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