最優(yōu)化方法

內(nèi)容概要

　　《最優(yōu)化方法》介紹最優(yōu)化的基本概念、常用算法及有關(guān)的理論分析和應(yīng)用，全書包括7部分內(nèi)容，分別是緒論、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、現(xiàn)代優(yōu)化方法和MATLAB在優(yōu)化中的應(yīng)用。書中的部分例題和案例用MATLAB軟件做了演示計(jì)算，各章給出了典型例題并配有一定數(shù)量的習(xí)題，書后給出了部分習(xí)題答案或提示。便于讀者加深對(duì)書中內(nèi)容的理解?！　　蹲顑?yōu)化方法》可作為理工科大學(xué)數(shù)學(xué)類本科少學(xué)時(shí)和工科碩士研究生的最優(yōu)化課程教科書，還可作為理工科本科生和工程技術(shù)人員的學(xué)習(xí)參考書。

書籍目錄

前言一、緒論二、線性規(guī)劃第1章 線性規(guī)劃與單純形方法1.1 線性規(guī)劃問(wèn)題舉例1.2 線性規(guī)劃問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)形及解的概念1.3 線性規(guī)劃問(wèn)題的圖解法1.4 線性規(guī)劃的基本定理1.5 單純形方法1.6 單純形方法的補(bǔ)充與說(shuō)明習(xí)題1第2章 對(duì)偶問(wèn)題與靈敏度分析2.1 對(duì)偶問(wèn)題及其數(shù)學(xué)模型2.2 對(duì)偶單純形方法2.3 靈敏度分析2.4 參數(shù)線性規(guī)劃習(xí)題2第3章 整數(shù)線性規(guī)劃3.1 整數(shù)規(guī)劃及其數(shù)學(xué)模型3.2 割平面方法3.3 分支定界法3.4 0-1規(guī)劃的割平面方法習(xí)題3第4章 運(yùn)輸問(wèn)題與指派問(wèn)題4.1 運(yùn)輸問(wèn)題及其數(shù)學(xué)模型4.2 表上作業(yè)法4.3 指派問(wèn)題及其數(shù)學(xué)模型習(xí)題4三、非線性規(guī)劃第5章 無(wú)約束非線性規(guī)劃5.1 基本概念與性質(zhì)5.2 一維搜索方法5.3 最速下降法5.4 Newton法5.5 擬Newton法5.6 共軛梯度法5.7 Powell方法習(xí)題5第6章 約束非線性規(guī)劃6.1 約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的最優(yōu)性條件6.2 罰函數(shù)法6.3 乘子法6.4 可行方向法6.5 二次規(guī)劃習(xí)題6四、多目標(biāo)規(guī)劃第7章 多目標(biāo)規(guī)劃簡(jiǎn)介7.1 多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型7.2 多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題解的概念與性質(zhì)7.3 求解多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的評(píng)價(jià)函數(shù)法習(xí)題7五、動(dòng)態(tài)規(guī)劃第8章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃簡(jiǎn)介8.1 多階段決策過(guò)程8.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本概念和基本原理8.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃應(yīng)用舉例習(xí)題8六、現(xiàn)代優(yōu)化方法第9章 現(xiàn)代優(yōu)化方法簡(jiǎn)介9.1 模擬退火算法9.2 遺傳算法9.3 粒子群優(yōu)化算法9.4 蟻群優(yōu)化算法9.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法9.6 禁忌搜索算法七、MATLAB在優(yōu)化中的應(yīng)用第10章 MATLAB初步10.1 MATLAB界面10.2 基本運(yùn)算與函數(shù)10.3 矩陣和數(shù)組的運(yùn)算10.4 MATLAB作圖10.5 程序設(shè)計(jì)第11章 MATLAB優(yōu)化工具箱11.1 線性規(guī)劃11.2 非線性規(guī)劃11.3 多目標(biāo)規(guī)劃11.4 動(dòng)態(tài)規(guī)劃11.5 遺傳算法11.6 GUI優(yōu)化工具11.7 優(yōu)化工具箱函數(shù)習(xí)題參考答案或提示參考文獻(xiàn)

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