马昌凤：深入解析最优化基本算法及其Matlab实现

资源摘要信息:《马昌凤-最优化方法及其Matlab程序设计》一书是关于最优化理论与方法在Matlab环境下的应用研究。本书详细讲解了优化领域中的一些基本算法，并针对每种算法提供了Matlab语言编写的实例程序，以帮助读者更好地理解算法原理并应用于实际问题解决中。最优化问题在工程设计、科学研究、经济管理等多个领域中有着广泛的应用，是提高效率、降低成本、优化决策的重要手段。掌握最优化方法对于解决实际问题具有重大意义。 最优化方法涵盖的内容非常广泛，主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标优化等。这些方法在处理最优化问题时各有特点，能够应对不同的问题类型和约束条件。 线性规划是解决资源分配、生产计划等实际问题的有效工具。在Matlab中，线性规划问题可以通过函数如`linprog`来求解。非线性规划涉及的目标函数或约束条件中包含非线性项，这类问题的求解通常要复杂得多，常用的Matlab函数包括`fmincon`等。 整数规划是线性规划的扩展，其中决策变量被限制为整数值，这类问题在诸如物流规划、资源调度等领域中有着广泛的应用。Matlab中可以使用`intlinprog`函数来解决整数规划问题。动态规划是解决多阶段决策过程优化问题的方法，它将复杂问题分解为相对简单的子问题。在Matlab中，动态规划可以利用递归或自顶向下的编程策略实现。 多目标优化是指同时考虑两个或多个目标的优化问题，这些目标往往存在冲突，需要找到一个平衡点。Matlab中可以使用`gamultiobj`函数解决多目标优化问题。 每种最优化方法都有其特定的适用条件和求解步骤，而Matlab提供了一系列的工具箱和函数，使得这些问题的建模和求解更加简便。通过学习本书中的理论知识和实例程序，读者可以更加深入地理解和掌握最优化方法，并在实际应用中灵活运用。 本书对于学习最优化算法的初学者和希望提高Matlab编程能力的专业人士都是极好的资源。通过对每个算法后面给出的Matlab实例程序的学习和实践，读者不仅能够加深对最优化理论的理解，而且能够提高使用Matlab解决实际问题的能力。