MATLAB 在数学建模中的应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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卓金武，李必文，魏永生 等 编

图书标签:

• MATLAB
• 数学建模
• 算法
• 数值分析
• 工程计算
• 科学计算
• 优化
• 仿真
• 高等数学
• 应用数学

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512413658

版次：2

商品编码：11543722

包装：平装

丛书名： MATLAB开发实例系列图书

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：324

字数：564000

正文语种：中文

内容简介

　　《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》是《MATLAB在数学建模中的应用》一书的第2版，是对第1版的修订和补充，内容也完全是根据数学建模的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
　　全书内容分上下两篇。上篇介绍了数学建模中常规方法（拟合、AHP）、规划模型、数据建模（云模型、logistic、主成分分析、支持向量机、K均值、朴素贝叶斯）、灰色预测的MATLAB实现，还介绍了各种高级方法的MATLAB实现，包括遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络、粒子群算法、蚁群算法、小波和计算机仿真。下篇以数学建模赛题为案例，介绍如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和MATLAB源程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验，相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的同学会很有帮助。
　　与第1版相比，第2版增加了数据建模、蚁群算法的内容，更新了建模案例，同时对灰色预测、神经网络部分进行了大幅度的拓充。
　　《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”和“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

作者简介

　　卓金武，硕士，曾获全国大学生数学建模竞赛一等奖两项(2003,2004)，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项(2007)，全国研究生数学建模竞赛二等奖一项(2006)，美国大学生数学建模竞赛二等奖两项(2004,2005)；中国矿业大学数学建模协会创始人之一，并担任一届数学建模协会执行主席，策划并组织了首届苏北高校数学建模联赛；多次指导学生在全国赛中获奖。现从事科学计算、数据挖掘和量化投资等方面的技术研究及应用工作。
　　
　　李必文，学士，毕业于安徽工程大学纺织服装学院，2005-2007年先后在数学建模大赛中荣获安徽赛区二等奖（“高教社”杯）、一等奖（“高教社”杯）和全国一等奖（“电工”杯）。曾任安徽工程大学数学建模协会（2004年安徽省“十佳社团”）副主席。曾长期就职于知名的服装电子商务公司，目前就职于一家国资金融公司。
　　
　　魏永生，博士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际一等奖一项，国际二等奖两项，国家一等奖两项，二等奖三项，全国夏令营优秀论文奖一项。曾担任中国矿业大学数学建模协会副主席，苏北数学建模联赛组委会秘书长，为第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现就职于徐州师范大学。
　　
　　秦健，硕士，中国工业与应用数学学会会员，曾获国际二等奖一项，全国大学生数学建模竞赛二等奖一项，全国研究生数学建模竞赛一等奖一项，曾担任中国矿业大学数学建模协会主席，为一届和第二届苏北数学建模联赛组织者之一。现为徐州建筑职业技术学院数学建模教练，所指导的学生在国际和全国大学生数学建模竞赛中获得过一等奖、二等奖若干项。另外，还参与过苏北数学建模联赛的命题工作，并多次担任苏北数学建模联赛评委。

内页插图

目录

上篇 方法演绎
第1章 数学建模常规方法及其MATLAB实现
1.1 MATLAB与数据文件的交互
1.1.1 MATLAB与Excel的交互
1.1.2 MATLAB与TXT交互
1.1.3 MATLAB界面导入数据的方法
1.2 数据拟合方法
1.2.1 多项式拟合
1.2.2 指定函数拟合
1.2.3 曲线拟合工具箱
1.3 数据拟合应用实例
1.3.1 人口预测模型
1.3.2 薄膜渗透率的测定
1.4 数据的可视化
1.4.1 地形地貌图形的绘制
1.4.2 车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）
1.5 层次分析法（AHP）
1.5.1 层次分析法的应用场景
1.5.2 AHPMATLAB程序设计

第2章 规划问题的MATLAB求解
2.1 线性规划
2.1.1 线性规划的实例与定义
2.1.2 线性规划的MATLAB标准形式
2.1.3 线性规划问题解的概念
2.1.4 求解线性规划的MATLAB解法
2.2 非线性规划
2.2.1 非线性规划的实例与定义
2.2.2 非线性规划的MATLAB解法
2.2.3 二次规划
2.3 整数规划
2.3.1 整数规划的定义
2.3.2 01整数规划
2.3.3 随机取样计算法

第3章 数据建模及MATLAB实现
3.1 云模型
3.1.1 云模型基础知识
3.1.2 云模型的MATLAB程序设计
3.2 Logistic回归
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回归MATLAB程序设计
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步骤
3.3.3 主成分分析MATLAB程序设计
3.4 支持向量机（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理论基础
3.4.3 支持向量机MATLAB程序设计
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步骤和特点
3.5.2 KMeans聚类MATLAB程序设计
3.6 朴素贝叶斯判别法
3.6.1 朴素贝叶斯判别模型
3.6.2 朴素贝叶斯判别法MATLAB设计
3.7 数据建模综合应用
参考文献

第4章 灰色预测及其MATLAB实现
4.1 灰色系统基本理论
4.1.1 灰色关联度矩阵
4.1.2 经典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系统的程序设计
4.2.1 灰色关联度矩阵的程序设计
4.2.2 GM（1,1）的程序设计
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序设计
4.3 灰色预测的MATLAB程序
4.3.1 典型程序结构
4.3.2 灰色预测程序说明
4.4 灰色预测应用实例
4.4.1 实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）
4.4.2 实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）
4.5 小结
参考文献

第5章 遗传算法及其MATLAB实现
5.1 遗传算法基本原理
5.1.1 人工智能算法概述
5.1.2 遗传算法生物学基础
5.1.3 遗传算法的实现步骤
5.1.4 遗传算法的拓展
5.2 遗传算法的MATLAB程序设计
5.2.1 程序设计流程及参数选取
5.2.2 MATLAB遗传算法工具箱
5.3 遗传算法应用案例
5.3.1 案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究
参考文献

第6章 模拟退火算法及其MATLAB实现
6.1 算法的基本理论
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些参数的说明
6.1.4 算法基本步骤
6.1.5 几点说明
6.2 算法的MATLAB实现
6.2.1 算法设计步骤
6.2.2 典型程序结构
6.3 应用实例：背包问题的求解
6.3.1 问题的描述
6.3.2 问题的求解
6.4 模拟退火程序包ASA简介
6.4.1 ASA的优化实例
6.4.2 ASA的编译
6.4.3 MATLAB版ASA的安装与使用
6.5 小结
6.6 延伸阅读
参考文献

第7章 人工神经网络及其MATLAB实现
7.1 人工神经网络基本理论
7.1.1 人工神经网络模型拓扑结构
7.1.2 常用激励函数
7.1.3 常见神经网络理论
7.2 BP神经网络的结构设计
7.2.1 鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练
7.2.2 透视神经网络的学习步骤
7.2.3 BP神经网络的动态拟合过程
7.3 RBF神经网络的结构设计
7.3.1 梯度训练法RBF神经网络的结构设计
7.3.2 RBF神经网络的性能
7.4 应用实例
7.4.1 基于MATLAB源程序公路运量预测
7.4.2 基于MATLAB工具箱公路运量预测
7.4.3 艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神经网络预测新客户流失概率
7.5 延伸阅读
7.5.1 从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则
7.5.2 小议BP神经网络的衍生机理
参考文献

第8章粒子群算法及其MATLAB实现
8.1 PSO算法相关知识
8.1.1 初识PSO算法
8.1.2 PSO算法的基本理论
8.1.3 PSO算法的约束优化
8.1.4 PSO算法的优缺点
8.2 PSO算法程序设计
8.2.1 程序设计流程
8.2.2 PSO算法的参数选取
8.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例
8.3 应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络
8.3.1 如何评价网络的性能
8.3.2 BP算法能够搜索到极值的原理
8.3.3 PSOBP神经网络的设计指导原则
8.3.4 PSO算法优化神经网络结构
8.3.5 PSOBP神经网络的实现
参考文献

第9章 蚁群算法及其MATLAB实现
9.1 蚁群算法原理
9.1.1 蚁群算法基本思想
9.1.2 蚁群算法数学模型
9.1.3 蚁群算法流程
9.2 蚁群算法的MATLAB实现
9.2.1 实例背景
9.2.2 算法设计步骤
9.2.3 MATLAB程序实现
9.2.4 程序执行结果与分析
9.3 算法关键参数的设定
9.3.1 参数设定的准则
9.3.2 蚂蚁数量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 启发函数因子
9.3.5 信息素挥发因子
9.3.6 信息素常数
9.3.7 最大迭代次数
9.3.8 组合参数设计策略
9.4 应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）
9.4.1 问题描述
9.4.2 问题的求解和结果
9.5 本章小结
参考文献

第10章 小波分析及其MATLAB实现
10.1 小波分析基本理论
10.1.1 傅里叶变换的局限性
10.1.2 伸缩平移和小波变换
10.1.3 小波变换入门和多尺度分析
10.1.4 小波窗函数自适应分析
10.2 小波分析MATLAB程序设计
10.2.1 小波分析工具箱函数指令
10.2.2 小波分析程序设计综合案例
10.3 小波分析应用案例
10.3.1 案例一：融合拓扑结构的小波神经网络
10.3.2 案例二：血管重建引出的图像数字水印
参考文献

第11章 计算机虚拟及其MATLAB实现
11.1 计算机虚拟基本知识
11.1.1 从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟
11.1.2 计算机虚拟与数学建模
11.1.3 数值模拟与经济效益博弈
11.2 数值模拟MATLAB程序设计
11.2.1 微分方程组模拟
11.2.2 服从概率分布的随机模拟
11.2.3 蒙特卡罗模拟
11.3 动态仿真MATLAB程序设计
11.3.1 MATLAB音频处理
11.3.2 MATLAB常规动画实现
11.4 应用案例：四维水质模型
11.4.1 问题的提出
11.4.2 问题的分析
11.4.3 四维水质模型准备
11.4.4 条件假设与符号约定
11.4.5 四维水质模型的组建
11.4.6 模型求解
11.4.7 计算机模拟情境
参考文献

下篇 真题演习
第12章 彩票中的数学（CUMCM2002B）
12.1 问题的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假设与符号说明
12.2.2 模型的准备
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序结果
12.4 技巧点评
参考文献

第13章 露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）
13.1 问题的提出
13.2 基本假设与符号说明
13.2.1 基本假设
13.2.2 符号说明
13.3 问题分析及模型准备
13.4 原则①：数学模型（模型1）的建立与求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原则②：数学模型（模型2）的建立与求解
13.6 技巧点评
参考文献

第14章 奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）
14.1 问题的描述
14.2 基本假设、名词约定及符号说明
14.2.1 基本假设
14.2.2 符号说明
14.2.3 名词约定
14.3 问题分析与模型准备
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本数学表达式的构建
14.4 设置MS网点数学模型的建立与求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 设置MS网点理论体系的建立
14.6 商区布局规划的数学模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的评价及使用说明
14.7.1 模型的优点
14.7.2 模型的缺点
14.8 技巧点评
参考文献

第15章 交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）
15.1 问题的提出
15.2 问题的分析
15.3 基本假设
15.4 问题1模型的建立与求解
15.4.1 交巡警服务平台管辖范围分配
15.4.2 交巡警的调度
15.4.3 最佳新增服务平台设置
15.5 问题2模型的建立和求解
15.5.1 全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯实例的模型与求解
15.6 模型的评价与改进
15.6.1 模型优点
15.6.2 模型缺点
15.7 技巧点评
参考文献

第16章 葡萄酒的评价（CUMCM2012A）
16.1 问题的提出
16.2 基本假设
16.3 问题①模型的建立和求解
16.3.1 问题①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 问题②模型的建立和求解
16.4.1 问题②的基本假设和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 问题③模型的建立和求解
16.5.1 问题③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 问题④模型的建立和求解
16.6.1 问题④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 论文点评
参考文献
附件数学建模参赛经验
一、如何准备数学建模竞赛
二、数学建模队员应该如何学习MATLAB
三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩
四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法

前言/序言

　　第2版前言
　　《MATLAB在数学建模中的应用》一书出版三年多了，从线上和线下的读者反馈来看，该书已经得到广大读者的认可。更令人欣慰的是，很多读者来信肯定了该书的写作风格，同时也给出不少中肯的修订建议。对于作者来说，根据读者的建议不断提升书的质量，是感谢读者最好的方式。于是，第2版的编写工作，希望能写一本更贴近读者学习要求的书。
　　在第2版的编写过程中，我们仍然沿用了实用、原创、生动、易懂的风格，追求不同学科间的融会贯通，而不是局限于对某一门学科进行严肃古板的讲解，从而使形式更灵活，思维更开阔。同时，我们对读者们给出的几千条书评进行逐个分析、汇总，摸清了读者的需求和建议，然后有的放矢地进行改进，从而大大提高了本书的正确性和可读性。
　　下面具体介绍第2版的改进之处：
　　①MATLAB与Excel、TXT的交互部分，增加了一些实际的操作经验。
　　②针对近年数据建模赛题出现频率增大的趋势，介绍了8种数据建模的方法。有时候建模数据比较紊乱，不容易发掘规则，这时候就要使用数据建模的方式（如云模型、KMeans、主成分分析和贝叶斯等）来解决问题。
　　③对灰色预测部分进行了改进和补充，增加了灰色关联度矩阵和灰色Verhulst模型两节内容。
　　④增加了遗传算法的一个应用案例，该案例是基于Sheffield大学遗传算法工具箱，并以电子商务为切入点来讨论Sheffield大学遗传算法工具箱是如何使用的。
　　⑤对人工神经网络进行颠覆式的重塑。目前，神经网络的书籍有很多，普遍存在或者理论生涩难懂，或者只侧重程序的方便套用等问题。鉴于此，我们一直考虑能不能用一个形象的例子来表达神经网络的理论精髓，但一直不得法。偶然一次，我们发现鲨鱼捕猎跟BP神经网络的负梯度下降算法在本质上是一致的，于是便挪用了这个案例，希望能得到读者朋友的认可。此外，人工神经网络这一章还有不少亮点，读者可以慢慢品鉴，所遴选的案例也很有味道。
　　⑥增加了“蚁群算法”一章，这章的一个特色是系统性地给出了蚁群算法参数的设置经验和技巧。
　　⑦在下篇“真题演习”里，我们删除了第1版中的“第13章卫星和飞船的跟踪测控”和“第14章出版社的资源配置问题”，新增了CUMCM2012年的“葡萄酒的评价”和2011年的“交巡警服务平台的设置与调度”两个案例。
　　第2版升级的内容较多，所有新增内容涉及的MATLAB程序都给予了较详尽的注解。
　　
　　编者
　　2014年5月1日

《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》图书简介 前言 数学建模，作为连接抽象数学理论与复杂现实世界的桥梁，是现代科学研究与工程实践中不可或缺的核心能力。它赋予我们一种强大的思维方式，能够识别问题本质、提炼关键要素、构建逻辑框架，并通过数学语言将其精确表达。而MATLAB，作为一款功能强大、易于上手的数值计算与可视化软件，凭借其丰富的工具箱和高效的算法库，已成为数学建模领域事实上的标准工具。 《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》一书，正是基于对这一核心需求和强大工具的深刻理解而编写。本书旨在为读者提供一套系统、全面且实用的数学建模方法论，并深入剖析如何利用MATLAB这一强大工具，将理论模型转化为可执行、可分析的计算程序。与市场上其他同类书籍不同，本书并非仅仅罗列MATLAB的函数命令，而是更侧重于建模思想的传授、模型构建的逻辑、算法选择的依据以及结果分析的深度。通过大量的经典数学建模案例，本书将引导读者逐步掌握从实际问题出发，到构建数学模型，再到利用MATLAB进行求解、验证和优化的全过程。 本书第二版在第一版的基础上，进行了全面的更新与升级。我们吸收了大量读者反馈，优化了部分章节的讲解顺序和内容深度，增加了更多前沿的数学建模方法和MATLAB新版本的特性应用。同时，我们进一步精选了更具代表性、更贴近实际应用场景的案例，力求使本书的理论与实践结合更为紧密，更具指导意义。 无论您是数学、计算机科学、工程技术、经济管理等相关专业的学生，还是已经步入科研和工程领域的专业人士，希望提升数学建模与MATLAB应用能力，本书都将是您不可多得的学习伙伴。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信、更高效地应对各种复杂的数学建模挑战。 目录概览（仅为内容示意，非最终目录） 第一部分：数学建模基础与MATLAB入门 1. 数学建模概论 数学建模的意义与作用 数学建模的基本流程与方法 常见数学模型分类（确定性模型、随机性模型、优化模型、仿真模型等） 优秀数学建模者的特质与思维方式 2. MATLAB基础与编程环境 MATLAB桌面环境介绍 变量、数据类型与基本运算 MATLAB脚本与函数文件编写 常用的MATLAB命令与语法 图形用户界面（GUI）基础（可选，视篇幅调整） 3. MATLAB绘图与数据可视化 二维与三维图形绘制 图形的定制与美化 多图组合与动画演示 科学数据可视化技巧 4. MATLAB数值计算基础 线性代数运算 微积分运算（数值积分与微分） 方程求解（代数方程、微分方程） 插值与拟合 5. MATLAB优化工具箱入门 线性规划、二次规划 非线性规划 约束优化与无约束优化 全局优化基础 第二部分：经典数学建模方法与MATLAB实现 6. 优化模型与MATLAB应用 线性规划模型： 资源分配、生产调度等案例。 模型构建：目标函数、约束条件。 MATLAB实现：`linprog`函数的使用。 结果分析：最优解、影子价格、灵敏度分析。 非线性规划模型： 投资组合优化、参数估计等案例。 模型构建：非线性目标函数与约束。 MATLAB实现：`fmincon`、`fminsearch`等函数。 结果分析：局部最优与全局最优问题。 整数规划模型： 选址问题、指派问题等案例。 模型构建：引入整数变量。 MATLAB实现：通过特定函数或转换为线性规划。 案例解析。 7. 预测模型与MATLAB应用 时间序列分析模型： ARIMA模型、指数平滑法等。 模型构建：识别趋势、季节性、周期性。 MATLAB实现：`arima`、`smooth`等函数。 案例：股票价格预测、销售量预测。 回归分析模型： 线性回归、多元回归、非线性回归。 模型构建：变量选择、函数形式确定。 MATLAB实现：`fitlm`、`regress`等函数。 案例：影响因素分析、预测模型。 灰色预测模型： GM(1,1)模型及拓展。 模型构建：序列生成、累加生成。 MATLAB实现：自定义函数或工具箱。 案例：短期预测。 8. 仿真模型与MATLAB应用 离散事件仿真： 排队论模型、生产线仿真。 模型构建：状态转移、事件驱动。 MATLAB实现：Simulink仿真环境、自定义脚本。 案例：银行排队优化、工厂生产效率分析。 系统动力学模型： 宏观经济模型、生态系统模型。 模型构建：存量、流量、反馈回路。 MATLAB实现：Simulink、System Dynamics Toolbox。 案例：人口增长、资源消耗。 蒙特卡洛仿真： 风险评估、不确定性分析。 模型构建：随机变量生成、迭代模拟。 MATLAB实现：随机数生成函数、循环结构。 案例：项目风险评估、金融衍生品定价。 9. 图论模型与MATLAB应用 最短路径问题： 交通网络、通信路由。 模型构建：图的表示、权重的设定。 MATLAB实现：`shortestpath`、`graph`等函数。 案例：GPS导航、网络优化。 最大流问题： 资源分配、网络容量。 模型构建：源点、汇点、容量。 MATLAB实现：`maxflow`函数。 案例：管道输送、物流调度。 匹配问题： 任务分配、人员匹配。 模型构建：二分图、匹配。 MATLAB实现：`matchpairs`函数。 案例：作业分配、相亲匹配。 10. 统计模型与MATLAB应用 假设检验： T检验、卡方检验等。 模型构建：零假设、备择假设。 MATLAB实现：`ttest`、`chi2gof`等函数。 案例：产品质量检验、市场调研。 方差分析（ANOVA）： 多个因子对响应变量的影响。 模型构建：单因素、多因素方差分析。 MATLAB实现：`anova`函数。 案例：农作物产量分析、实验设计。 聚类分析： 数据分组、模式识别。 模型构建：距离度量、聚类算法（K-means, hierarchical）。 MATLAB实现：`kmeans`、`linkage`等函数。 案例：客户分群、图像分割。 主成分分析（PCA）： 降维、特征提取。 模型构建：协方差矩阵、特征值分解。 MATLAB实现：`pca`函数。 案例：生物信息学、经济指标分析。 第三部分：高级建模技术与案例分析 11. 微分方程模型与MATLAB求解 常微分方程（ODE）模型： 物理、生物、化学过程仿真。 模型构建：建立微分方程组。 MATLAB实现：`ode45`、`ode23`等求解器。 案例：弹簧振子、人口增长模型。 偏微分方程（PDE）模型： 热传导、流体力学。 模型构建：偏微分方程方程组。 MATLAB实现：偏微分方程工具箱（PDE Toolbox）。 案例：温度分布模拟。 12. 模糊逻辑与神经网络模型 模糊逻辑系统： 专家系统、控制系统。 模型构建：模糊化、模糊推理、解模糊。 MATLAB实现：模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）。 案例：洗衣机控制、交通信号灯控制。 神经网络模型： 模式识别、预测、分类。 模型构建：网络结构、激活函数、学习算法。 MATLAB实现：神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）。 案例：图像识别、文本分类。 13. 复杂系统建模与仿真 Agent-Based Modeling (ABM) 基础： 智能体行为、群体涌现。 模型构建：智能体规则、交互机制。 MATLAB实现：自定义脚本或特定工具。 案例：城市交通仿真、疾病传播模拟。 系统辨识与模型校正 模型构建：利用观测数据对模型参数进行估计。 MATLAB实现：`ident`工具箱。 案例：辨识实际系统模型。 14. 数学建模竞赛与项目实战 竞赛题目分析与解题策略 案例研究： 选取具有代表性的数学建模竞赛题目，展示从问题理解、模型选择、MATLAB实现到结果报告的全过程。 论文撰写与模型展示技巧 构建高效的团队协作模式 附录 MATLAB常用函数速查表 数学建模常用公式与定理 参考文献 --- 内容详解（节选示例） 第6章 优化模型与MATLAB应用 在本章，我们将深入探讨如何构建和求解各类优化模型。优化问题在现实世界中无处不在，从资源的最优分配到企业利润的最大化，再到工程设计的最佳参数选择，都属于优化范畴。MATLAB提供了强大的优化工具箱，能够高效地解决各类优化问题。 6.1 线性规划模型 线性规划（Linear Programming, LP）是最基础也是应用最广泛的优化模型之一。其核心在于，目标函数和约束条件都必须是线性的。 6.1.1 模型构建 一个典型的线性规划问题可以表述为： $$egin{aligned} min quad & c^T x \ ext{s.t.} quad & Ax le b \ & A_{eq} x = b_{eq} \ & lb le x le ub end{aligned}$$ 其中： $x$：决策变量向量，代表需要确定的量。 $c$：目标函数系数向量，代表每个决策变量对目标函数的贡献。 $A, b$：不等式约束的系数矩阵和右端向量。 $A_{eq}, b_{eq}$：等式约束的系数矩阵和右端向量。 $lb, ub$：决策变量的下界和上界（可以用于表示非负约束等）。 6.1.2 经典案例：资源分配问题 假设一个工厂生产两种产品A和B，每种产品都需要两种原材料X和Y。已知两种产品的单位利润、所需原材料的数量以及原材料的总供应量。工厂希望在满足原材料供应的前提下，获得最大的总利润。 问题描述： 产品A：单位利润10元，需要原材料X 2单位，原材料Y 1单位。 产品B：单位利润8元，需要原材料X 1单位，原材料Y 3单位。 原材料X总供应量：50单位。 原材料Y总供应量：70单位。 模型构建： 设 $x_1$ 为生产产品A的数量， $x_2$ 为生产产品B的数量。 我们的目标是最大化总利润，即： $$max quad 10x_1 + 8x_2$$ 约束条件如下： 原材料X的消耗：$2x_1 + x_2 le 50$ 原材料Y的消耗：$x_1 + 3x_2 le 70$ 非负约束：$x_1 ge 0, x_2 ge 0$ 将最大化问题转化为MATLAB `linprog` 函数所需的最小化问题，我们将目标函数系数乘以-1。 6.1.3 MATLAB 实现 ```matlab % 目标函数系数 (对应 min -10x1 - 8x2) f = [-10; -8]; % 不等式约束 Ax <= b A = [2, 1; 1, 3]; b = [50; 70]; % 等式约束 (本例中无) Aeq = []; beq = []; % 变量的下界和上界 (非负约束) lb = [0; 0]; ub = []; % 无上界 % 调用 linprog 函数求解 [x, fval, exitflag] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 显示结果 if exitflag == 1 fprintf('最优解: '); fprintf('生产产品A的数量 (x1): %.2f ', x(1)); fprintf('生产产品B的数量 (x2): %.2f ', x(2)); fprintf('最大总利润: %.2f ', -fval); % 将目标函数值转为最大值 else fprintf('未找到最优解，exitflag = %d ', exitflag); end ``` 6.1.4 结果分析 运行上述MATLAB代码，我们将得到最优的生产计划以及对应的最大总利润。`exitflag` 参数可以指示求解器的运行状态，例如1表示成功找到最优解。 通过对结果的分析，我们可以了解到在原材料供应有限的情况下，工厂应如何分配生产资源以获得最大经济效益。此外，MATLAB的优化工具箱还支持灵敏度分析，可以帮助我们评估不同约束条件变化对最优解的影响，从而为决策提供更全面的支持。 （此处将继续详细讲解非线性规划、整数规划等，并配以相应的MATLAB实现和案例分析。） --- 本书特色 1. 理论与实践深度结合： 不仅讲解数学建模的原理，更注重将抽象概念落地到MATLAB的具体实现，让读者“看得懂”更“用得上”。 2. 案例驱动式学习： 精选了大量来自工业、经济、生物、环境等领域的典型数学建模案例，涵盖了从初级到高级的各类模型。 3. 系统性与全面性： 覆盖了数学建模的主要分支，从基础的优化、预测到复杂的仿真、统计，为读者构建完整的知识体系。 4. MATLAB实战导向： 重点讲解MATLAB中与数学建模相关的关键函数和工具箱，提供清晰的代码示例和操作指南。 5. 循序渐进的学习路径： 从MATLAB基础入门，到经典模型讲解，再到高级技术应用，引导读者逐步提升建模能力。 6. 注重建模思维培养： 强调模型构建的逻辑、算法选择的依据以及结果的解读与评估，培养读者独立思考和解决问题的能力。 7. 内容更新与时俱进： 第二版内容更新，融入了更多现代数学建模方法和MATLAB新版本特性，确保知识的 актуальность。 8. 图文并茂，易于理解： 通过丰富的图表和详细的注释，化繁为简，使复杂的数学模型和MATLAB操作清晰明了。 目标读者 高等院校本科生和研究生： 学习数学建模课程、参与数学建模竞赛（如“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛、“MathWorks数学建模挑战赛”等）的学生。 数学、计算机科学、工程技术、经济管理、统计学等相关专业的师生。 在科研、工程、金融、数据分析等领域工作的专业人士： 希望提升自身解决实际问题能力的工程师、科学家、分析师等。 对数学建模和MATLAB应用感兴趣的自学者。 结束语 数学建模是一项充满挑战却又极具成就感的实践活动。掌握MATLAB这一强大的工具，将极大地拓展您在数学建模领域的视野和能力。《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》希望成为您在建模之路上的忠实伙伴，与您一起探索数学的无限可能，用严谨的逻辑和高效的工具，解决现实世界中的复杂难题。我们期待本书能为您带来启发，助您在学术研究和职业生涯中取得更大的成功。

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我一直对科学计算领域非常着迷，而MATLAB无疑是这个领域中一颗璀璨的明星。《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》这本书的出现，让我看到了一个深入了解MATLAB在数学建模方面强大潜力的机会。我希望这本书不仅仅停留在概念的讲解，更能提供一些实用的技巧和方法，让我能够快速上手，并解决一些实际的建模问题。我尤其关心书中是否会涉及一些常用的算法，比如数值积分、微分方程求解、傅里叶变换等等，以及如何用MATLAB有效地实现它们。我还希望书中能够提供一些可视化方面的指导，比如如何利用MATLAB绘制出清晰、直观的图表来展示模型结果，帮助我们更好地理解和分析数据。如果书中能够讲解一些关于模型验证和误差分析的方法，并给出相应的MATLAB实现，那将对我更好地评估模型的可靠性非常有帮助。对“第2版”的期待，是希望它能包含更多前沿的建模技术和应用，例如机器学习在数学建模中的应用，或者更复杂的仿真模型。这本书对我来说，不仅仅是一本教材，更可能成为我解决科研和工程难题的得力助手。

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我之前对数学建模有一些基础的了解，但一直缺乏一个系统性的学习路径，尤其是在MATLAB的应用方面，总是感觉摸不着头绪。这次入手《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》，主要是希望能够通过这本书，将理论知识和实际操作紧密结合起来。我非常看重书中对实际案例的分析，比如书中是否会选取一些具有代表性的工程问题、经济问题或者生物医学问题，并展示如何运用MATLAB进行建模和求解。我希望这本书能够提供一些可操作的代码示例，并且对代码的逻辑和实现思路有清晰的解释，这样我才能更好地理解MATLAB在其中的作用。我尤其关注书中是否会讲解一些高级的建模技巧，例如如何处理不确定性、如何进行敏感性分析、以及如何进行模型的评估和改进。如果书中能够提供一些常见建模问题的模板或者框架，那对我以后独立解决问题将会有很大的启发。我对“第2版”的期待还在于，它可能包含了前一版读者反馈的改进，或者融入了新的研究成果，能够让我在学习过程中少走弯路。这本书在我看来，不应该仅仅是MATLAB的“说明书”，而应该是一个引导我成为一名合格数学建模者的“指南针”。

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作为一名对数据分析和算法优化充满热情的研究生，我对《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》这本书寄予了厚望。我一直认为，MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化工具，在数学建模领域扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够深入浅出地介绍如何利用MATLAB来实现各种数学模型，例如线性规划、非线性规划、动态规划、以及 Monte Carlo 模拟等。我特别期待书中能够提供一些关于如何使用MATLAB的特定工具箱来解决实际问题的详细教程，比如优化工具箱、统计和机器学习工具箱等等。当然，理论与实践相结合是学习的关键，所以我希望书中能够包含大量的真实案例研究，并且能够详细展示从问题分析、模型建立、算法设计到结果解读的全过程。如果书中能够对不同建模方法的优缺点进行比较和分析，并给出选择建议，那将对我更好地选择适合的建模方法非常有帮助。我对“第2版”的理解是，它应该比上一版更加成熟和完善，能够覆盖更广泛的数学建模主题，并且能够提供更前沿的建模思想和技术。我希望这本书能帮助我提升将数学理论转化为实际应用的能力。

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一直对数学建模和MATLAB的应用很感兴趣，所以当我看到《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》这本书时，立刻被吸引了。虽然我还没来得及深入阅读，但从封面和目录来看，这本书似乎非常全面，涵盖了从基础理论到实际案例的各个方面。我特别期待书中能讲解一些经典的数学建模问题，比如优化问题、预测问题、以及一些复杂的系统模拟。我猜想，这本书不仅仅是介绍MATLAB的工具箱，更重要的是教会读者如何将数学思想与编程实现相结合，从而解决实际的科学与工程问题。如果书中能提供一些清晰的流程图和详细的步骤说明，那对我这样初学者来说，将是巨大的帮助。我希望这本书能引导我逐步掌握建模的思路，而不是仅仅停留在功能的介绍上。看到“第2版”的字样，我推测这本书的内容应该进行了更新和优化，能够反映最新的技术和应用趋势，这让我对它的实用性充满了信心。我个人希望能从书中学习到如何将现实问题抽象成数学模型，然后利用MATLAB强大的计算和可视化能力来求解和分析，最终得到有意义的结论。这本书的出现，对我来说就像是打开了一扇通往数学建模大门的新钥匙，我迫不及待地想去探索它蕴藏的宝藏。

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最近我一直在思考如何更有效地利用现有的数学知识解决实际问题，而数学建模正是这样一座重要的桥梁。当我在书店看到《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》这本书时，立刻产生了浓厚的兴趣。我猜想这本书的定位应该是面向需要将数学理论付诸实践的读者，比如工程师、科学家以及高年级学生。我希望书中能够清晰地阐述数学建模的整个流程，从问题的识别、数学模型的构建，到模型的求解、分析以及评估。我尤其看重书中对MATLAB在各个环节的应用的详细介绍，例如如何利用MATLAB的函数库来处理数据、实现算法、以及进行可视化展示。我希望书中能够提供一些不同类型的数学模型示例，比如统计模型、优化模型、仿真模型等，并且能够针对这些模型给出详细的MATLAB代码实现和解读。对于“第2版”的期望，我希望它能更加注重案例的深度和广度，并且能够跟上数学建模领域最新的发展趋势，例如一些人工智能和大数据相关的建模方法。这本书在我眼中，应该是一本能够帮助我“学以致用”的实用指南。

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多读书，读好书，开卷有益，加油。

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图书的质量很好，快递运动的速递也很快，第一天订货，第二天书就到了！

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是挺不错的，指的入门级的matlab学者看看

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买了没看，建模爆炸，后辈加油

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注册后可与作者在线交流，还没试试。感觉纸张有一点点透。收到书有点破损，心疼

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虽然我现在还没有用这本书，但是我觉得应该不错的

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字体清晰是正版，京东是购物的首选！

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正在学这个软件，书的内容很充实

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感觉质量还不错，但是书中的内容我还没看，不知道是不是物有所值。