最优化理论与方法pdf

‘壹’ 最优化理论与方法的目录

第1篇线性规划与整数规划
1最优化基本要素
1.1优化变量
1.2目标函数
1.3约束条件
1.4最优化问题的数学模型及分类
1.5最优化方法概述
习题
参考文献
2线性规划
2.1线性规划数学模型
2.2线性规划求解基本原理
2.3单纯形方法
2.4初始基本可行解的获取
习题
参考文献
3整数规划
3.1整数规划数学模型及穷举法
3.2割平面法
3.3分枝定界法
习题
参考文献
第2篇非线性规划
4非线性规划数学基础
4.1多元函数的泰勒展开式
4.2函数的方向导数与最速下降方向
4.3函数的二次型与正定矩阵
4.4无约束优化的极值条件
4.5凸函数与凸规划
4.6约束优化的极值条件
习题
参考文献
5一维最优化方法
5.1搜索区间的确定
5.2黄金分割法
5.3二次插值法
5.4切线法
5.5格点法
习题
参考文献
6无约束多维非线性规划方法
6.1坐标轮换法
6.2最速下降法
6.3牛顿法
6.4变尺度法
6.5共轭方向法
6.6单纯形法
6.7最小二乘法
习题
参考文献
7约束问题的非线性规划方法
7.1约束最优化问题的间接解法
7.2约束最优化问题的直接解法
习题
参考文献
8非线性规划中的一些其他方法
8.1多目标优化
8.2数学模型的尺度变换
8.3灵敏度分析及可变容差法
习题
参考文献
第3篇智能优化方法
9启发式搜索方法
9.1图搜索算法
9.2启发式评价函数
9.3A*搜索算法
习题
参考文献
10Hopfield神经网络优化方法
10.1人工神经网络模型
10.2Hopfield神经网络
10.3Hopfield网络与最优化问题
习题
参考文献
11模拟退火法与均场退火法
11.1模拟退火法基础
11.2模拟退火算法
11.3随机型神经网络
11.4均场退火
习题
参考文献
12遗传算法
12.1遗传算法实现
12.2遗传算法示例
12.3实数编码的遗传算法
习题
参考文献
第4篇变分法与动态规划
13变分法
13.1泛函
13.2泛函极值条件——欧拉方程
13.3可动边界泛函的极值
13.4条件极值问题
13.5利用变分法求解最优控制问题
习题
参考文献
14最大（小）值原理
14.1连续系统的最大（小）值原理
14.2应用最大（小）值原理求解最优控制问题
14.3离散系统的最大（小）值原理
习题
参考文献
15动态规划
15.1动态规划数学模型与算法
15.2确定性多阶段决策
15.3动态系统最优控制问题
习题
参考文献
附录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

‘贰’ 最优化理论与方法

您好我下面给你简短的解释一下最优化理论和方法——牛顿迭代法，它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得重要。该方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。

‘叁’ 什么是最优化原理与方法

最优化原理可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之，一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。
最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解（线性规划问题的单纯形解法）及其应用――运输问题；以及动态规划的模型、求解、应用――资源分配问题。

‘肆’ 什么是最优化理论与算法

包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K?T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容

属于运筹学的内容

‘伍’ 最优化理论与算法的内容简介

本书是陈宝林教授在多年实践基础上编着的.书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K?T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容.本书含有大量经典的和新近的算法,有比较系统的理论分析,实用性比较强;定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础,比较简单易学.本书可以作为运筹学类课程的教学参考书,也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。

‘陆’ 最优化理论与方法

本书系统地介绍了在机械工程学科中常用的最优化理论与方法，分为线性规划与整数规划、非线性规划、智能优化方法、变分法与动态规划4个篇次，共15章。第1篇包含最优化基本要素、线性规划和整数规划。

在介绍优化变量、目标函数、约束条件和数学建模等最优化的基本内容后，讨论了线性规划求解基本原理和最常用的单纯形方法，然后给出了两种用于整数线性规划的求解方法。在第2篇的非线性规划中，包含了非线性规划数学分析基础、一维最优化方法、无约束多维最优化方法、约束非线性规划方法等。

‘柒’ 最优化理论与方法怎么样，最优化理论与方法好不好

最优化理论与方法是一门应用数学学科，最优化问题是数学中一大类在各种不同条件下求函数的最大值和最小值问题的统称，最简单的如高等数学中求函数的最大值与最小值，按按照有没有约束条件分为无约束优化和约束优化，按照函数及约束条件的类型分为线性规划和非线性规划，还有许多特殊的问题比如凸优化等等。最优化问题在其他学科及工程技术计算和经济管理问题中都有广泛应用，如现在最热门的大数据等

‘捌’ 最优化理论与方法

《 最优化理论与方法》是2008年6月1日国防工业出版社出版的图书，作者是傅英定。本书内容包括最优化基础、线性规划、对偶线性规划、无约束最优化方法、约束优化方法、直接搜索的方向加速法、多目标优化、动态规划等内容。

本书是在原教材《最优化理论与方法》的基础上修改而成的。这次修改听取了使用本书的师生的意见，删去了一些较繁杂的数学推导，增加了一些较成熟的算法，纠正了一些编排错误，使内容与系统更加完整，便于自学与教学。

本书具有取材得当、难易适度、注意思想、算法简明、便于自学与教学的特点，适合工科研究生、工科高年级本科生和应用数学专业学生使用。

本书系统地介绍了在机械工程学科中常用的最优化理论与方法，分为线性规划与整数规划、非线性规划、智能优化方法、变分法与动态规划4个篇次，共15章。第1篇包含最优化基本要素、线性规划和整数规划。

在介绍优化变量、目标函数、约束条件和数学建模等最优化的基本内容后，讨论了线性规划求解基本原理和最常用的单纯形方法，然后给出了两种用于整数线性规划的求解方法。在第2篇的非线性规划中，

包含了非线性规划数学分析基础、一维最优化方法、无约束多维最优化方法、约束非线性规划方法等。

第3篇的智能优化方法包括启发式搜索方法Hopfield神经网络优化方法、模拟退火法与均场退火法、遗传算法等内容。在第4篇中，介绍了变分法、最大（小）值原理和动态规划等内容。各章都配备了习题。

本书可作为高等院校机械工程一级学科各专业的最优化理论与方法课程的研究生教材和教师的教学和科研参考书，也可作为其他相关专业的教学用书，以及从事生产规划、优化设计和最优控制方面工作的工程技术与科研人员的参考用书。

‘玖’ 最优化理论与方法难吗

难。
根据查询相关公开信息显示，这个方法是大二的高阶算法，相对复杂。
最优化理论和方法——牛顿迭代法，它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。

‘拾’ 最优化理论与方法的介绍

最优化理论与方法是一本由傅英定，成孝予，唐应辉根据《最优化理论与方法》（作者黄平、孟永钢）改进的。