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內(nèi)容簡介

　　《最優(yōu)化方法》深入淺出地介紹了線性規(guī)劃、無約束與有約束的非線性優(yōu)化方法并對相關(guān)的理論作了必要的闡述．各部分的優(yōu)化方法都是實(shí)用算法，特別介紹了多項(xiàng)直至2007年的優(yōu)化方法最新成果?！蹲顑?yōu)化方法》可作為運(yùn)籌學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)和系統(tǒng)工程等專業(yè)的大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生和碩士研究生以及工科博士研究生的教材以及相關(guān)專業(yè)的教師，經(jīng)濟(jì)、管理與工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

暫缺《最優(yōu)化方法》作者簡介

圖書目錄

第1章　線性規(guī)劃的性質(zhì)與算法
　1.1　線性規(guī)劃的基本性質(zhì)
　1.2　線性規(guī)劃的基本算法
　1.3　線性規(guī)劃的最優(yōu)性條件
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第2章　線性規(guī)劃的對偶與算法發(fā)展
　2.1　對偶線性規(guī)劃
　2.2　整數(shù)線性規(guī)劃
　2.3　線性規(guī)劃的DantzigWolfe分解算法
　2.4　線性規(guī)劃的Karmarkar算法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第3章　無約束非線性最優(yōu)化方法
　3.1　預(yù)備知識(shí)
　3.2　最速下降法、牛頓法與改進(jìn)算法
　3.3　共軛梯度法
　3.4　擬牛頓算法
　3.5　信賴域方法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第4章　約束優(yōu)化的基本理論與算法
　4.1　約束規(guī)格與最優(yōu)性條件
　4.2　約束優(yōu)化的基本算法
　4.3　梯度投影算法與線性方程組方法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第5章　約束優(yōu)化問題的序列二次規(guī)劃方法
　5.1　SQP方法
　5.2　投影擬牛頓算法
　5.3　無嚴(yán)格互補(bǔ)松弛假設(shè)條件的算法
　參考文獻(xiàn)
第6章　超線性收斂的序列線性方程組方法
第7章　優(yōu)化問題的并行算法