最優化理論與方法pdf

『壹』 最優化理論與方法的目錄

第1篇線性規劃與整數規劃
1最優化基本要素
1.1優化變數
1.2目標函數
1.3約束條件
1.4最優化問題的數學模型及分類
1.5最優化方法概述
習題
參考文獻
2線性規劃
2.1線性規劃數學模型
2.2線性規劃求解基本原理
2.3單純形方法
2.4初始基本可行解的獲取
習題
參考文獻
3整數規劃
3.1整數規劃數學模型及窮舉法
3.2割平面法
3.3分枝定界法
習題
參考文獻
第2篇非線性規劃
4非線性規劃數學基礎
4.1多元函數的泰勒展開式
4.2函數的方向導數與最速下降方向
4.3函數的二次型與正定矩陣
4.4無約束優化的極值條件
4.5凸函數與凸規劃
4.6約束優化的極值條件
習題
參考文獻
5一維最優化方法
5.1搜索區間的確定
5.2黃金分割法
5.3二次插值法
5.4切線法
5.5格點法
習題
參考文獻
6無約束多維非線性規劃方法
6.1坐標輪換法
6.2最速下降法
6.3牛頓法
6.4變尺度法
6.5共軛方向法
6.6單純形法
6.7最小二乘法
習題
參考文獻
7約束問題的非線性規劃方法
7.1約束最優化問題的間接解法
7.2約束最優化問題的直接解法
習題
參考文獻
8非線性規劃中的一些其他方法
8.1多目標優化
8.2數學模型的尺度變換
8.3靈敏度分析及可變容差法
習題
參考文獻
第3篇智能優化方法
9啟發式搜索方法
9.1圖搜索演算法
9.2啟發式評價函數
9.3A*搜索演算法
習題
參考文獻
10Hopfield神經網路優化方法
10.1人工神經網路模型
10.2Hopfield神經網路
10.3Hopfield網路與最優化問題
習題
參考文獻
11模擬退火法與均場退火法
11.1模擬退火法基礎
11.2模擬退火演算法
11.3隨機型神經網路
11.4均場退火
習題
參考文獻
12遺傳演算法
12.1遺傳演算法實現
12.2遺傳演算法示例
12.3實數編碼的遺傳演算法
習題
參考文獻
第4篇變分法與動態規劃
13變分法
13.1泛函
13.2泛函極值條件——歐拉方程
13.3可動邊界泛函的極值
13.4條件極值問題
13.5利用變分法求解最優控制問題
習題
參考文獻
14最大（小）值原理
14.1連續系統的最大（小）值原理
14.2應用最大（小）值原理求解最優控制問題
14.3離散系統的最大（小）值原理
習題
參考文獻
15動態規劃
15.1動態規劃數學模型與演算法
15.2確定性多階段決策
15.3動態系統最優控制問題
習題
參考文獻
附錄A中英文索引
Part 1Linear Programming and Integer Programming
1Fundamentals of Optimization
1.1Optimal Variables
1.2Objective Function
1.3Constraints
1.4Mathematical Model and Classification of Optimization
1.5Introction of Optimal Methods
Problems
References
2Linear Programming
2.1Mathematical Models of Linear Programming
2.2Basic Principles of Linear Programming
2.3Simplex Method
2.4Acquirement of Initial Basic Feasible Solution
Problems
References
3Integer Programming
3.1Mathematical Models of Integer Programming and Enumeration
Method
3.2Cutting Plane Method
3.3Branch and Bound Method
Problems
References
Part 2Non?Linear Programming
4Mathematical Basis of Non?Linear Programming
4.1Taylor Expansion of Multi?Variable Function
4.2Directional Derivative of Function and Steepest Descent Direction
4.3Quadratic Form and Positive Matrix
4.4Extreme Conditions of Unconstrained Optimum
4.5Convex Function and Convex Programming
4.6Extreme Conditions of Constrained Optimum
Problems
References
5One?Dimensional Optimal Methods
5.1Determination of Search Interval
5.2Golden Section Method
5.3Quadratic Interpolation Method
5.4Tangent Method
5.5Grid Method
Problems
References
6Non?Constraint Non?Linear Programming
6.1Coordinate Alternation Method
6.2Steepest Descent Method
6.3Newton?s Method
6.4Variable Metric Method
6.5Conjugate Gradient Algorithm
6.6Simplex Method
6.7Least Squares Method
Problems
References
7Constraint Optimal Methods
7.1Constraint Optimal Indirect Methods
7.2Constraint Optimal Direct Methods
Problems
References
8Other Methods in Non Linear Programming
8.1Multi Objectives Optimazation
8.2Metric Variation of a Mathematic Model
8.3Sensitivity Analysis and Flexible Tolerance Method
Problems
References
Part 3Intelligent Optimization Method
9Heuristic Search Method
9.1Graph Search Method
9.2Heuristic Evaluation Function
9.3A*Search Method
Problems
References
10Optimization Method Based on Hopfield Neural Networks
10.1Artificial Neural Networks Model
10.2Hopfield Neural Networks
10.3Hopfield Neural Networks and Optimization Problems
Problems
References
11Simulated Annealing Algorithm and Mean Field Annealing Algorithm
11.1Basis of Simulated Annealing Algorithm
11.2Simulated Annealing Algorithm
11.3Stochastic Neural Networks
11.4Mean Field Annealing Algorithm
Problems
References
12Genetic Algorithm
12.1Implementation Procere of Genetic Algorithm
12.2Genetic Algorithm Examples
12.3Real?Number Encoding Genetic Algorithm
Problems
References
Part 4Variation Method and Dynamic Programming
13Variation Method
13.1Functional
13.2Functional Extreme Value Condition—Euler?s Equation
13.3Functional Extreme Value for Moving Boundary
13.4Conditonal Extreme Value
13.5Solving Optimal Control with Variation Method
Problems
References
14Maximum (Minimum) Principle
14.1Maximum (Minimum) Principle for Continuum System
14.2Applications of Maximum (Minimum) Principle
14.3Maximum (Minimum) Principle for Discrete System
Problems
References
15Dynamic Programming
15.1Mathematic Model and Algorithm of Dynamic Programming
15.2Deterministic Multi?Stage Process Decision
15.3Optimal Control of Dynamic System
Problems
References
Appendix AChinese and English Index

『貳』 最優化理論與方法

您好我下面給你簡短的解釋一下最優化理論和方法——牛頓迭代法，它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。多數方程不存在求根公式，因此求精確根非常困難，甚至不可能，從而尋找方程的近似根就顯得重要。該方法使用函數f(x)的泰勒級數的前面幾項來尋找方程f(x)=0的根。

『叄』 什麼是最優化原理與方法

最優化原理可這樣闡述：一個最優化策略具有這樣的性質，不論過去狀態和決策如何，對前面的決策所形成的狀態而言，餘下的諸決策必須構成最優策略。簡而言之，一個最優化策略的子策略總是最優的。一個問題滿足最優化原理又稱其具有最優子結構性質。
最優化方法（也稱做運籌學方法）是近幾十年形成的，它主要運用數學方法研究各種系統的優化途徑及方案，為決策者提供科學決策的依據。最優化方法的主要研究對象是各種有組織系統的管理問題及其生產經營活動。最優化方法的目的在於針對所研究的系統，求得一個合理運用人力、物力和財力的最佳方案，發揮和提高系統的效能及效益，最終達到系統的最優目標。實踐表明，隨著科學技術的日益進步和生產經營的日益發展，最優化方法已成為現代管理科學的重要理論基礎和不可缺少的方法，被人們廣泛地應用到公共管理、經濟管理、國防等各個領域，發揮著越來越重要的作用。本章將介紹最優化方法的研究對象、特點，以及最優化方法模型的建立和模型的分析、求解、應用。主要是線性規劃問題的模型、求解（線性規劃問題的單純形解法）及其應用――運輸問題；以及動態規劃的模型、求解、應用――資源分配問題。

『肆』 什麼是最優化理論與演算法

包括線性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點演算法、非線性規劃K?T條件、無約束最優化方法、約束最優化方法、整數規劃和動態規劃等內容

屬於運籌學的內容

『伍』 最優化理論與演算法的內容簡介

本書是陳寶林教授在多年實踐基礎上編著的.書中包括線性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點演算法、非線性規劃K?T條件、無約束最優化方法、約束最優化方法、整數規劃和動態規劃等內容.本書含有大量經典的和新近的演算法,有比較系統的理論分析,實用性比較強;定理的證明和演算法的推導主要以數學分析和線性代數為基礎,比較簡單易學.本書可以作為運籌學類課程的教學參考書,也可供應用數學工作者和工程技術人員參考。

『陸』 最優化理論與方法

本書系統地介紹了在機械工程學科中常用的最優化理論與方法，分為線性規劃與整數規劃、非線性規劃、智能優化方法、變分法與動態規劃4個篇次，共15章。第1篇包含最優化基本要素、線性規劃和整數規劃。

在介紹優化變數、目標函數、約束條件和數學建模等最優化的基本內容後，討論了線性規劃求解基本原理和最常用的單純形方法，然後給出了兩種用於整數線性規劃的求解方法。在第2篇的非線性規劃中，包含了非線性規劃數學分析基礎、一維最優化方法、無約束多維最優化方法、約束非線性規劃方法等。

『柒』 最優化理論與方法怎麼樣，最優化理論與方法好不好

最優化理論與方法是一門應用數學學科，最優化問題是數學中一大類在各種不同條件下求函數的最大值和最小值問題的統稱，最簡單的如高等數學中求函數的最大值與最小值，按按照有沒有約束條件分為無約束優化和約束優化，按照函數及約束條件的類型分為線性規劃和非線性規劃，還有許多特殊的問題比如凸優化等等。最優化問題在其他學科及工程技術計算和經濟管理問題中都有廣泛應用，如現在最熱門的大數據等

『捌』 最優化理論與方法

《 最優化理論與方法》是2008年6月1日國防工業出版社出版的圖書，作者是傅英定。本書內容包括最優化基礎、線性規劃、對偶線性規劃、無約束最優化方法、約束優化方法、直接搜索的方向加速法、多目標優化、動態規劃等內容。

本書是在原教材《最優化理論與方法》的基礎上修改而成的。這次修改聽取了使用本書的師生的意見，刪去了一些較繁雜的數學推導，增加了一些較成熟的演算法，糾正了一些編排錯誤，使內容與系統更加完整，便於自學與教學。

本書具有取材得當、難易適度、注意思想、演算法簡明、便於自學與教學的特點，適合工科研究生、工科高年級本科生和應用數學專業學生使用。

本書系統地介紹了在機械工程學科中常用的最優化理論與方法，分為線性規劃與整數規劃、非線性規劃、智能優化方法、變分法與動態規劃4個篇次，共15章。第1篇包含最優化基本要素、線性規劃和整數規劃。

在介紹優化變數、目標函數、約束條件和數學建模等最優化的基本內容後，討論了線性規劃求解基本原理和最常用的單純形方法，然後給出了兩種用於整數線性規劃的求解方法。在第2篇的非線性規劃中，

包含了非線性規劃數學分析基礎、一維最優化方法、無約束多維最優化方法、約束非線性規劃方法等。

第3篇的智能優化方法包括啟發式搜索方法Hopfield神經網路優化方法、模擬退火法與均場退火法、遺傳演算法等內容。在第4篇中，介紹了變分法、最大（小）值原理和動態規劃等內容。各章都配備了習題。

本書可作為高等院校機械工程一級學科各專業的最優化理論與方法課程的研究生教材和教師的教學和科研參考書，也可作為其他相關專業的教學用書，以及從事生產規劃、優化設計和最優控制方面工作的工程技術與科研人員的參考用書。

『玖』 最優化理論與方法難嗎

難。
根據查詢相關公開信息顯示，這個方法是大二的高階演算法，相對復雜。
最優化理論和方法——牛頓迭代法，它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。

『拾』 最優化理論與方法的介紹

最優化理論與方法是一本由傅英定，成孝予，唐應輝根據《最優化理論與方法》（作者黃平、孟永鋼）改進的。