MATLAB优化算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张岩吴水根 著

图书标签:

• MATLAB
• 优化算法
• 数值计算
• 工程优化
• 算法实现
• 数学建模
• 优化工具箱
• 智能优化
• 最优化理论
• 计算方法

店铺： 海门新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302474951

商品编码：23253065093

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-11-01

内容介绍
本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。 全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。*部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； D二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维J值、无约束多维J值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； D三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； D四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者查阅。 本书以MATLAB优化内容为主线，结合各种优化模型案例的讲解，各种MATLAB优化算法函数的说明，使读者易看懂、会应用。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

关联推荐
(1) ZS作者编著，图书质量更有保证：一线ZS工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。(2) 提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码下载，方便读者学习使用。(3) 内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个优化算法的典型实例，读者可以据此二次开发。配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：MATLAB 编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用MATLAB/Simulink系统仿真MATLAB GUI程序设计MATLAB智能算法MATLAB数学建模MATLAB优化算法MATLAB信号处理MATLAB图像处理MATLAB优化算法 
目录
目录 D一部分MATLAB应用基础 D1章MATLAB基础知识 1．1基本概念 1．1．1数据类型概述 1．1．2整数类型

 

目录

 

 

 

D一部分MATLAB应用基础

 

D1章MATLAB基础知识

 

1．1基本概念

 

1．1．1数据类型概述

 

1．1．2整数类型

 

1．1．3浮点数类型

 

1．1．4常量与变量

 

1．1．5数组、矩阵、向量和标量

 

1．1．6字符型数据

 

1．1．7运算符

 

1．1．8复数

 

1．1．9无穷量和非数值量

 

1．2向量

 

1．2．1向量的生成

 

1．2．2向量的加减和数乘运算

 

1．2．3向量的点、叉积运算

 

1．3数组

 

1．3．1数组的创建和操作

 

1．3．2数组的常见运算

 

1．4矩阵

 

1．4．1矩阵生成

 

1．4．2向量的生成

 

1．4．3矩阵加减运算

 

1．4．4矩阵乘法运算

 

1．4．5矩阵的除法运算

 

1．4．6矩阵的分解运算

 

1．5字符串

 

1．5．1字符串变量与一维字符数组

 

1．5．2对字符串的多项操作

 

1．5．3二维字符数组

 

1．6符号

 

1．6．1符号表达式的生成

 

1．6．2符号矩阵

 

1．6．3常用符号运算

 

1．7关系运算和逻辑运算

 

1．7．1关系运算

 

1．7．2逻辑运算

 

1．7．3常用函数

 

1．8复数

 

1．8．1复数和复矩阵的生成

 

1．8．2复数的运算

 

1．9数据类型间的转换

 

本章小结

 

D2章MATLAB编程

 

2．1MATLAB编程概述

 

2．2MATLAB编程原则

 

2．3分支结构

 

2．3．1if分支结构

 

2．3．2switch分支结构

 

2．4循环结构

 

2．4．1while循环结构

 

2．4．2for循环结构

 

2．5其他控制程序命令

 

2．6程序调试

 

2．6．1程序调试命令

 

2．6．2常见程序错误

 

2．6．3内存优化

 

2．7经典案例

 

本章小结

 

D3章MATLAB绘图

 

3．1数据图像绘制简介

 

3．1．1离散数据可视化

 

3．1．2连续函数可视化

 

3．2二维绘图

 

3．2．1二维图形基本绘图命令plot

 

3．2．2二维图形的修饰

 

3．2．3子图绘制法

 

3．2．4二维绘图的经典应用

 

3．3三维绘制

 

3．3．1三维绘图基本命令

 

3．3．2网格曲面隐藏线的显示和关闭

 

3．3．3三维绘图的实际应用

 

3．4特殊图形的绘制

 

3．4．1特殊二维图形的绘制

 

3．4．2特殊三维图形

 

本章小结

 

D4章GUI应用

 

4．1GUI基础概念

 

4．1．1GUI开发方法

 

4．1．2GUI基本元素

 

4．1．3GUI的层次

 

4．2菜单

 

4．2．1建立菜单和子菜单

 

4．2．2菜单对象常用属性

 

4．2．3快捷菜单

 

4．3GUIDE的使用

 

4．4使用Ｍ文件创建GUI对象

 

本章小结

 

D二部分MATLAB常规优化算法

 

D5章MATLAB线性规划

 

5．1线性规划的概念

 

5．2线性规划的标准形式

 

5．3线性规划的MATLAB函数

 

5．4线性规划问题求解方法

 

5．4．1单纯形线性规划问题求解

 

5．4．2多目标线性规划问题求解

 

5．5线性规划实例

 

5．5．1生产决策问题

 

5．5．2工作人员计划安排问题

 

5．5．3投资问题

 

5．5．4工件加工任务分配问题

 

5．5．5厂址选择问题

 

5．5．6确定职工编制问题

 

5．5．7生产计划的Z优化问题

 

本章小结

 

D6章MATLAB非线性规划

 

6．1非线性规划基础

 

6．1．1非线性规划标准形式

 

6．1．2非线性规划MATLAB函数

 

6．2无约束非线性规划

 

6．2．1基本数学原理

 

6．2．2无约束非线性规划函数

 

6．2．3无约束非线性规划问题的应用

 

6．3求解非线性规划

 

6．3．1一维Z优化方法

 

6．3．2无约束Z优化方法

 

6．3．3约束Z优化方法

 

6．4非线性规划实例

 

6．4．1遗传算法求解非线性规划

 

6．4．2资金调用问题

 

6．4．3经营ZJ安排问题

 

本章小结

 

D7章无约束一维J值

 

7．1无约束算法基础

 

7．2进退法

 

7．3黄金分割法

 

7．4斐波那契法

 

7．5牛顿型法

 

7．5．1牛顿法

 

7．5．2阻尼牛顿法

 

7．6割线法

 

7．7抛物线法

 

7．8三次插值法

 

7．9坐标轮换法

 

本章小结

 

D8章无约束多维J值

 

8．1直接法

 

8．1．1模式搜索法

 

8．1．2单纯形搜索法

 

8．1．3Powell法

 

8．2使用导数计算的间接法

 

8．2．1Z速下降法

 

8．2．2共轭梯度法

 

8．3拟牛顿法

 

本章小结

 

D9章约束优化方法

 

9．1约束优化方法简介

 

9．2随机方向法

 

9．3复合形法

 

9．4可行方向法

 

9．5惩罚函数法

 

本章小结

 

D10章二次规划

 

10．1基本概念

 

10．2拉格朗日法

 

10．3起作用集算法

 

本章小结

 

D11章多目标函数的优化方法

 

11．1概述

 

11．2理想点法

 

11．3线性加权和法

 

11．4Z大Z小法

 

11．5目标规划法

 

本章小结

 

D三部分MATLAB智能优化算法

 

D12章免疫优化算法及其实现

 

12．1基本概念

 

12．2人工免疫系统

 

12．3免疫遗传算法

 

12．4免疫算法MATLAB应用实例

 

12．4．1Z短路径规划

 

12．4．2旅行商问题

 

12．4．3故障检测问题

 

本章小结

 

D13章粒子群优化算法的实现

 

13．1算法的基本概念

 

13．2算法的MATLAB实现

 

13．2．1算法的基本程序

 

13．2．2适应度函数

 

13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB应用

 

13．3粒子群算法的权重控制

 

13．3．1线性递减法

 

13．3．2自适应法

 

13．4混合粒子群算法

 

13．4．1模拟退火免疫算法

 

13．4．2基于杂交的算法

 

本章小结

 

D14章遗传优化算法的实现

 

14．1遗传算法概述

 

14．2基本遗传算法

 

14．3MATLAB遗传算法工具箱及其应用

 

14．4自适应遗传算法

 

14．5遗传算法的典型应用

 

14．5．1求解函数J值

 

14．5．2函数优化求解

 

本章小结

 

D15章小波变换的实现

 

15．1小波变换原理

 

15．2小波算法的MATLAB函数

 

15．3图像的分解和量化

 

15．3．1一维小波变换

 

15．3．2二维变换体系

 

15．4小波变换经典案例

 

15．4．1去噪

 

15．4．2压缩

 

本章小结

 

D16章神经网络的实现

 

16．1人工神经网络基本概念

 

16．2MATLAB神经网络工具箱

 

16．2．1常用神经元激活函数

 

16．2．2神经网络通用函数

 

16．2．3神经网络的MATLAB实现

 

16．3神经网络的经典应用

 

16．3．1PID神经网络控制

 

16．3．2模糊神经网络在函数逼近中的应用

 

本章小结

 

D四部分MATLAB综合应用

 

D17章分形维数应用与实现

 

17．1分形维数概述

 

17．2二维分形维数的MATLAB应用

 

17．3分形插值算法的MATLAB应用

 

本章小结

 

D18章经济金融Z优化应用

 

18．1期权定价分析

 

18．2收益、风险和有效前沿的计算

 

18．3投资组合绩效分析

 

18．4固定收益证券的久期和凸度计算

 

本章小结

 

附录MATLAB基本命令

 

参考文献

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在线试读
D3章MATLAB绘图 强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1. stem(y) 以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： clear all clc figure(1)D3章MATLAB绘图





强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1.  stem(y)
以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： 


clear all
clc
figure(1)
X = linspace(0,2*pi,25)';
Y = (cos(2*X));
stem(X,Y,'LineStyle','-.',...
'MarkerFaceColor','red',...
'MarkerEdgeColor','green')





输出图形如图3��1所示。 显示全部信息

《数值计算方法与工程应用》 本书深入探讨了数值计算的核心概念、基本算法以及在各类工程领域中的实际应用。内容涵盖了从基础的误差分析到复杂的高级数值技术，旨在为读者提供一套系统而全面的数值计算知识体系。 第一部分：数值计算基础 本部分将从数值计算的基石——误差分析——展开。我们将详细介绍误差的来源，包括截断误差、舍入误差以及模型误差，并阐述这些误差如何影响计算结果的准确性。通过对不同类型误差的量化分析，读者将能够理解数值计算的内在局限性，并学会如何选择最适合特定问题的算法以最小化误差。 接着，我们将深入讲解方程的根的求解。对于单变量方程 $f(x) = 0$，本书将介绍多种经典且高效的迭代方法，如二分法、牛顿法、割线法以及不动点迭代法。我们将详细推导这些方法的收敛性条件，并分析它们的优缺点，例如牛顿法收敛速度快但需要计算导数，而二分法收敛慢但保证收敛。此外，本书还将探讨多根情况的处理，以及如何选择合适的初始猜测值以确保算法收敛到期望的根。 对于非线性方程组，我们将介绍多种求解策略。Gauss-Seidel迭代法、Jacobi迭代法以及逐次超松弛（SOR）迭代法等经典迭代方法将被详细讲解，并分析它们的收敛性判据。对于更复杂或大规模的非线性方程组，我们将引入Newton-Raphson方法及其变种，并讨论其在实际应用中的技巧和注意事项，例如如何处理雅可比矩阵的计算和求解。 第二部分：插值、逼近与数值积分 本部分将聚焦于如何用简单的函数来近似复杂的函数，以及如何对积分进行数值计算。 插值是数值计算中的一个重要分支，用于在已知数据点之间估计未知函数值。我们将从最基础的拉格朗日插值多项式开始，介绍其构造原理和性质。随后，我们将探讨牛顿插值多项式，并说明其在分段插值和多项式系数计算上的优势。为了获得更光滑的插值函数，我们将深入研究样条插值，重点讲解三次样条插值，包括其边界条件的选择以及计算方法。本书还将讨论Hermite插值，它允许我们同时指定函数值和导数值，从而获得更精确的插值结果。 函数逼近的目标是找到一个在某种意义上“最接近”目标函数的简单函数。我们将介绍最小二乘法作为一种广泛应用的函数逼近方法，并讨论其在曲线拟合和数据平滑中的应用。我们将推导最小二乘法的基本原理，并介绍如何利用正规方程来求解最优系数。此外，本书还将简要介绍Chebyshev逼近等其他逼近方法，并探讨不同逼近方法在不同场景下的适用性。 数值积分是计算定积分的一种近似方法，当解析求解困难或不可能时尤为重要。我们将从最简单的梯形法则和抛物线法则（Simpson法则）开始，详细推导它们的原理和误差分析。本书还将介绍更高级的复合梯形法则、复合Simpson法则以及高斯积分方法。高斯积分因其高精度而备受推崇，我们将讲解其基本思想和如何构造高斯积分节点和权重。对于多重积分，本书将介绍蒙特卡洛积分等方法，并分析它们在高维空间中的优势。 第三部分：微分方程的数值解 常微分方程（ODE）的数值解是许多工程和科学领域模拟分析的关键。本部分将系统介绍求解初值问题和边值问题的常用数值方法。 对于初值问题，我们将从最简单的欧拉法（前向、后向和隐式）开始，详细分析其原理、误差来源和收敛性。随后，我们将介绍更高阶的方法，如改进欧拉法（Heun法）和四阶Runge-Kutta（RK4）方法，并分析它们在提高精度方面的优势。本书还将探讨多步法，如Adams-Bashforth和Adams-Moulton方法，以及它们与单步法的区别和联系。此外，我们还将讨论如何处理刚性微分方程，介绍隐式方法和适应步长控制的策略。 对于边值问题，其求解比初值问题更为复杂。我们将介绍“打靶法”（Shooting Method），解释如何将其转化为一系列初值问题来求解。同时，本书还将详细讲解有限差分法（Finite Difference Method）在求解边值问题中的应用，包括如何离散化微分方程，构造差分格式，以及如何求解代数方程组。我们将介绍中心差分、前向差分和后向差分在构造差分格式时的不同作用。 第四部分：线性代数方程组的数值解 线性代数方程组在工程计算中无处不在。本部分将深入探讨求解线性方程组的直接法和迭代法。 直接法旨在通过有限的步骤精确地求解线性方程组（理论上）。我们将详细讲解高斯消元法及其在回代求解过程中的细节。为了提高计算效率和数值稳定性，本书将介绍LU分解、Cholesky分解（针对对称正定矩阵）以及Doolittle和Crout分解等。我们还将讨论如何利用这些分解来高效地求解多个右端项的方程组。 迭代法通过逐步逼近的方式来求解线性方程组，尤其适用于大规模稀疏方程组。本书将详细介绍Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法以及逐次超松弛（SOR）迭代法，并深入分析它们的收敛条件和收敛速度。此外，我们将探讨共轭梯度法（CG）等更高级的迭代方法，它们在求解对称正定线性方程组方面表现出色。本书还将讨论预条件子的概念及其在加速迭代法收敛过程中的重要作用。 第五部分：矩阵特征值与特征向量的计算 特征值和特征向量在动力学分析、稳定性分析、主成分分析等领域具有至关重要的意义。本部分将介绍计算矩阵特征值和特征向量的经典算法。 我们将从幂法（Power Method）开始，介绍如何通过迭代来求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。随后，我们将探讨反幂法（Inverse Power Method）和中心幂法（Rayleigh Quotient Iteration），它们可以用来求解最小特征值以及接近已知特征值的特征值。 对于对称矩阵，我们将介绍Givens旋转法和Householder变换法，它们可以将矩阵逐步化为拟上（tridiagonal）矩阵，从而大大简化特征值和特征向量的求解。本书还将介绍QR算法，这是一种非常强大且广泛应用的求特征值和特征向量的方法，并讨论其不同变种和实现细节。 第六部分：工程应用案例分析 本部分将通过具体的工程实例，展示本书介绍的数值计算方法在实际问题中的应用。我们将选取不同工程领域的代表性问题，例如： 结构力学分析： 利用有限元方法（FEM）的离散化思想，结合线性代数方程组的求解，对梁、板等结构的应力、应变进行分析。 流体力学模拟： 使用有限差分法或有限体积法，结合求解偏微分方程的数值方法，对流体流动现象进行建模和预测。 信号处理与滤波： 应用数值积分和插值技术，对信号进行平滑、去噪，并通过傅里叶变换等方法进行频谱分析。 控制系统设计： 利用特征值分析来评估系统的稳定性和动态响应，并结合微分方程的数值解来模拟系统的行为。 每个案例分析都将详细阐述问题背景，选择合适的数值方法，推导计算步骤，并讨论结果的解释和工程意义。通过这些案例，读者将能够深刻理解数值计算方法如何解决实际工程挑战，并培养将理论知识应用于实践的能力。 本书的编写风格力求严谨而清晰，理论推导详尽，算法描述易于理解，并配有必要的图示和伪代码。本书适合高等院校工科、理科专业的学生，以及从事工程研发、数据分析和科学计算的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够掌握一套强大的数值计算工具，为解决复杂工程问题奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻印象是它在理论与实践之间的完美平衡。很多优化算法的书籍要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到兼顾两者又能真正指导实践的。而《MATLAB优化算法》这本书，恰恰在这方面做得非常出色。它没有回避算法背后的数学原理，而是用一种非常易于理解的方式来讲解，让你既知其然也知其所以然。同时，它并没有止步于理论，而是紧密结合MATLAB这一强大的工程计算平台，提供了大量实用的代码片段和完整的案例分析。这些案例涵盖了从简单的单变量函数优化到复杂的约束多目标优化，让我能够看到不同算法在不同问题上的应用效果。我尤其欣赏书中对算法调参的探讨，这往往是决定优化效果的关键，而这本书提供了很多实用的技巧和经验。我尝试着将书中介绍的一些高级优化策略应用到我自己的研究项目中，确实收到了不错的效果，节省了我大量的调试时间。这本书的语言风格也很务实，没有过多的华丽辞藻，直击核心，对于想要快速掌握MATLAB优化技术的读者来说，是极佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

阅读《MATLAB优化算法》的过程，就像是开启了一段探险之旅，每一次翻阅都能发现新的宝藏。这本书的设计非常巧妙，它不仅仅是一本算法的介绍手册，更像是一位经验丰富的向导，带领读者深入MATLAB优化算法的世界。我印象深刻的是书中对于智能优化算法的详细介绍，特别是那些启发式算法，如蚁群算法、人工蜂群算法等，它们在解决NP-hard问题上展现出的强大潜力。书中对这些算法的模拟过程和数学模型都有清晰的讲解，并且提供了相应的MATLAB代码实现，让我能够直观地理解算法的工作流程。我尤其喜欢它在处理实际问题时的细致分析，比如如何将实际问题转化为优化模型，如何选择合适的算法，以及如何解释优化结果。这些都是在学术研究中非常重要的环节。这本书还提供了一些关于算法比较和性能评估的方法，这对于初学者来说是至关重要的，能够帮助他们更好地选择适合自己问题的算法。总的来说，这本书的深度和广度都令人赞叹，是一本值得反复品读的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对算法性能优化有较高要求的读者，我发现《MATLAB优化算法》这本书的价值远超我的预期。它不仅仅是列出各种优化算法，而是深入探讨了如何在MATLAB环境下高效地实现和应用它们。书中对于算法的复杂度和计算成本的分析非常到位，让我能够理解在面对大规模问题时，选择哪种算法会更为合适。我特别关注了书中关于并行计算和GPU加速在优化算法中的应用，这对于缩短计算时间至关重要。书中提供的相关代码和优化建议，让我能够将这些先进的技术运用到我的实际项目中，显著提升了我的研究效率。此外，这本书在处理约束优化问题和多目标优化问题时，提供了非常系统和实用的方法，这对于解决现实世界中许多复杂的工程决策问题非常有帮助。书中的案例分析非常贴近实际，让我能够清晰地看到算法的优越性和局限性。这本书的理论性和实践性结合得如此紧密，是市面上很难得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式非常吸引人，它没有枯燥的理论堆砌，而是通过一系列精心设计的案例，将抽象的优化算法具象化。我特别喜欢书中对每一种算法的“故事”般的讲解，比如遗传算法的“进化”过程，粒子群算法的“群体协作”，这些生动形象的比喻让我更容易理解算法的核心思想。而且，它提供的MATLAB代码不是那种“黑盒”式的，而是能够让你看到每一个步骤是如何实现的，这对于学习者来说是极其宝贵的。我尝试着根据书中的指导，对一个我之前遇到的棘手问题进行了重新建模和优化，结果令人惊喜，不仅找到了比之前更好的解决方案，而且整个过程变得更加清晰和可控。这本书在处理一些边界条件和特殊情况时，也提供了非常详细的指导，这对于避免在实际应用中踩坑非常有帮助。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，它引导我掌握了MATLAB优化算法的精髓，并赋予了我解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是学习MATLAB在工程优化领域应用的宝库！我一直对如何利用MATLAB解决复杂的优化问题感到好奇，但往往陷入各种工具箱的海洋，不知从何下手。这本书的出现，就像一盏明灯，清晰地指引了方向。它不仅深入浅出地介绍了各种经典的优化算法，比如遗传算法、粒子群算法、模拟退火法等，更重要的是，它非常详细地展示了如何一步步地在MATLAB环境中实现这些算法。书中提供的代码示例清晰易懂，并且覆盖了许多实际应用场景，例如在工程设计、参数估计、调度问题等方面的优化。我特别喜欢它对算法原理的阐述，不是简单罗列公式，而是通过直观的解释和类比，让我能够真正理解算法背后的思想。读完前几章，我就迫不及待地开始尝试用它提供的代码来解决我工作中遇到的一个小型优化问题，结果令人惊喜，效率和精度都有了显著提升。这本书的排版也十分友好，关键概念和代码都有高亮显示，阅读起来非常流畅。对于任何需要利用MATLAB进行数值优化的工程师、研究人员或者学生来说，这本书都绝对是不可或缺的参考资料。