MATLAB 2020 優化設計從入門到精通

前言
第1章MATLAB系統概述
  1.1 MATLAB簡介
      1.1.1 MATLAB系統的產生與發展
      1.1.2 MATLAB的特點
  1.2 MATLAB系統界面
      1.2.1 MATLAB功能區
      1.2.2 命令行窗口
      1.2.3 歷史窗口
      1.2.4 當前目錄窗口
      1.2.5 工作空間管理窗口
  1.3 MATLAB內容及查找
      1.3.1 MATLAB的搜索路徑
      1.3.2 擴展MATLAB的搜索路徑

第2章MATLAB的基本功能
  2.1 數值計算功能
      2.1.1 創建數值矩陣
      2.1.2 矩陣運算
      2.1.3 稀疏矩陣
  2.2 符號運算功能
      2.2.1 符號表達式的生成
      2.2.2 創建符號矩陣
      2.2.3 高等數學中的符號計算
      2.2.4 圖示化符號函數計算器

第3章程序設計
  3.1 M文件
      3.1.1 命令式文件
      3.1.2 函數式文件
  3.2 控制語句
      3.2.1 表達式、表達式語句與賦值語句
      3.2.2 程序流程控制語句
      3.2.3 程序流程控制指令
      3.2.4 人機交互語句
      3.2.5 MATLAB程序的調試命令
  3.3 函數變量及其作用域
  3.4 子函數與私有函數
  3.5 程序設計的輔助函數
  3.6 程序設計優化
  3.7 文件調用記錄
      3.7.1 profile函數
      3.7.2 調用記錄結果的顯示

第4章最優化理論概述
  4.1 最優化理論及其應用
      4.1.1 最優化理論發展概述
      4.1.2 最優化問題基本模型
      4.1.3 最優化問題舉例
  4.2 最優化問題的實現
      4.2.1 古老實現方法
      4.2.2 計算機實現方法
  4.3 優化算法介紹
      4.3.1 參數優化問題
      4.3.2 無約束優化問題
      4.3.3 擬牛頓法實現
      4.3.4 最小二乘優化
      4.3.5 非線性最小二乘實現
      4.3.6 約束優化
      4.3.7 SQP實現

第5章MATLAB優化工具箱簡介
  5.1 MATLAB中的工具箱
      5.1.1 MATLAB中常用的工具箱
      5.1.2 工具箱和工具箱函數的查詢
  5.2 優化工具箱中的函數
  5.3 優化函數的變量
  5.4 參數設置
      5.4.1 參數值
      5.4.2 optimset函數
      5.4.3 optimget函數
  5.5 模型輸入時需要註意的問題
  5.6 @函數
  5.7 實例分析

第6章無約束優化問題
  6.1 一維優化問題
      6.1.1 數學原理及模型
      6.1.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      6.1.3 應用實例分析
  6.2 無約束非線性規劃問題
      6.2.1 數學原理及模型
      6.2.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      6.2.3 應用實例分析
  6.3 最小二乘優化問題
      6.3.1 數學原理及模型
      6.3.2 MATLAB工具箱中的函數介紹
      6.3.3 應用實例分析

第7章約束優化問題
  7.1 線性規劃問題
      7.1.1 數學原理及模型
      7.1.2 算法介紹
      7.1.3 MATLAB工具箱中的基本函數
      7.1.4 應用實例分析
  7.2 二次規劃問題
      7.2.1 數學原理及模型
      7.2.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      7.2.3 應用實例分析
  7.3 帶約束線性最小二乘問題
      7.3.1 數學原理及模型
      7.3.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      7.3.3 應用實例分析
  7.4 擬合問題
      7.4.1 數學原理及模型
      7.4.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      7.4.3 應用實例分析
  7.5 一般的約束非線性最優化問題
      7.5.1 數學原理及模型
      7.5.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      7.5.3 應用實例分析

第8章多目標規劃
  8.1 線性規劃
      8.1.1 數學原理及模型
      8.1.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      8.1.3 應用實例分析
  8.2 粒子群法
      8.2.1 數學原理及模型
      8.2.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      8.2.3 應用實例分析

第9章最小值和最大值
  9.1 逐次二次規劃
      9.1.1 數學原理及模型
      9.1.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      9.1.3 應用實例分析
  9.2 整數規劃
      9.2.1 混合整數規劃
      9.2.2 數學原理及模型
      9.2.3 MATLAB工具箱中的函數介紹
      9.2.4 應用實例分析
  9.3 半無限問題
      9.3.1 數學原理及模型
      9.3.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      9.3.3 應用實例分析

第10章方程求解
  10.1 線性方程組求解
      10.1.1 數學原理及模型
      10.1.2 MATLAB解法
      10.1.3 應用實例分析
  10.2 非線性方程的優化解
      10.2.1 數學原理
      10.2.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      10.2.3 應用實例分析
  10.3 非線性方程組的優化解
      10.3.1 數學原理
      10.3.2 MATLAB工具箱中的基本函數
      10.3.3 應用實例分析

第11章大規模優化問題
  11.1 大規模問題簡介
      11.1.1 可以用大規模優化算法解決的問題
      11.1.2 大規模問題的模型
  11.2 帶雅可比矩陣的非線性方程組
  11.3 給定雅可比矩陣稀疏性結構的非線性方程組
  11.4 帶有完全稀疏樣式雅可比矩陣的最小二乘問題
  11.5 帶有梯度和黑塞矩陣的非線性優化問題
  11.6 帶有梯度和黑塞矩陣稀疏樣式的非線性優化問題
  11.7 帶有邊界約束和初始條件的非線性優化問題
  11.8 帶有等式約束的非線性優化問題
  11.9 帶稠密但是有固定結構黑塞矩陣和等式約束的優化問題
  11.10 有邊界約束的二次規劃問題
  11.11 帶稠密但是有固定結構黑塞矩陣的二次規劃問題
  11.12 有邊界約束的線性最小二乘問題
  11.13 有等式和不等式約束的線性規劃問題
  11.14 在等式約束中有稠密列的線性規劃問題