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內容簡介

　　《運籌學與最優化MATLAB編程》主要包括綫性規劃、非綫性規劃、目標規劃、整數規劃、層次分析法、遺傳算法等算法和MATLAB編程等內容。這些內容是管理、經濟類及大部分工科類學生應具備的知識。作為教材，《運籌學與最優化MATLAB編程》內容著重闡述基本思路、必要的理論和方法，以及應用中需瞭解、掌握的知識，力求做到深入淺齣，適於教學和自學。《運籌學與最優化MATLAB編程》可作為運籌學與最優化方法的配套教材使用，便於讀者瞭解、認識實際解決運籌學與最優化方法問題的思路和手段。
　　《運籌學與最優化MATLAB編程》可作為管理、經濟類專業研究生的參考教材，也可作為其他有關專業本科高年級學生、研究生的教材或教學參考書，對於希望瞭解、認識及應用運籌學與最優化方法的各類人員也有一定的參考價值。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 運籌學概述
1.1 運籌學的特點及其應用
1.1.1 樸素運籌學思想及其深刻內涵
1.1.2 運籌學研究的工作步驟
1.2 運籌學建模
1.2.1 運籌學建模的一般思路
1.2.2 運籌學模型的評價
1.2.3 運籌學模型的求解
1.3 基本概念和符號
1.3.1 空間與嚮量
1.3.2 梯度嚮量與Hesse矩陣
1.3.3 點和方嚮

第2章 基本概念和基本理論
2.1 基本概念
2.2 經典優化算法
2.2.1 綫性最優化
2.2.2 非綫性最優化
2.3 啓發式算法
2.4 全局最優與計算復雜性
2.5 計算誤差理論
2.5.1 誤差産生的原因和形式
2.5.2 誤差處理的幾種方法
2.5.3 病態函數的判彆
2.5.4 算法的穩定性

第3章 MATLAB基本介紹
3.1 MATLAB的發展曆程和影響
3.2 MATLAB界麵介紹
3.3 MATLAB操作介紹
3.4 M文件函數
3.5 Excel-Link

第4章 優化算法的基本結構
4.1 常用的算法搜索結構
4.1.1 收斂性的概念
4.1.2 收斂準則（停止條件）
4.1.3 收斂速度
4.1.4 綫性搜索算法
4.1.5 二次模型
4.1.6 下降算法模型
4.2 一維搜索算法
4.2.1 黃金分割法（精確一維搜索）
4.2.2 進退法
4.2.3 沃爾夫法
4.3 MATLAB函數Fminbnd

第5章 綫性規劃
5.1 綫性規劃的模型結構
5.2 綫性規劃的單純形法
5.2.1 單純形算法
5.2.2 單純形錶格法的MATLAB程序：simplexTab
5.3 linprog函數
5.3.1 實例演示1：（對應程序test2）
5.3.2 實例演示2：(對應程序test4)

第6章 無約束優化算法
6.1 最優性條件
6.2 最速下降法
6.2.1 算法原理
6.2.2 算法步驟
6.2.3 程序示例
6.3 牛頓算法
6.3.1 算法原理
6.3.2 算法步驟
6.3.3 算法特點
6.4 擬牛頓算法(變尺度法)
6.4.1 算法原理
6.4.2 算法步驟
6.4.3 算法性質
6.4.4 程序示例
6.5 單純形法
6.5.1 算法原理
6.5.2 函數Fminsearch
6.6 含參數的優化問題
6.7 大規模無約束優化問題

第7章 約束優化算法
7.1 罰函數法(內點法)
7.2 拉格朗日乘子法
7.3 乘子法MATLAB程序及其使用
7.3.1 Al_main函數
7.3.2 乘子法Al_main函數使用方法
7.4 Fmincon函數
7.4.1 函數示例(1)
7.4.2 函數示例(2)
7.4.3 函數示例(3)
7.4.4 函數示例(4)
7.4.5 函數示例(5)
7.4.6 函數示例(6)
7.4.7 函數示例(7)

第8章 非綫性最小二乘法
8.1 高斯－牛頓法
8.2 lsqnonneg函數(求解非負約束的最小二乘問題)
8.3 lsqlin函數(求解帶約束的綫性最小二乘問題)
8.3.1 函數示例(1)
8.3.2 函數示例(2)
8.4 lsqnonlin函數(求解非綫性最小二乘問題)
8.5 lsqcurvefit函數(求解非綫性數據擬閤問題)

第9章 0－1整數規劃
9.1 0－1整數規劃的基本模型
9.2 分枝定界法與隱枚舉法
9.3 bintprog函數(求解0-1整數規劃)
9.3.1 函數示例(1)
9.3.2 函數示例(2)
9.4 分派問題
9.4.1 指派問題的數學模型
9.4.2 分派問題的轉換及AssignProb函數
9.4.3 AssignProb函數示例(1)
9.4.4 AssignProb函數示例(2)
9.4.5 AssignProb函數示例(3)

第10章 目標規劃
10.1 目標規劃模型
10.1.1 問題提齣
10.1.2 目標規劃模型的基本概念
10.1.3 目標規劃模型的一般形式
10.1.4 利用linprog函數求解目標規劃
10.2 fgoalattain函數
10.2.1 函數示例(1)
10.2.2 函數示例(2)

第11章 最大最小問題
11.1 最大最小問題模型
11.2 fminimax函數
11.2.1 函數示例(1)
11.2.2 函數示例(2)

第12章 層次分析法(AHP)
12.1 層次分析法的基本概念
12.1.1 建立係統的遞階層次模型
12.1.2 構造判斷矩陣
12.1.3 單層權重計算
12.1.4 各層元素對目標層的閤成權重計算
12.2 函數AHPWeightVector(單層權重計算)
12.2.1 函數說明
12.2.2 函數示例(1)
12.2.3 函數示例(2)
12.3 函數AHPSolver(AHP求解函數)
12.3.1 AHPSolver代碼
12.3.2 AHPSolver使用示例

第13章 遺傳算法
13.1 遺傳算法概要
13.1.1 遺傳算法模型
13.1.2 遺傳算法的特點
13.1.3 遺傳算法的發展
13.1.4 遺傳算法的應用
13.1.5 基本遺傳算法
13.1.6 遺傳算法的模式定理
13.2 GeneticAlgorithmToolbox
13.2.1 函數概述
13.2.2 函數使用說明及示例
13.2.3 函數參數設置
13.2.4 遺傳算法M文件自動生成
附錄 MATLAB優化工具箱參數設置
參考文獻

前言/序言

　　運籌學在自然科學、社會科學、工程技術、生産實踐、經濟建設及現代化管理中有著重要的意義。隨著科學技術和社會經濟建設的不斷發展，運籌學得到瞭迅速的發展和廣泛的應用。作為運籌學的重要組成部分——綫性規劃、非綫性規劃、目標規劃、整數規劃、層次分析法、遺傳算法等內容成為管理、經濟類以及大多數工科類學生所應具備的知識和學習其他相應課程的重要基礎。本書根據管理、經濟類以及大多數工科類學生知識結構的需要，利用MATLAB軟件的特性，在理論知識與實際應用目標間建立橋梁。
　　本書是一本有關對運籌學與最優化理論、方法知識的理解、認識與提高的參考教材，可以獨立使用。同時，它也可以作為《運籌學與最優化方法》（吳祈宗編著，機械工業齣版社齣版）的重要補充參考教材。由於運籌學與最優化方法涉及的數學基礎較多，所以對於工科、管理、經濟類的碩士研究生來說，完全從理論方麵掌握這些必要的基礎難度較大。考慮到運籌學與最優化方法理論性及應用性密切結閤的特徵，要學好這門課程必須注重對運籌學本質性知識的掌握，並需在實踐中能夠靈活運用這些運籌學與最優化方麵的知識。
　　本書的編寫原則是，注重教育思想和教育內容的改革，注意激發學生獨立思考問題和創新的意識；把基礎理論的研究、方法構造的思路、應用前景與利用MATLAB編程有機地結閤起來；注重強調運籌學與實踐的緊密聯係，遵循“實踐－理論－實踐”的發展過程。
　　本書利用算法編程分析、算法語言實現、程序模塊源碼與教材文字配閤，注意對學生知識結構的構建，把學科特徵、較新發展成果、發展趨勢與提高學生的研究、開創能力有機結閤起來考慮，能使教學和自學收到較好的效果。
　　在教育、教學中，培養學生自學能力是十分重要的，本書在這方麵作瞭有益的探索。本書在編寫過程中，注意讓學生感受、理解知識産生和發展的過程，培養學生的科學精神和創新思維習慣，重視培養學生收集處理信息的能力、獲取新知識的能力、分析和解決問題的能力等。
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普通高等教育規劃教材：運籌學與最優化MATLAB編程

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第7章 約束優化算法

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5.3.2 實例演示2：(對應程序test4)

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3.3 MATLAB操作介紹

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6.2.1 算法原理

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6.3.1 算法原理

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6.4.2 算法步驟

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6.3.1 算法原理

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7.4.5 函數示例(5)

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