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排版問題遺傳演算法

發布時間:2025-08-02 00:17:08

1. MATLAB 7.0

附件說明

關於MATLAB的入門視頻有不少,但要稱的上完整、系統,恐怕很難有統一的標准。

我提供的是胡曉冬,董辰輝的《MATLAB從入門到精通》(人民郵電出版社,2010-06)一書的配套光碟,應該能滿足你的需求。內含217個實常式序文件,330分鍾的視頻講解。

圖書下載

ishare.iask.sina.com.cn/f/67219177.html

圖書簡介

本書以MATLABR2009a軟體為基礎,系統講解了MATLAB基本環境和操作方法。本書介紹了最新的MATLAB功能,並分章闡述了數據類型、數值計算、符號計算、編程基礎、可視化、Simulink、應用程序介面等內容,結合案例詳細講解了MATLAB語言的使用。本書還專門講解了實用的MATLAB編程技巧與數學建模應用等。
本書所帶的光碟是讀者學習MATLAB的好幫手,提供了全部示例的源程序,另外配有知識點和例題的視頻教程,可幫助讀者更好地理解書中的內容並更快地掌握MATLAB的使用方法。
本書內容豐富、貼近實戰應用,可作為高校學生系統學習MATLAB的書籍,也可以作為廣大科研和工程技術人員在工作中使用MATLAB的參考書。

圖書目錄

第1章MATLAB概述1
1.1MATLAB簡介1
1.2MATLAB主要功能2
1.2.1開發演算法和應用程序2
1.2.2分析和訪問數據3
1.2.3實現數據可視化3
1.2.4進行數值計算4
1.2.5發布結果和部署應用程序5
1.3MATLAB安裝與啟動5
1.3.1MATLAB的安裝5
1.3.2MATLAB的啟動與退出7
1.3.3Desktop操作界面簡介8
1.4CommandWindow運行入門8
1.4.1命令行的使用8
1.4.2數值、變數和表達式9
1.4.3命令行的特殊輸入方法11
1.4.4命令窗口的顯示格式12
1.4.5命令窗口常用快捷鍵與命令13
1.5CommandHistory窗口14
1.6CurrentDirectory窗口14
1.7WorkspaceBrowser和VariableEditor窗口15
1.7.1WorkspaceBrowser窗口15
1.7.2VariableEditor窗口15
1.8命令行輔助功能與FunctionBrowser16
1.9Help17
1.9.1HelpBrowser18
1.9.2命令窗口查詢幫助18

第2章矩陣和數組20
2.1矩陣的創建與組合20
2.1.1創建簡單矩陣20
2.1.2創建特殊矩陣21
2.1.3矩陣的合並22
2.2矩陣的尋訪與賦值23
2.2.1矩陣的標識23
2.2.2矩陣的尋訪24
2.2.3矩陣的賦值24
2.3進行數組運算的常用函數25
2.3.1函數數組運算規則的定義25
2.3.2進行數組運算的常用函數25
2.4查詢矩陣信息27
2.4.1矩陣的形狀信息27
2.4.2矩陣的數據類型27
2.4.3矩陣的數據結構28
2.5數組運算與矩陣運算28
2.6矩陣的重構29
2.6.1矩陣元素的擴展與刪除29
2.6.2矩陣的重構30
2.7稀疏矩陣31
2.7.1稀疏矩陣的存儲方式32
2.7.2稀疏矩陣的創建32
2.7.3稀疏矩陣的運算35
2.7.4稀疏矩陣的交換與重新排序36
2.7.5稀疏矩陣視圖38
2.8多維數組38
2.8.1多維數組的創建39
2.8.2多維數組的尋訪與重構41
2.9多項式的表達式及其操作44
2.9.1多項式的表達式和創建44
2.9.2多項式運算函數45

第3章數據類型47
3.1數值型47
3.2邏輯型47
3.2.1邏輯型簡介47
3.2.2返回邏輯結果的函數48
3.2.3運算符的優先順序50
3.3字元和字元串51
3.3.1創建字元串51
3.3.2字元串比較52
3.3.3字元串查找與替換53
3.3.4類型轉換54
3.3.5字元串應用函數小結55
3.4structure數組56
3.4.1structure數組的創建57
3.4.2structure數組的尋訪59
3.4.3structure數組域的基本操作60
3.4.4structure數組的操作61
3.5cell數組63
3.5.1cell數組的創建63
3.5.2cell數組的尋訪65
3.5.3cell數組的基本操作65
3.5.4cell數組操作函數66
3.6Map容器67
3.6.1Map數據類型介紹67
3.6.2Map對象的創建68
3.6.3查看Map的內容69
3.6.4Map的讀寫70
3.6.5Map中key和value的修改72
3.6.6映射其他數據類型73

第4章數值計算75
4.1因式分解75
4.1.1行列式、逆和秩75
4.1.2Cholesky因式分解77
4.1.3LU因式分解78
4.1.4QR因式分解79
4.1.5范數81
4.2矩陣特徵值和奇異值82
4.2.1特徵值和特徵向量的求取82
4.2.2奇異值分解84
4.3概率和統計85
4.3.1基本分析函數85
4.3.2概率函數、分布函數、逆分布函數和隨機數93
4.4數值求導與積分94
4.4.1導數與梯度94
4.4.2一元函數的數值積分95
4.4.3二重積分的數值計算97
4.4.4三重積分的數值計算97
4.5插值98
4.5.1一維數據插值98
4.5.2二維數據插值99
4.5.3多維插值100
4.5.4樣條插值100
4.6曲線擬合101
4.6.1最小二乘原理及其曲線擬合演算法101
4.6.2曲線擬合的實現102
4.7Fourier分析102
4.8微分方程104
4.8.1常微分方程104
4.8.2偏微分方程106

第5章符號計算110
5.1符號變數、表達式及符號方程110
5.1.1符號變數與表達式的創建110
5.1.2符號計算中的運算符和基本函數112
5.1.3創建符號方程113
5.2符號微積分113
5.2.1符號求導與微分113
5.2.2符號求極限115
5.2.3符號積分116
5.2.4級數求和116
5.2.5Taylor級數117
5.3符號表達式的化簡與替換117
5.3.1符號表達式的化簡118
5.3.2符號表達式的替換122
5.4符號可變精度計算125
5.5符號線性代數127
5.5.1基礎代數運算127
5.5.2線性代數運算128
5.6符號方程求解130
5.6.1求代數方程符號解130
5.6.2求代數方程組的符號解130
5.6.3求微分方程符號解132
5.6.4求微分方程組的符號解134
5.7符號積分變換134
5.7.1Fourier變換及其反變換134
5.7.2Laplace變換及其反變換135
5.7.3Z變換及其反變換136

第6章MATLAB編程基礎138
6.1M文件138
6.1.1M文件編輯器139
6.1.2M文件的基本內容140
6.1.3腳本式M文件142
6.1.4函數式M文件143
6.2流程式控制制143
6.2.1順序結構144
6.2.2if語句144
6.2.3switch語句146
6.2.4for循環146
6.2.5while循環147
6.2.6continue命令148
6.2.7break命令149
6.2.8return命令150
6.2.9人機交互命令150
6.3函數的類型152
6.3.1主函數152
6.3.2子函數152
6.3.3私有函數153
6.3.4嵌套函數154
6.3.5重載函數157
6.3.6匿名函數157
6.4函數的變數161
6.4.1變數類型161
6.4.2變數的傳遞162
6.5函數句柄164
6.5.1函數句柄的創建165
6.5.2函數句柄的調用165
6.5.3函數句柄的操作166
6.6串演算函數167
6.6.1eval函數167
6.6.2feval函數168
6.6.3inline函數169
6.7內存的使用170
6.7.1內存管理函數170
6.7.2高效使用內存的策略170
6.7.3解決「OutofMemory」問題172
6.8程序調試和優化173
6.8.1使用Debugger窗口調試173
6.8.2在命令窗口中調試176
6.8.3profile性能檢測178
6.9錯誤處理180
6.9.1使用try-catch語句捕捉錯誤180
6.9.2處理錯誤和從錯誤中恢復181
6.9.3警告183

第7章數據可視化185
7.1繪圖的基本知識185
7.1.1離散數據和離散函數的可視化185
7.1.2連續函數的可視化186
7.1.3可視化的一般步驟187
7.2二維圖形187
7.2.1基本繪圖函數187
7.2.2曲線的色彩、線型和數據點型189
7.2.3坐標、刻度和網格控制190
7.2.4圖形標識192
7.2.5雙坐標圖和子圖195
7.2.6雙軸對數圖形197
7.2.7特殊二維圖形197
7.3三維圖形203
7.3.1繪制三維曲線圖203
7.3.2繪制三維曲面圖203
7.3.3特殊三維圖形205
7.4三維圖形的高級控制207
7.4.1視點控制207
7.4.2顏色的使用208
7.4.3光照控制208

第8章圖像處理210
8.1圖像文件的操作210
8.1.1查詢圖像文件的信息211
8.1.2圖像文件的讀寫212
8.1.3圖像文件的顯示213
8.1.4圖像格式的轉換214
8.2圖像的幾何運算216
8.2.1圖像的平移216
8.2.2圖像的鏡像變換216
8.2.3圖像縮放217
8.2.4圖像的旋轉218
8.2.5圖像的剪切218
8.3圖像的正交變換219
8.3.1傅立葉變換219
8.3.2離散餘弦變換220
8.3.3Radon變換221
8.4MATLAB圖像增強222
8.4.1像素值及其統計特性222
8.4.2對比度增強224
8.4.3直方圖均衡化225
8.4.4空域濾波增強226
8.4.5頻域增強228

第9章圖形用戶界面(GUI)設計230
9.1句柄圖形對象230
9.1.1圖形對象230
9.1.2圖形對象句柄231
9.1.3圖形對象屬性的獲取和設置232
9.2GUIDE簡介234
9.2.1啟動GUI235
9.2.2Layout編輯器235
9.2.3運行GUI236
9.3創建GUI236
9.3.1GUI窗口布局236
9.3.2菜單的添加237
9.3.3控制項241
9.4CallBack函數245
9.4.1變數的傳遞245
9.4.2函數編寫246
9.5GUI設計示例248

第10章數據文件I/O254
10.1處理文件名稱254
10.2MATLAB支持的文件格式255
10.3導入向導的使用256
10.4MAT文件的讀寫257
10.4.1MAT文件的寫入257
10.4.2MAT文件的讀取258
10.5Text文件讀寫259
10.5.1Text文件的讀取259
10.5.2Text文件的寫入262
10.6Excel文件讀寫262
10.7音頻/視頻文件操作264
10.7.1獲取音頻/視頻文件的文件頭信息264
10.7.2音頻/視頻文件的導入與導出264

第11章MATLAB優化問題應用266
11.1MATLAB優化工具箱266
11.1.1MATLAB求解器267
11.1.2極小值優化269
11.1.3多目標優化275
11.1.4方程組求解276
11.1.5最小二乘及數據擬合277
11.2模式搜索法278
11.3模擬退火演算法280
11.3.1模擬退火演算法簡介280
11.3.2模擬退火演算法應用實例280
11.3.3關於計算結果281
11.4遺傳演算法282
11.4.1遺傳演算法簡介282
11.4.2遺傳演算法應用實例283
11.5OptimizationTool簡介285

第12章信號處理289
12.1信號處理基本理論289
12.1.1信號的生成289
12.1.2數字濾波器結構293
12.2IIR濾波器的MATLAB實現294
12.2.1IIR濾波器經典設計295
12.2.2IIR濾波器直接設計法301
12.2.3廣義巴特沃思IIR濾波器設計302
12.3FIR濾波器的MATLAB實現303
12.3.1FIR濾波器設計303
12.3.2fir1函數304
12.3.3fir2函數305

第13章Simulink模擬306
13.1Simulink簡介306
13.1.1Simulink功能與特點306
13.1.2Simulink的安裝與啟動307
13.2Simulink基礎309
13.2.1Simulink模型是什麼309
13.2.2Simulink模塊操作309
13.2.3Simulink信號線操作312
13.2.4Simulink對模型的注釋314
13.2.5Simulink常用的模型庫314
13.2.6Simulink模擬配置316
13.3Simulink動態系統模擬320
13.3.1簡單系統的模擬分析320
13.3.2離散系統的模擬分析322
13.3.3連續系統的模擬分析324
13.4Simulink模型中的子系統327
13.4.1子系統的建立327
13.4.2子系統的封裝328
13.5SimulinkS-函數331
13.5.1什麼是S-函數332
13.5.2S-函數的作用和原理332
13.5.3用M文件創建S-函數實例333

第14章應用程序介面336
14.1MATLAB應用程序介面介紹336
14.2MATLAB調用C/C++337
14.2.1MATLABMEX文件338
14.2.2C-MEX文件的使用341
14.3C/C++調用MATLAB引擎346
14.3.1MATLAB計算引擎概述346
14.3.2MATLAB計算引擎庫函數347
14.3.3C/C++調用MATLAB引擎348
14.4MATLAB編譯器352
14.4.1MATLAB編譯器的安裝和設置353
14.4.2MATLAB編譯器的使用354
14.4.3獨立應用程序356

第15章MATLAB基礎計算技巧365
15.1MATLAB數組創建與重構技巧365
15.2MATLAB數據類型使用技巧371
15.3MATLAB數值計算技巧373
15.4MATLAB文件讀取操作技巧375
15.5MATLAB繪圖技巧376

第16章MATLAB編程技巧379
16.1MATLAB編程風格379
16.1.1命名規則379
16.1.2文件與程序結構381
16.1.3基本語句382
16.1.4排版、注釋與文檔385
16.2MATLAB編程注意事項387
16.3內存的使用389
16.4提高MATLAB運行效率390
16.4.1提高運行效率基本原則390
16.4.2提高運行效率舉例392

第17章MATLAB在數學建模中的應用395
17.1MATLAB蒙特卡羅模擬395
17.1.1蒙特卡羅方法簡介395
17.1.2蒙特卡羅方法編程示例396
17.2MATLAB灰色系統理論應用398
17.2.1GM(1,1)預測模型簡介398
17.2.2灰色預測計算實例399
17.3MATLAB模糊聚類分析401
17.3.1模糊聚類分析簡介401
17.3.2模糊聚類分析應用示例402
17.4MATLAB層次分析法應用406
17.4.1層次分析法簡介406
17.4.2層次分析法的應用409

2. 數學建模軟體及演算法模型典型問題匯總

數學建模軟體及演算法模型典型問題匯總一、軟體篇

1. 編程與建模軟體

  • MATLAB:適用於物理建模,功能強大,尤其在矩陣運算和圖形處理方面表現出色。
  • Python:強大的數據分析工具,擁有豐富的庫(如NumPy、Pandas、SciPy等)和機器學習框架(如TensorFlow、PyTorch)。
  • R:統計分析和數據可視化方面的專家,適合處理大量數據和復雜的統計分析。
  • SPSS、Stata:統計軟體,提供用戶友好的界面和豐富的統計分析功能。
  • Origin:數據分析和繪圖軟體,適合科學研究和工程領域的數據處理。
  • Yalmip+OPTI+gurobi:基於MATLAB的高級建模語言和求解器組合,適用於規劃問題的求解,具有人性化的編程語言、便捷的建模過程和快速的求解速度。

2. 繪圖與流程圖軟體

  • Excel:簡單繪圖工具,適合快速生成基本的圖表。
  • PPT:製作流程圖、演示文稿的常用工具。
  • Visio:專業的流程圖、示意圖繪制軟體。
  • AxGlyph:用於繪制物理示意圖、受力分析圖等。
  • Xmind:製作思維導圖的優秀工具。

3. 排版與文獻管理軟體

  • Word:常用的文字處理軟體。
  • LaTeX:高質量的排版系統,適合學術論文和報告的撰寫。相關軟體包括TeXLive(軟體包)、Texstudio(IDE)。
  • Zotero:文獻管理工具,支持自動下載文獻並一鍵導出參考文獻格式。

4. 編程與效率提升工具

  • Pycharm:支持數據科學模式,適合Python編程。
  • PDF相關工具:如ABBYY(PDF OCR識別)、Adobe Acrobat。
  • 其他必備軟體:如科學上網工具、IDM(高速下載工具)、網路網盤高速下載工具、snipaste(截圖貼圖工具)、天若OCR(截圖OCR識別工具)、翻譯工具(有道詞典、translater)等。
  • 提高效率的工具:如everything(文件搜索工具)、quicker(快捷啟動工具)、quicklook(空格預覽文件工具)等。

5. 瀏覽器插件

  • 廣告屏蔽插件:如Adblock Plus、ublock Origin。
  • 網頁管理插件:如Autopagerize(自動翻頁)、Chrono(下載管理器)、Octotree(github文件樹)等。
  • 文獻下載插件:如Zotero Connector。
二、模型篇

1. 優化問題

  • 線性規劃:求解線性目標函數在線性約束條件下的最優解。
  • 非線性規劃:處理非線性目標函數和/或非線性約束條件的優化問題。
  • 整數規劃:要求決策變數為整數的優化問題。
  • 多目標規劃:同時考慮多個目標函數的優化問題,如分層序列法。
  • 最優控制:結合微分方程組,求解動態系統的最優控制策略。
  • 代理模型與響應面分析法:用於復雜系統的近似和優化。

2. 預測模型

  • 微分方程:描述系統隨時間變化的數學模型。
  • 回歸分析:研究自變數與因變數之間關系的統計方法。
  • 時間序列分析:如AR、MA、ARMA、ARIMA、LSTM神經網路等,用於預測時間序列數據。
  • 支持向量機:基於核方法的機器學習演算法,適用於分類和回歸問題。
  • 神經網路預測:利用神經網路進行預測,與機器學習部分重合。

3. 動態模型

  • 微分方程模型:包括ODE(常微分方程)、SDE(隨機微分方程)、DDE(延遲微分方程)等。
  • 差分方程模型:描述離散時間系統的數學模型。
  • 元胞自動機:模擬空間和時間上離散系統的動態行為。
  • 蒙特卡羅隨機模擬:利用隨機數進行模擬實驗的方法。

4. 圖論模型

  • 最短路徑問題:如Dijkstra演算法、Floyd演算法等。
  • 最小生成樹:如Prim演算法、Kruskal演算法等。
  • 最小費用最大流:求解網路中的最優流問題。
  • 指派問題:如匈牙利演算法等。
  • 旅行商問題(TSP):求解旅行商訪問多個城市的最短路徑問題。

5. 評價模型

  • 層次分析法:基於層次結構的決策分析方法。
  • 熵權法:利用信息熵確定權重的評價方法。
  • 模糊綜合評價:處理模糊信息的綜合評價方法。
  • TOPSIS法:基於逼近理想解的排序方法。
  • 數據包絡分析:評價決策單元相對效率的方法。

6. 統計分析模型

  • 分布檢驗:檢驗數據是否符合某種分布。
  • 均值T檢驗:比較兩組數據的均值是否存在顯著差異。
  • 方差分析:研究多個總體均值是否存在顯著差異。
  • 相關分析:研究變數之間的相關程度。
  • 聚類分析:將數據分成若干組,使組內數據相似度較高,組間相似度較低。

7. 現代智能演算法

  • 模擬退火:基於物理退火過程的優化演算法。
  • 遺傳演算法:模擬生物進化過程的優化演算法。
  • 粒子群演算法:模擬鳥群覓食行為的優化演算法。
  • 神經網路:用於分類、回歸、聚類等問題的機器學習演算法。

8. 其他演算法

  • 二分法:求解方程根的簡單方法。
  • 直接搜索法:不依賴於導數信息的搜索方法。
  • 拉格朗日乘子法:處理約束優化問題的常用方法。
  • 梯度下降法:用於優化問題的迭代方法。
三、典型問題

1. 優化問題

  • 路徑規劃問題:如旅行商問題(TSP)、VRPTW及相關衍生問題。
  • 多維背包問題(MKP):涉及資源分配、貨物裝載等問題。
  • 二維指派問題(QAP):如校園建築物布局、醫院科室安排等。
  • 客流控制問題:涉及公共交通、景區管理等領域的客流管理。
  • 下料問題:涉及一維、二維、三維及帶時間限制的情況。
  • 調度問題(JSP):如生產調度、作業車間調度等。

這些問題在數學建模中經常出現,需要綜合運用各種軟體和演算法模型進行求解。通過合理選擇和使用這些工具和模型,可以更有效地解決實際問題。

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