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本书从MATLAB基础语法讲起,介绍了基于MATLAB函数的科学计算问题求解方法,实现了大量科学计算算法。本书分为三大部分。第1章和第2章为MATLAB的基础知识,对全书用到的MATLAB基础进行了简单介绍。第3-12章为本书的核心部分,包括线性方程组求解、非线性方程求解、数值优化、数据插值、数据拟合与回归分析、数值积

本书介绍了智能优化算法中的RNA遗传算法，包括RNA遗传算法、具有茎环操作的RNA遗传算法、受蛋白质启发的RNA遗传算法、信息熵动态变异概率的RNA遗传算法、自适应策略的RNA遗传算法、发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模和发夹变异操作RNA遗传算法的桥式吊车神经网络建模方法。本书体现了作者在RNA遗传算

最优化技术是科学与工程领域中的重要数学工具。本书首先介绍非线性方程组的解析与数值解法，然后介绍各个分支的最优化问题建模与求解方法，包括无约束最优化、凸优化(如线性规划、二次型规划与几何规划等)、非线性规划、混合整数规划、多目标规划与动态规划等，最后简要介绍智能优化方法，并与常规方法进行对比研究。与传统的最优化技术方面的

聚类问题在计算机科学和运筹学领域中均有着广泛的应用。本书研究聚类问题带下界约束的模型，主要研究聚焦带下界约束的k-中位问题。第一章介绍k-中位问题以及相关聚类模型的研究背景。第二章介绍带下界约束的k-中位问题的现有近似算法。第三章介绍广义的带下界约束的k-中位问题的近似算法。第四章介绍带下界约束的k-中位问题的其