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数学建模算法与应用（第2版）

司守奎的这本书一共是16章，计划20天内读完（估计用不到20天，因为一部分内容在机器学习时也了解过）。书中所有Matlab和Lingo的代码全部用Python实现。结合网课和另外一本书：Mark M.meerschaert的《数学建模方法与分析（第4版）》进行学习，为即将到来的九月国赛作准备。

内容简介

作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书,涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术,主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

全书系统全面,各章节相对独立。本书所选案例具有代表性,注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用, 既注重算法原理的通俗性,也注重算法应用的实现性,克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。本书所有例题均配有Matlab 或Lingo 源程序,程序设计简单精炼,思路清晰,注释详尽,灵活应用Matlab 工具箱,有利于没有编程基础的读者快速入门。同时很多程序隐含了作者多年的编程经验和技巧,为有一定编程基础的读者深入学习Matlab、Lingo 等编程软件提供了便捷之路。本书既可以作为数学建模课程教材和辅导书,也可以作为相关科技工作者的参考用书。

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数学建模算法与应用（第2版）

内容简介

目录

第1章：线性规划

1.1线性规划问题

1.2投资的收益和风险

习题1

第2章：整数规划

2.1概论

2.20-1型整数规划

2.3蒙特卡洛法(随机取样法)

2.4整数线性规划的计算机求解

习题2

第3章：非线性规划

3.1非线性规划模型

3.2无约束问题的Matlab解法

3.3约束极值问题

3.4飞行管理问题

习题3

第4章：图与网络模型及方法

4.1图的基本概念与数据结构

4.2最短路问题

4.3最小生成树问题

4.4网络最大流问题

4.5最小费用最大流问题

4.6Matlab的图论工具箱

4.7旅行商(TSP)问题

4.8计划评审方法和关键路线法

4.9钢管订购和运输

习题4

第5章：插值与拟合

5.1插值方法

5.2曲线拟合的线性最小二乘法

5.3最小二乘优化

5.4曲线拟合与函数逼近

5.5黄河小浪底调水调沙问题

习题5

第6章：微分方程建模

6.1发射卫星为什么用三级火箭

6.2人口模型

6.3Matlab求微分方程的符号解

6.4放射性废料的处理

6.5初值问题的Matlab数值解

6.6边值问题的Matlab数值解

习题6

第7章：数理统计

7.1参数估计和假设检验

7.2Bootstrap方法

7.3方差分析

7.4回归分析

7.5基于灰色模型和Bootstrap理论的大规模定制质量控制方法研究

习题7

第8章：时间序列

8.1确定性时间序列分析方法

8.2平稳时间序列模型

8.3时间序列的Matlab相关工具箱及命令

8.4ARIMA序列与季节性序列

习题8

第9章：支持向量机

9.1支持向量分类机的基本原理

9.2支持向量机的Matlab命令及应用例子

9.3乳腺癌的诊断

习题9

第10章：多元分析

10.1聚类分析

10.2主成分分析

10.3因子分析

10.4判别分析

10.5典型相关分析

10.6对应分析

10.7多维标度法

习题10

第11章：偏最小二乘回归分析

11.1偏最小二乘回归分析概述

11.2Matlab偏最小二乘回归命令plsregress

11.3案例分析

习题11

第12章：现代优化算法

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