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內(nèi)容簡介

　　優(yōu)化從本質(zhì)上來說就是在多個選擇方案中，選擇結(jié)果那個方案。優(yōu)化方法又稱為數(shù)學規(guī)劃，是運籌學的一個分支，主要解決優(yōu)計劃、優(yōu)分配、優(yōu)決策、優(yōu)設計、優(yōu)管理等問題。本書主要內(nèi)容包括優(yōu)化問題的概念與分類、優(yōu)化問題的數(shù)學建模、優(yōu)化算法的一般過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的啟發(fā)式算法。本書強調(diào)對基本概念的理解，通過對典型算法的剖析，理解優(yōu)化算法的本質(zhì)。算法之間的改進過程和比較，可以幫助理解算法的特性和適應性，了解算法的不足和改進方向，為進一步學習新的算法奠定基礎。

作者簡介

暫缺《最優(yōu)化方法基礎》作者簡介

圖書目錄

1 概論
1．1 線性規(guī)劃問題
1．2 非線性最優(yōu)化問題
1．3 多目標規(guī)劃
1．4 目標規(guī)劃
1．5 多層規(guī)劃
習題
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)化模型的評價
2．5 最優(yōu)化模型求解
2．6 常用的算法搜索結(jié)構
2．7 凸集和凸函數(shù)
習題
3 線性規(guī)劃
3．1 線性規(guī)劃的標準形式
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
習題
4 無約束非線性最優(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 無約束最優(yōu)化方法的評價和選擇
習題
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 非線性最小二乘問題
習題
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
習題
8 遺傳算法
8．1 起源與發(fā)展
8．2 基本術語
8．3 基本遺傳算法
8．4 改進遺傳算法
習題
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 改進粒子群算法
習題
參考文獻