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第1章 绪论1

1.1 问题与模型1

1.2 数学建模2

1.3 管理与数学模型3

1.4 管理问题数学模型类型12

1.5 管理问题建模的过程12

1.6 管理数学实验12

第2章 MATLAB基础14

2.1 MATLAB语言概述14

2.1.1 MATLAB的发展及特点14

2.1.2 MATLAB的功能15

2.1.3 MATLAB操作环境16

2.1.4 MATLAB工具箱19

2.1.5 MATLAB语言基础20

2.2 MATLAB的基本运算28

2.2.1 创建矩阵28

2.2.2 矩阵运算30

2.2.3 多项式运算38

2.2.4 线性方程组39

2.2.5 MATLAB语言流程控制结构40

2.2.6 数学函数43

2.2.7 MATLAB的m文件及编程44

2.3 MATLAB的绘图47

2.3.1 MATLAB二维绘图48

2.3.2 MATLAB三维绘图55

2.4 MATLAB的符号处理62

2.4.1 符号对象和表达式操作62

2.4.2 符号微积分64

2.5 MATLAB数据的输入输出66

2.5.1 数据文件的输入输出66

2.5.2 MATLAB与数据库的输入输出70

第3章 预测计算75

3.1 时间序列分析75

3.1.1 时间序列分析的相关理论75

3.1.2 时间序列移动平均法78

3.1.3 时间序列趋势和季节因素的预测82

3.2 回归预测模型85

3.2.1 线性回归85

3.2.2 可线性化的曲线回归90

3.2.3 回归案例92

3.3 马尔可夫预测模型96

3.3.1 理论基础96

3.3.2 马尔可夫预测的应用99

3.3.3 案例分析102

3.4 灰色预测模型107

3.4.1 传统灰色预测模型108

3.4.2 MATLAB灰色预测模型分析程序111

3.4.3 灰色预测模型应用案例114

3.4.4 无偏灰色预测模型及应用115

第4章 MATLAB优化计算118

4.1 MATLAB优化工具箱简介118

4.2 线性规划120

4.2.1 MATLAB优化工具箱的线性规划函数120

4.2.2 线性规划应用案例121

4.3 MATLAB的非线性最优化问题123

4.3.1 用MATLAB求解无约束优化问题123

4.3.2 非线性无约束优化案例分析125

4.3.3 用MATLAB求解非线性规划问题126

4.3.4 非线性规划案例分析130

4.4 多目标规划的若干解法134

4.4.1 多目标规划模型134

4.4.2 理想点法134

4.4.3 线性加权和法136

4.4.4 最大最小法136

4.4.5 目标规划法137

4.5 动态规划问题139

4.5.1 动态规划数学模型构建139

4.5.2 动态规划MATLAB程序分析142

4.5.3 动态规划案例分析144

4.6 最短路问题151

4.6.1 最短路径算法简介151

4.6.2 最短路径示例162

4.6.3 校园导游案例分析167

4.7 GUI优化工具171

4.7.1 GUI优化工具概述171

4.7.2 GUI优化工具应用实例172

第5章 智能优化计算176

5.1 模拟退火算法176

5.1.1 模拟退火的原理176

5.1.2 模拟退火算法简介177

5.1.3 旅行商问题（TSP）求解178

5.1.4 最大截问题（MCP）求解183

5.1.5 （0/1）背包问题（ZKP）187

5.2 遗传算法190

5.2.1 遗传算法的基本概念191

5.2.2 遗传算法的基本原理192

5.2.3 遗传算法的实现194

5.2.4 基于改进遗传算法求解TSP问题197

5.3 蚁群算法及其应用208

5.3.1 引言208

5.3.2 蚁群算法的基本原理208

5.3.3 基于蚁群系统对TSP问题的分析209

5.3.4 一般蚁群算法的框架215

5.4 粒子群算法218

5.4.1 粒子群算法原理218

5.4.2 粒子群算法流程219

5.4.3 粒子群算法的参数分析220

5.4.4 粒子群算法的改进221

5.4.5 粒子群算法的程序及算例223

5.5 模糊逻辑与模糊推理227

5.5.1 模糊逻辑227

5.5.2 模糊推理系统232

5.5.3 几种典型的模糊推理方法234

5.5.4 模糊逻辑工具箱238

5.5.5 模糊逻辑系统示例241

第6章 人工神经网络计算249

6.1 人工神经网络的概念250

6.1.1 生物神经元及生物神经网络250

6.1.2 人工神经网络251

6.2 感知器（Perceptron）256

6.3 自适应线性元件261

6.4 BP网络266

6.5 反馈网络274

第7章 系统分析与系统评价技术287

7.1 主成分分析与因子分析287

7.1.1 主成分分析方法287

7.1.2 利用MATLAB实现主成分分析290

7.1.3 因子分析的方法原理293

7.2 聚类分析303

7.2.1 聚类分析的含义303

7.2.2 相似系数和距离304

7.2.3 聚类分析的基本过程307

7.2.4 模糊聚类分析312

7.3 灰色关联分析318

7.3.1 灰色关联分析概述318

7.3.2 灰色关联分析的计算步骤318

7.3.3 灰色关联分析示例320

7.4 层次分析方法321

7.4.1 层次分析方法简介321

7.4.2 层次分析方法的计算322

7.4.3 层次分析法的优点和局限性325

7.4.4 层次分析法的MATLAB程序325

7.4.5 层次分析法案例327

7.5 数据包络分析330

7.5.1 DEA的概念与方法330

7.5.2 模型的经济含义分析333

7.5.3 DEA模型334

7.5.4 DEA模型方法适用综合绩效评价的分析335

7.5.5 带有偏好约束锥的DEA模型336

7.5.6 基于DEA模型综合绩效评价程序339

7.5.7 基于DEA模型综合绩效评价的案例计算340

7.6 模糊综合评价方法343

7.6.1 模糊决策的概念343

7.6.2 自然状态概率的模糊估算模型344

7.6.3 最优期望益损值决策准则345

7.6.4 模型应用346

7.6.5 模糊综合评价模型计算的MATLAB程序347

7.6.6 物流园区层次分析模糊综合评价350

参考文献355