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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

2.1.1 最优化问题的基本概念11

2.1 概述11

第2章 优化理论基础及其优化工具箱函数选用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

2.3.1 基本理论17

2.3 无约束非线性规划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

2.8.1 方程求解函数60

2.8 其他函数的工程应用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

3.1 引言79

第3章 工程优化算法及其MATLAB实现（一）——标准算法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

4.5.1 二次规划问题简介145

4.5.2 范例分析145

4.5 二次规划问题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

5.1 引言155

第5章 工程优化算法及其MATLAB实现（三）——遗传算法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

5.5.1 遗传算法在无约束优化中的应用173

5.5 遗传优化算法的工程应用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

6.7.1 生物代谢网络优化247

6.7 优化工具箱在生物代谢分析中的应用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 Math Works 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