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本書共8章，第1章概述1stOpt的基本功能、特色、應用領域和工作環(huán)境；第2章介紹lstOpt在數(shù)值優(yōu)化方面的基本應用，包括函數(shù)優(yōu)化、方程求解、非線性擬合、微分方程以及混合編程技巧等；第3章講解1stOpt附帶的專用工具箱，包括公式自動搜索匹配、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、聚類等工具箱的使用；第4、5兩章通過實例呈現(xiàn)1stOpt在運籌學和數(shù)學建模方面的應用；第6章專門講解1stOpt在水文水資源工程領域的實際應用案例；第7章介紹眾多典型數(shù)值計算綜合案例分析；第8章是1stOpt與Lingo和GAMS軟件的優(yōu)慶捳楲瑰?牳

本書第１版自２０１２年出版至今已有七年。１ｓｔＯｐｔ軟件版本也從彼時的４．０升級至此時的８．０，功能和內(nèi)容都有很大的提升、擴充和改進，成為集數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘與科學數(shù)值優(yōu)化計算為一體的綜合科學計算平臺。其用戶數(shù)呈幾何級增長，應用領域覆蓋各行各業(yè)，一些高校已將其作為一門課程來教授，數(shù)千項國家自然基金科研項目及世界五百強的一些企業(yè)均采用該軟件平臺，在國外軟件占壟斷地位的今天，這對于一款國產(chǎn)科學計算軟件而言不能不說是一個奇跡，而這樣一個奇跡的背后則是技術實力的體現(xiàn)。
人工智能毫無疑問是目前科技界的熱中之熱，其前景不可估量。從數(shù)學角度看，人工智能問題均可以歸結(jié)為數(shù)學優(yōu)化問題，而要完美解決這類問題的重要密鑰之一就是優(yōu)化算法，尤其是具有全局尋優(yōu)能力、理論上計算結(jié)果更好的全局優(yōu)化算法更是重中之重，成為當下科學領域研究的焦點。從２０世紀五六十年代提出的具有全局尋優(yōu)能力的模擬退火和遺傳算法，到如今的各種仿生智能算法，雖然都號稱是全局優(yōu)化算法，但實際表現(xiàn)與預想結(jié)果還有很大的差距，它們充其量只是在理論上具有全局優(yōu)化計算能力，而能被大眾普遍接受認可并在實際應用當中表現(xiàn)名副其實的并不多見。以最小二乘法曲線擬合為例，ＯｒｉｇｉｎＰｒｏ、Ｍａｔｌａｂ、ＩｇｏｒＰｒｏ或ＳｉｇｍａＰｌｏｔ等主流軟件，均還是采用經(jīng)典的局部最優(yōu)算法如麥考特法。全局最優(yōu)算法之所以不被采用，除了計算量大外，關鍵還是結(jié)果不穩(wěn)定、隨機性強、實際效果無法達到要求。與此形成對比的則是１ｓｔＯｐｔ，其獨有的通用全局優(yōu)化算法（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＧｌｏｂａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＵＧＯ），自提出并實現(xiàn)商用至今已有近２０年的時間，它的應用效果贏得了廣大用戶的信任，比上述采用局部最優(yōu)算法的軟件有壓倒性的優(yōu)勢。同時，能與ＵＧＯ算法功能效果相媲美的全局優(yōu)化算法還鮮有出現(xiàn)。１ｓｔＯｐｔ簡單清晰的使用界面及易懂易用的語言代碼，即使是非計算機、非數(shù)學類專業(yè)的用戶，在短時間內(nèi)也能解決以前耗時數(shù)月而未能解決的復雜數(shù)學問題。
相較第１版，本書除了介紹針對軟件改進所帶來的一些變化說明外，還增加了開發(fā)版的使用、工具箱介紹、綜合案例應用分析及優(yōu)化測試對比的內(nèi)容。
目前，１ｓｔＯｐｔ用戶眾多，但市面上比較全面且專門介紹１ｓｔＯｐｔ的書籍還不多，給用戶帶來諸多困惑和不便，也不利于１ｓｔＯｐｔ軟件的普及和應用。作者希望本書能填補并改善這方面的不足，也衷心希望本書內(nèi)容能幫助用戶快速和全面地了解和掌握該軟件的使用。
最后，書中所有案例源代碼已提交給１ｓｔＯｐｔ軟件開發(fā)商北京七維高科技有限公司，有需求的用戶可向其免費索取。

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