非線性最優(yōu)化基礎(chǔ)

出版時間:2011-5  出版社:科學(xué)出版社  作者:[日] Masao Fukushima  頁數(shù):188  譯者:林貴華  
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內(nèi)容概要

  《非線性最優(yōu)化基礎(chǔ)》(作者福島雅夫)從凸分析的觀點全面系統(tǒng)地介紹了非線性最優(yōu)化的基本理論,是國際著名優(yōu)化專家Masao
Fulkushima教授的最新力作。書中不僅詳盡透徹地講解了(光滑與非光滑優(yōu)化問題、半定規(guī)劃問題等)各類優(yōu)化問題的最優(yōu)性理論、穩(wěn)定性理論、靈敏度分析、對偶性理論以及相關(guān)的凸分析基礎(chǔ)等,還深入介紹了變分不等式問題、非線性互補(bǔ)問題以及均衡約束數(shù)學(xué)規(guī)劃問題等均衡問題的最新結(jié)果。
  《非線性最優(yōu)化基礎(chǔ)》既可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材,也可作為相關(guān)科研人員的參考書。

作者簡介

作者:(日本)Masao Fukushima 譯者:林貴華

書籍目錄

中文版序
中文版前言
前言
第1章 最優(yōu)化問題簡介
 1.1 最優(yōu)化問題
 1.2 本書內(nèi)容簡介
第2章 凸分析
 2.1 向量與矩陣
 2.2 開集、閉集與極限
 2.3 凸集
 2.4 分離定理
 2.5 錐與極錐
 2.6 函數(shù)的連續(xù)性與可微性
 2.7 函數(shù)
 2.8 共軛函數(shù)
 2.9 示性函數(shù)與支撐函數(shù)
 2.10 凸函數(shù)的次梯度
 2.11 非凸函數(shù)的次梯度
 2.12 點集映射
 2.13 單調(diào)映射
 2.14 習(xí)題
第3章 最優(yōu)性條件
 3.1 切錐與最優(yōu)性條件
 3.2 Karush-Kuhn—Tucker條件
 3.3 約束規(guī)范
 3.4 鞍點定理
 3.5 二階最優(yōu)性條件
 3.6 等式與不等式約束優(yōu)化問題
 3.7 不可微最優(yōu)化問題
 3.8 半定規(guī)劃問題
 3.9 最優(yōu)解的連續(xù)性
 3.10 靈敏度分析
 3.11 習(xí)題
第4章 對偶性理論
 4.1 極大極小問題與鞍點
 4.2 Lagrange對偶問題
 4.3 Lagrange對偶性
 4.4 Lagrange對偶性的推廣
 4.5 Fenchel對偶性
 4.6 半定規(guī)劃問題的對偶性
 4.7 習(xí)題
第5章 均衡問題
 5.1 變分不等式與互補(bǔ)問題
 5.2 解的存在性與唯一性
 5.3 再定式為等價方程組
 5.4 價值函數(shù)
 5.5 MPEC
 5.6 習(xí)題
參考文獻(xiàn)
索引
后記
譯者后記
《現(xiàn)代數(shù)學(xué)譯叢》已出版書目

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁:插圖:凸集、凸函數(shù)及其相關(guān)性質(zhì)在所謂凸分析的框架內(nèi)得到了系統(tǒng)的研究,并且提供了形成最優(yōu)化理論核心的很多重要內(nèi)容。第2章將講述凸集與分離超平面、錐與極錐、凸函數(shù)的共軛函數(shù)與次梯度等基本概念及其各種性質(zhì),同時還將介紹非凸函數(shù)的廣義次梯度、點集映射與其連續(xù)性和單調(diào)性等在處理最優(yōu)化問題及相關(guān)問題時經(jīng)常遇到的知識。該章內(nèi)容將被以后各章頻繁引用。最優(yōu)性條件意即最優(yōu)解應(yīng)該滿足的條件,它在優(yōu)化算法的設(shè)計以及理論分析等方面起著基本的作用,已經(jīng)成為最優(yōu)化理論的基石。此外,當(dāng)問題中所含系數(shù)的值發(fā)生變化時,研究最優(yōu)解與目標(biāo)函數(shù)值等會受到何種影響的問題也是現(xiàn)實中的重要課題之一,第3章將詳細(xì)講解最常用的最優(yōu)性條件——Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件,此外也將介紹利用函數(shù)的Hesse矩陣所描述的二階最優(yōu)性條件、不可微最優(yōu)化問題的廣義KKT條件,以及以矩陣為變量的半定規(guī)劃問題的KKT條件等內(nèi)容。進(jìn)一步,還將講述靈敏度分析的內(nèi)容,即研究當(dāng)系數(shù)發(fā)生變化時,最優(yōu)解的連續(xù)性等定性結(jié)果以及目標(biāo)函數(shù)值的變化率等定量信息。在研究最優(yōu)化問題時,在很多情況下,如果換個角度來考慮對偶問題,可能會使問題變得容易處理。人們利用這種思想已經(jīng)開發(fā)出了針對各種不同問題的基于對偶性理論的優(yōu)化算法,這些算法已得到了廣泛的應(yīng)用。第4章將首先介紹Lagrange對偶問題的定義及其性質(zhì),然后引入對偶問題的一般形式,并將特別討論關(guān)于非凸最優(yōu)化問題的對偶性。此外,還將講述凸規(guī)劃問題的Fenchel對偶問題,并討論半定規(guī)劃問題的對偶性理論。

編輯推薦

《非線性最優(yōu)化基礎(chǔ)》是現(xiàn)代數(shù)學(xué)譯叢之一。

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用戶評論 (總計29條)

 
 

  •   這本書是比較有特色的,側(cè)重于理論分析,包括凸分析,最優(yōu)性條件,對偶性,均衡問題;涉及特別是其中特別對對偶性和均衡問題的描寫。帶有很強(qiáng)的作者福島雅夫教授的個人的特點。

    我認(rèn)為,這本書和 Nocedal, Wright的數(shù)值最優(yōu)化以及袁亞湘和孫文瑜的最優(yōu)化理論與方法可以形成互補(bǔ)。在很多相關(guān)著作高度重復(fù)的現(xiàn)在,這是一本非常難得的好教材。
  •   比較系統(tǒng)的對非線性優(yōu)化介紹,喜歡!
  •   很好的非線性規(guī)劃的書籍,值得認(rèn)真研讀!
  •   好的優(yōu)化 問題的書
  •   這本書是日本教授 Masao Fukushima 所著,內(nèi)容極為簡潔,適合經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)研究者使用。
  •   這書是國外優(yōu)化學(xué)者寫的,內(nèi)容很新很全面啊
  •   很好的優(yōu)化教材。
  •   質(zhì)量就不說了,內(nèi)容挺好的,是導(dǎo)師推薦買的書,里邊講的都是最基礎(chǔ)的,定理也給出了詳細(xì)的證明,可以好好看看
  •   書中邏輯清晰 比較實用 適合有一定基礎(chǔ)的讀者
  •   需要一定基礎(chǔ)哦
  •   是教材,所以直接就買了,沒有多想,感覺不錯,第二天東西就到了!很好!
  •   書不錯,值得夸贊,好書,挺好
  •   書印刷質(zhì)量不錯,內(nèi)容正在學(xué)習(xí)!
  •   專業(yè)課的書,還沒看
  •   學(xué)術(shù)經(jīng)典
  •   需要些基礎(chǔ)才可以流暢的閱讀,感覺不如 convex optimization
  •   這本書適合本領(lǐng)域的人看
  •   作者是優(yōu)化界知名的學(xué)者,譯者是作者的學(xué)生,值得一讀!
  •   不記得自己買過這本書啊。。。。。
  •   全是數(shù)學(xué)理論,和證明,描述不是通俗,而是很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo),好多定理基礎(chǔ)看不懂額!我又不是數(shù)學(xué)系!工程技術(shù)人員看得懂就怪了,難度和自動化博士學(xué)的泛函有的一拼!日本數(shù)學(xué)大師寫的...基礎(chǔ)夠得可以買,其余專業(yè)慎重...
  •   很好,由淺入深,很喜歡!
  •   紙質(zhì)比較粗糙,送貨很快。
  •   一起買了幾本書,這本最后到的。書很臟,封面和側(cè)邊都有污漬,書籍還折了,還以為是舊書。懷疑在店里的貨架上白了N年了?不過書還是本好書!
  •   大概看了看這本書還不錯,有不少例題,很適合自學(xué)!
  •   凝練、優(yōu)美。很適合工程技術(shù)人員參考。
  •   智慧的結(jié)晶.支持一下.
  •   福島雅夫是京都大學(xué)情報學(xué)研究科數(shù)理情報學(xué)專攻的教授是優(yōu)化方面的大家這本書行文流暢,通俗易懂,并且無處不體現(xiàn)著福島教授對數(shù)學(xué)之美的追求讀者不光能從書中學(xué)到優(yōu)化的知識,更是會對自己以前的數(shù)學(xué)知識有一個新的認(rèn)識可以說是一本讓人不忍一口氣讀完的好書。
  •   看過幾本最優(yōu)化的書,覺得這本書比較好讀易懂,例子也還有幾個,不像有的教材,一個例子也沒有,正在讀。
  •   運(yùn)送很快,書是正品,質(zhì)量過關(guān)。
 

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