MATLAB 6.5辅助优化计算与设计

　　本书是基于MATLAB6.5的优化工具箱v2.2（OptimizationToolbox）编写的。书中全面系统地介绍了优化方法的基础理论和优化工具箱v2.2函数的功能、语法和工程实际应用。全书侧重于优化工具箱在工程中的具体应用，通过具体的分析和详细的实例，读者不仅对MATLAB优化工具箱函数的强大功能有一个深刻了解，更能学会正确运用优化工具箱函数快速解决实际问题，从而提高分析问题和解决问题的能力。本书具有内容全面新颖、针对性强、理论与实际紧密结合等特点，可以作为最优化方法、决策分析等学科的参考书，也可为从事优化决策领域研究的广大研究人员提供较大的帮助。飞思在线http：//www.fecit.com.cn的“下载专区”中提供书中范例源代码。

暂缺《MATLAB 6.5辅助优化计算与设计》作者简介

第1章  概述 1                  
 1.1  引言 1                  
 1.2  MATLAB 6.5语言简介 2                  
 1.2.1  MATLAB的产生背景及主要产品 2                  
 1.2.2  MATLAB语言的特点 4                  
 1.2.3  MATLAB 6.5的新特点 5                  
 1.3  MATLAB 6.5优化工具箱的特点 6                  
 1.4  MATLAB 6.5优化工具箱工程应用简介 7                  
 1.4.1  优化工具箱的工程应用功能 7                  
 1.4.2  优化工具箱的工程应用步骤 8                  
 1.5  优化问题的工程背景 8                  
 1.5.1  线性规划 8                  
 1.5.2  整数规划 9                  
 1.5.3  多目标优化决策 9                  
 1.5.4  动态规划 10                  
 第2章  优化理论基础及其优化工具箱函数选用 11                  
 2.1  概述 11                  
 2.1.1  最优化问题的基本概念 11                  
 2.1.2  最优化问题分类 12                  
 2.1.3  大规模系统优化问题 12                  
 2.2  线性规划及其优化工具箱函数选用 13                  
 2.2.1  基本理论 13                  
 2.2.2  优化工具箱函数选用 15                  
 2.2.3  工程应用举例 16                  
 2.3  无约束非线性规划 17                  
 2.3.1  基本理论 17                  
 2.3.2  优化工具箱函数的选用 28                  
 2.3.3  工程应用举例 29                  
 2.4  约束最优化及其优化工具箱函数选用 30                  
 2.4.1  基本理论 30                  
 2.4.2  优化工具箱函数的选用 38                  
 2.4.3  工程应用举例 41                  
 2.5  多目标规划及其优化工具箱函数选用 47                  
 2.5.1  基本理论 47                  
 2.5.2  优化工具箱函数的选用 49                  
 2.5.3  工程应用举例 50                  
 2.6  大规模优化问题 51                  
 2.6.1  稀疏的离散牛顿法 52                  
 2.6.2  矩阵Cholesky分解和拟牛顿方程求解 52                  
 2.7  最小二乘优化及其优化工具箱函数选用 53                  
 2.7.1  基本理论 53                  
 2.7.2  优化工具箱函数的选用 54                  
 2.7.3  工程应用举例 56                  
 2.8  其他函数的工程应用 60                  
 2.8.1  方程求解函数 60                  
 2.8.2  optimget函数 62                  
 2.8.3  optimset函数 63                  
 2.9  综合范例演示 64                  
 2.9.1  求解“香蕉”（Banana）函数的最小值 64                  
 2.9.2  不稳定系统的求解 72                  
 2.9.3  曲线拟合问题 74                  
 2.10  优化工具箱函数使用的常见问题及对策 77                  
 第3章  工程优化算法及其MATLAB实现（一）——标准算法 79                  
 3.1  引言 79                  
 3.2  无约束优化算法及实现 80                  
 3.2.1  拟牛顿（Quasi-Newton）方法 80                  
 3.2.2  线性搜索方法 83                  
 3.2.3  范例分析 84                  
 3.3  约束优化算法及实现 85                  
 3.3.1  可行方向法 86                  
 3.3.2  惩罚函数法 86                  
 3.3.3  二次规划（QP）算法及实现 87                  
 3.3.4  范例分析 91                  
 3.4  最小二乘优化算法及实现 109                  
 3.4.1  Gauss-Newton方法 111                  
 3.4.2  Levenberg-Marquardt方法 111                  
 3.4.3  范例分析 113                  
 3.5  多目标优化算法及实现 114                  
 3.5.1  多目标优化算法介绍 115                  
 3.5.2  目标逼近方法 115                  
 3.5.3  目标逼近方法的改进 116                  
 3.5.4  范例分析 117                  
 第4章  工程优化算法及其MATLAB实现（二）——大规模算法 123                  
 4.1  工程优化算法基本原理 125                  
 4.1.1  信赖域法 125                  
 4.1.2  预处理共轭梯度法（PCG法） 125                  
 4.1.3  线性约束问题 126                  
 4.2  非线性等式求解算法及实现 128                  
 4.2.1  非线性等式求解算法简介 128                  
 4.2.2  范例分析 128                  
 4.3  非线性最小二乘问题 132                  
 4.3.1  非线性最小二乘问题简介 132                  
 4.3.2  范例分析 132                  
 4.4  非线性最小化问题 133                  
 4.4.1  非线性最小化问题简介 133                  
 4.4.2  范例分析 134                  
 4.5  二次规划问题 145                  
 4.5.1  二次规划问题简介 145                  
 4.5.2  范例分析 145                  
 4.6  线性最小二乘问题 148                  
 4.6.1  线性最小二乘问题简介 148                  
 4.6.2  范例分析 149                  
 4.7  大规模线性优化问题 150                  
 4.7.1  大规模线性优化问题简介 150                  
 4.7.2  范例分析 152                  
 第5章  工程优化算法及其MATLAB实现（三）——遗传算法 155                  
 5.1  引言 155                  
 5.2  遗传算法简介 156                  
 5.2.1  遗传算法的基本步骤 156                  
 5.2.2  遗传算法的特点 157                  
 5.2.3  遗传算法在工程优化中的应用 157                  
 5.3  遗传算法的MATLAB实现 158                  
 5.4  范例分析 166                  
 5.4.1  一维变量优化问题 166                  
 5.4.2  多维变量优化问题 170                  
 5.5  遗传优化算法的工程应用 173                  
 5.5.1  遗传算法在无约束优化中的应用 173                  
 5.5.2  遗传算法在非线性规划中的应用 177                  
 5.5.3  遗传算法在可靠性优化中的应用 181                  
 5.5.4  遗传算法在车间布局优化中的应用 185                  
 5.5.5  遗传算法在参数优化中的应用 191                  
 5.5.6  遗传算法在动态系统最优控制中的应用 198                  
 第6章  优化工具箱的工程应用实例 219                  
 6.1  引言 219                  
 6.2  优化工具箱在生产计划规划中的应用 219                  
 6.2.1  农业生产计划的优化安排 220                  
 6.2.2  工厂生产的优化调度 223                  
 6.3  优化工具箱在配料中的应用 227                  
 6.4  优化工具箱在投资领域中的应用 230                  
 6.4.1  资金最优使用方案 230                  
 6.4.2  资金投资优化组合决策 233                  
 6.5  优化工具箱在优化设计中的应用 238                  
 6.6  优化工具箱在信号处理中的应用 244                  
 6.7  优化工具箱在生物代谢分析中的应用 247                  
 6.7.1  生物代谢网络优化 247                  
 6.7.2  确定微生物反应代谢途径 251                  
 6.8  优化工具箱在大规模规划中的应用 255                  
 6.8.1  分子构造问题 255                  
 6.8.2  马戏团帐篷曲面形成问题 259                  
 附录A  MATLAB命令和函数参考 263                  
 A.1  常用命令参考 263                  
 A.2  常用函数参考 266                  
 A.3  工具箱函数参考 279                  
 附录B  MATLAB 6.5的新特性 303                  
 B.1  Simulink 5.0的新特性 303                  
 B.2  MathWorks Release 13新产品 303                  
 附录C  MATLAB 6.5安装问题指南 307                  
 C.1  MATLAB 6.5为什么安装后不能启动 307                  
 C.2  安装时更新Java虚拟机的问题 309                  
 C.3  PDF文档的获取 309                  
 附录D  遗传算法中的部分函数代码 311                  
 参考文献 321