MATLAB在數學建模中的應用（簡體書）

《MATLAB在數學建模中的應用》從數學建模的角度介紹了MATLAB的應用。本書的4位作者均具有實際的數學建模參賽經歷和競賽指導經驗。書中內容完全是根據數學建模競賽的需要而編排的，涵蓋了絕大部分數學建模問題的MATLAB求解方法。 全書內容分上下兩篇。上篇介紹數學建模中常規方法MATLAB的實現，包括MATLAB交互、數據建模、程序繪圖、灰色預測、規劃模型等方法；還介紹了各種高級方法MATLAB的實現，包括遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、人工神經網絡、小波分析、動態仿真、數值模擬等。下篇以真實的數學建模賽題為案例，介紹了如何用MATLAB求解實際的數學建模問題，給出了詳細的建模過程和程序。書中的附件部分介紹了作者在建模競賽中屢獲大獎的經驗。相信這些經驗對準備參加數學建模競賽的讀者會有所幫助。 《MATLAB在數學建模中的應用》特別適合作為數學建模競賽的培訓教材或參考用書，也可作為大學“數學實驗”和“數學建模”以及“數據挖掘”課程的參考用書，還可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。本書由卓金武主編。

上篇 方法演繹
第1章 數據建模常規方法的MATLAB實現
1.1 數據的讀人與讀出
1.1.1 Excel與MATLAB的數據交互
1.1.2 記事本與MATLAB的數據交互
1.2 數據擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函數擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 數據擬合應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪制
1.4.2 車燈光源投影區域的繪制(CUMCM 2002 A)
第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 線性規劃
2.1.1 線性規劃的實例與定義
2.1.2 線性規劃的MATLAB標準形式
2.1.3 線性規劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規劃的MATLAB解法
2.2 非線性規劃
2.2.1 非線性規劃的實例與定義
2.2.2 非線性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 0-1整數規劃
2.3.3 隨機取樣計算法
第3章 灰色預測及其MATL‘AB實現
3.1 灰色預測基礎知識
3.2 灰色預測的MATLAB程序
3.2.1 典型程序結構
3.2.2 灰色預測程序說明
3.3 灰色預測應用實例
3.3.1 實例一：長江水質的預測(CUMCM 2005 A)
3.3.2 實例二：預測與會代表人數(CUMCM 2009 D)
第4章 遺傳算法及其MATLAB實現
4.1 遺傳算法基本原理
4.1.1 人工智能算法概述
4.1.2 遺傳算法生物學基礎
4.1.3 遺傳算法的實現步驟
4.1.4 遺傳算法的拓展
4.2 遺傳算法的MATLAB程序設計
4.2.1 程序設計流程及參數選取
4.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
4.3 遺傳算法應用案例
4.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳算法求解策略
4.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
參考文獻
第5章 粒子群算法及其MATLAB實現
5.1 PSO算法相關知識
5.1.l 初識PSO算法
5.1.2 PSO算法的基本理論
5.1.3 PSO算法的約束優化
5.1.4 PSO算法的優缺點
5.2 PSO算法程序設計
5.2.1 程序設計流程
5.2.2 PSO算法的參數選取
5.2.3 PSO算法MATLAB源程序範例
5.3 應用案例：基於PSO算法和BP算法訓練神經網絡
5.3.l 如何評價網絡的性能
5.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理
5.3.3 PSO-BP神經網絡的設計指導原則
5.3.4 PO算法優化神經網絡結構
5.3.5 PSO-BP神經網絡的實現
參考文獻
第6章 模擬退火算法及其MATLAB實現
6.1 算法的基本理論
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 算法的MATLAB實現
……
第7章 人工神經網絡及其MATLAB實現
第8章 小波分析及其MATLAB實現
第9章 計算機虛擬及其MATLAB實現
下篇 真題演習
第10章 彩票中的數學(CUMCM 2002 B)
第11章 露天礦卡車調度問題(CUMCM 2003 B)
第12章 奧運會商圈規劃問題(CUMCM 2004 A)
第13章 衛星和飛船的跟蹤測控(CUMCM 2009 C)
第14章 出版社的資源配置問題(CUMCM 2006 A)
第15章 城市供水量預測(電工杯 2007 B)
數學建模參賽經驗