到近些年热门的群智能算法，作者的叙述逻辑非常清晰，不会让读者感到知识点的跳跃性太大。我特别喜欢它在介绍每种算法时，都会先用简洁的语言阐述其核心思想，然后立刻过渡到MATLAB代码的实现，这种“理论—代码—结果”的模式极大地提高了学习效率。我尝试着跟着书中的例子敲了一遍代码，发现很多原本抽象的概念，比如割平面法或者分支定界法的迭代过程，通过MATLAB的仿真和可视化，变得直观易懂。对于我们这些需要将优化方法应用于金融建模的读者来说，这本书提供的编程框架简直是太及时雨了。

评分☆☆☆☆☆