出版時間:2010-8 出版社:科學出版社 作者:馬昌鳳 頁數:225
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內容概要
本書較系統地介紹了非線性最優(yōu)化問題的基本理論和算法,以及主要算法的Matlab程序設計。主要內容包括(精確或非精確)線搜索技術、最速下降法與(修正)牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、信賴域方法、非線性最小二乘問題的解法、約束優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件、罰函數法、可行方向法、二次規(guī)劃問題的解法、序列二次規(guī)劃法等。設計的Matlab程序有精確線搜索的0.618法和拋物線法、非精確線搜索的Armijo準則、最速下降法、牛頓法、再開始共軛梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信賴域方法、求解非線性最小二乘問題的L-M算法、解約束優(yōu)化問題的乘子法、求解二次規(guī)劃的有效集法、SQP子問題的光滑牛頓法以及求解約束優(yōu)化問題的SQP方法等。此外,本書配有豐富的例題和習題,并在附錄介紹了Matlab優(yōu)化工具箱的使用方法。本書既注重計算方法的實用性,又注意保持理論分析的嚴謹性,強調數值方法的思想和原理在計算機上的實現。讀者只需具備微積分、線性代數和Matlab程序設計方面的初步知識即可學習本書。 本書可供數學與應用數學、信息與計算科學專業(yè)的本科生,應用數學、計算數學、運籌學與控制論專業(yè)的研究生,理工科相關專業(yè)的研究生,對最優(yōu)化理論與算法感興趣的教師及科技工作者閱讀。
書籍目錄
第1章 最優(yōu)化理論基礎 1.1 最優(yōu)化問題的數學模型 1.2 向量和矩陣范數 1.3 函數的可微性與展開 1.4 凸集與凸函數 1.5 無約束問題的最優(yōu)性條件 1.6 無約束優(yōu)化問題的算法框架 習題1第2章 線搜索技術 2.1 精確線搜索及其Matlab實現 2.1.1 黃金分割法 2.1.2 拋物線法 2.2 非精確線搜索及其Matlab實現 2.2.1 Wolfe準則 2.2.2 Armijo準則 2.3 線搜索法的收斂性 習題2第3章 最速下降法和牛頓法 3.1 最速下降方法及其Maclab實現 3.2 牛頓法及其Matlab實現 3.3 修正牛頓法及其Matlab實現 習題3第4章 共軛梯度法 4.1 共軛方向法 4.2 共軛梯度法 4.3 共軛梯度法的Matlab程序 習題4第5章 擬牛頓法 5.1 擬牛頓法及其性質 5.2 BFGS算法及其Matlab實現 5.3 DFP算法及其Matlab實現 5.4 Broyden族算法及其Matlab實現 5.5 擬牛頓法的收斂性 習題5第6章 信賴域方法 6.1 信賴域方法的基本結構 6.2 信賴域方法的收斂性 6.3 信賴域子問題的求解 6.4 信賴域方法的Matlab程序 習題6第7章 非線性最小二乘問題 7.1 Gauss-Newton法 7.2 Levenberg-Marquardt方法 7.3 L-M算法的Matlab程序 習題7第8章 最優(yōu)性條件 8.1 等式約束問題的最優(yōu)性條件 8.2 不等式約束問題的最優(yōu)性條件 8.3 一般約束問題的最優(yōu)性條件 8.4 鞍點和對偶問題 習題8第9章 罰函數法 9.1 外罰函數法 9.2 內點法 9.2.1 不等式約束問題的內點法 9.2.2 一般約束問題的內點法 9.3 乘子法 9.3.1 等式約束問題的乘子法 9.3.2 一般約束問題的乘子法 9.4 乘子法的Matlab實現 習題9第10章 可行方向法 10.1 Zoutendijk可行方向法 10.1.1 線性約束下的可行方向法 10.1.2 非線性約束下的可行方向法 10.2 梯度投影法 10.2.1 梯度投影法的理論基礎 10.2.2 梯度投影法的計算步驟 10.3 簡約梯度法 10.3.1 Wolfe簡約梯度法 10.3.2 廣義簡約梯度法 習題10第11章 二次規(guī)劃 11.1. 等式約束凸二次規(guī)劃的解法 11.1.1 零空間方法 11.1.2 拉格朗日方法及其Matlab程序 11.2 一般凸二次規(guī)劃的有效集方法 11.2.1 有效集方法的理論推導 11.2.2 有效集方法的算法步驟 11.2.3 有效集方法的Matlab程序 習題11第12章 序列二次規(guī)劃法 12.1 牛頓-拉格朗日法 12.1.1 牛頓-拉格朗日法的基本理論 12.1.2 牛頓拉格朗日法的Matlab程序 12.2 SQP方法的算法模型 12.2.1 基于拉格朗日函數Hesse矩陣的SQP方法 12.2.2 基于修正Hesse矩陣的SQP方法 12.3 SQP方法的相關問題 12.3.1 二次規(guī)劃子問題的Hesse矩陣 12.3.2 價值函數與搜索方向的下降性 12.4 SQP方法的Matlab程序 12.4.1 SQP子問題的Matlab實現 12.4.2 SQP方法的Matlab實現 習題12參考文獻附錄 Matlab優(yōu)化工具箱簡介 A.1 線性規(guī)劃 A.2 二次規(guī)劃 A.3 無約束非線性優(yōu)化 A.4 非線性最小二乘問題 A.5 約束條件的非線性優(yōu)化命令 A.6 最小最大值的優(yōu)化問題
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