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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　優(yōu)化從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是在多個(gè)選擇方案中，選擇結(jié)果那個(gè)方案。優(yōu)化方法又稱為數(shù)學(xué)規(guī)劃，是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)分支，主要解決優(yōu)計(jì)劃、優(yōu)分配、優(yōu)決策、優(yōu)設(shè)計(jì)、優(yōu)管理等問(wèn)題。本書(shū)主要內(nèi)容包括優(yōu)化問(wèn)題的概念與分類、優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模、優(yōu)化算法的一般過(guò)程及算法的一般特性、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃以及啟發(fā)式算法的思想和常見(jiàn)的啟發(fā)式算法。本書(shū)強(qiáng)調(diào)對(duì)基本概念的理解，通過(guò)對(duì)典型算法的剖析，理解優(yōu)化算法的本質(zhì)。算法之間的改進(jìn)過(guò)程和比較，可以幫助理解算法的特性和適應(yīng)性，了解算法的不足和改進(jìn)方向，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)新的算法奠定基礎(chǔ)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《最優(yōu)化方法基礎(chǔ)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

1 概論
1．1 線性規(guī)劃問(wèn)題
1．2 非線性最優(yōu)化問(wèn)題
1．3 多目標(biāo)規(guī)劃
1．4 目標(biāo)規(guī)劃
1．5 多層規(guī)劃
習(xí)題
2 最優(yōu)化模型
2．1 五步方法建模
2．2 靈敏性分析
2．3 靈敏性與穩(wěn)健性
2．4 最優(yōu)化模型的評(píng)價(jià)
2．5 最優(yōu)化模型求解
2．6 常用的算法搜索結(jié)構(gòu)
2．7 凸集和凸函數(shù)
習(xí)題
3 線性規(guī)劃
3．1 線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式
3．2 基本定理
3．3 單純形法
3．4 單純形表
3．5 兩階段法與大M法
習(xí)題
4 無(wú)約束非線性最優(yōu)化方法
4．1 最優(yōu)化條件
4．2 非線性最優(yōu)化的算法步驟
4．3 步長(zhǎng)因子的搜索——一維搜索
4．4 下降方向的搜索——解析法
4．5 下降方向的搜索——直接法
4．6 無(wú)約束最優(yōu)化方法的評(píng)價(jià)和選擇
習(xí)題
5 約束非線性最優(yōu)化方法
5．1 最優(yōu)化條件
5．2 罰函數(shù)法
5．3 可行方向法
5．4 二次規(guī)劃
5．5 序列二次規(guī)劃法
5．6 非線性最小二乘問(wèn)題
習(xí)題
6 啟發(fā)式算法概述
6．1 軌跡法
6．2 群體法
6．3 混合啟發(fā)式算法
習(xí)題
7 模擬退火算法
7．1 模擬退火算法的基本原理
7．2 模擬退火算法的模型
7．3 模擬退火算法的可行性
7．4 模擬退火算法的改進(jìn)
習(xí)題
8 遺傳算法
8．1 起源與發(fā)展
8．2 基本術(shù)語(yǔ)
8．3 基本遺傳算法
8．4 改進(jìn)遺傳算法
習(xí)題
9 粒子群優(yōu)化算法
9．1 粒子群算法概述
9．2 基本粒子群算法
9．3 改進(jìn)粒子群算法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)