●章線性規劃
1.1線性規劃問題
1.2投資的收益和風險
習題1
第2章整數規劃
2.1概論
2.20—1型整數規劃
2.3蒙特卡洛法（隨機取樣法）
2.4整數線性規劃的
計算機求解
習題2
第3章非線性規劃
3.1非線性規劃模型
3.2無約束問題的Matlab解法
3.3約束極值問題
3.4飛行管理問題
習題3
第4章圖與網絡模型及方法
4.1圖的基本概念與數據結構
4.2最短路問題
4.3最小生成樹問題
4.4網絡優選流問題
4.5最小費用優選流問題
4.6Matlab的圖論工具箱
4.7旅行商（TSP）問題
4.8計劃評審方法和關鍵路線法
4.9鋼管訂購和運輸
習題4
第5章插值與擬合
5.1插值方法
5.2曲線擬合的線性最小二乘法
5.3最小二乘優化
5.4曲線擬合與函數逼近
5.5黃河小浪底調水調沙問題
習題5
第6章微分方程建模
6.1發射衛星為什麼用三級火箭
6.2人口模型
6.3Matlab求微分方程的符號解
6.4放射性廢料的處理
6.5初值問題的Matlab數值解
6.6邊值問題的Matlab數值解
習題6
第7章數理統計
7.1參數估計和假設檢驗
7.2Bootstrap方法
7.3方差分析
7.4回歸分析
7.5基於灰色模型和Bootstrap理論的大規模定制質量控制方法研究
習題7
第8章時間序列
8.1確定性時間序列分析方法
8.2平穩時間序列模型
8.3時間序列的Matlab相關工具箱及命令
8.4ARIMA序列與季節性序列
習題8
第9章支持向量機
9.1支持向量分類機的基本原理
9.2支持向量機的Matlab命令及應用例子
9.3乳腺癌的診斷
習題9
分析
10.1聚類分析
10.2主成分分析
10.3因子分析
10.4判別分析
10.5典型相關分析
10.6對應分析
10.7多維標度法
習題10
1章偏最小二乘回歸分析
11.1偏最小二乘回歸分析概述
11.2Matlab偏最小二乘回歸命令plsregress
11.3案例分析
習題11
2章現代優化算法
12.1模擬退火算法
12.2遺傳算法
12.3改進的遺傳算法
12.4Matlab遺傳算法工具
習題12
3章數字圖像處理
13.1數字圖像概述
13.2亮度變換與空間濾波
13.3頻域變換
13.4數字圖像的水印防偽
13.5圖像的加密和隱藏
習題13
4章綜合評價與決策方法
14.1理想解法
14.2模糊綜合評判法
14.3數據包絡分析
14.4灰色關聯分析法
14.5主成分分析法
14.6秩和比綜合評價法
14.7案例分析
習題14
5章預測方法
15.1微分方程模型
15.2灰色預測模型
15.3差分方程
15.4馬爾可夫預測
15.5時間序列
15.6插值與擬合
15.網絡
習題15
6章目標規劃
16.1目標規劃的數學模型
16.2求解目標規劃的序貫算法
16.3多目標規劃的Matlab解法
16.4目標規劃模型的實例
習題16
附錄AMatlab軟件入門
A.1Matlab“幫助”的使用
A.2數據的輸入
A.3繪圖命令
A.4Matlab在高等數學中的應用
A.5Matlab在線性代數中的應用
A.6數據處理
附錄BLingo軟件的使用
B.1Lingo軟件的基本語法
B.2Lingo函數
B.3線性規劃模型舉例
參考文獻
內容簡介
《數學建模算法與應用(第2版)》作者根據多年數學建模競賽輔導工作的經驗編寫《數學建模算法與應用(第2版)》，涵蓋了很多同類型書籍較少涉及的新算法和熱點技術，主要內容包括時間序列、支持向量機、偏很小二乘回歸分析、現代優化算法、數字圖像處理、綜合評價與決策方法、預測方法以及數學建模經典算法等內容。全書繫統全面，各章節相對獨立。《數學建模算法與應用(第2版)》所選案例具有代表性，注重從不同側面反映數學思想在實際問題中的靈活應用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法應用的實現性，克服了很多讀者看懂算法卻解決不了實際問題的困難。
