工程最優(yōu)化設計

內容概要

本書系統地介紹了工程最優(yōu)化設計所涉及的基本知識、基本理論、主要算法和常用計算程序，包括數學模型、線性規(guī)劃算法、非線性無約束算法、非線性約束算法、遺傳算法和神經網絡算法，以及大型工具軟件包MATLAB中的最優(yōu)化工具箱。書中還配有大量的例題、設計計算實例以及雙級斜齒圓柱齒輪減速器最優(yōu)化設計的全過程。本書既兼顧理論的嚴密性和系統性，又注重算法的應用性和可操作性。應用本書介紹的基本算法和MATLAB程序，可以方便地求解各類實際的工程設計問題?！　”緯饕米鞴こ檀T士研究生的教材，也可作為工科院校各專業(yè)碩士生、本科生的教材及教學參考書，還可用作工程技術人員，特別是工程設計人員的學習參考書。

書籍目錄

緒論第1章　最優(yōu)化問題的數學模型　1.1　設計簡例　1.2　數學模型的一般形式　1.3　數學模型的組成　　1.3.1　設計變量與設計空間　　1.3.2　約束條件與可行域　　1.3.3　目標函數與等值線　1.4　最優(yōu)化問題的圖解法　1.5　最優(yōu)化問題的下降迭代解法　　1.5.1　下降迭代解法的基本格式　　1.5.2　算法的收斂性與終止準則　　1.5.3　最優(yōu)化算法分類 　習題第2章　最優(yōu)化設計的數學基礎　2.1　向量與矩陣　2.2　方向導數與梯度　2.3　函數的泰勒展開 　2.4　正定二次函數 　2.5　極值條件　　2.5.1　無約束問題的極值條件　　2.5.2　約束問題的極值條件　習題第3章　一維搜索（線性搜索）　3.1　確定初始區(qū)間　3.2　縮小區(qū)間　3.3　黃金分割法（0.618法）　3.4　二次插值法　習題第4章　無約束最優(yōu)化方法　4.1　梯度法（最速下降法）　4.2　牛頓法　　4.2.1　基本牛頓法　　4.2.2　阻尼牛頓法　4.3　變尺度法（擬牛頓法）　　4.3.1　坐標變換　　4.3.2　變尺度法的基本原理　4.4　共軛梯度法　　4.4.1　共軛方向　　4.4.2　共軛方向的產生　　4.4.3　共軛梯度算法　4.5　鮑威爾法　　4.5.1　基本迭代格式　　4.5.2　基本鮑威爾法　　4.5.3　修正鮑威爾法　習題第5章　線性規(guī)劃方法　5.1　線性規(guī)劃問題的一般形式　5.2　線性規(guī)劃問題的解　　5.2.1　基本解的產生與轉換　　5.2.2　基本可行解的產生與轉換　　5.2.3　基本可行解的變換條件　5.3　單純形算法　　5.3.1　單純形表　　5.3.2　單純形表的變換規(guī)則　習題第6章　約束最優(yōu)化方法　6.1　可行方向法　　6.1.1　下降可行方向　　6.1.2　最佳下降可行方向　　6.1.3　約束一維搜索　6.2　懲罰函數法　　6.2.1　外點法　　6.2.2　內點法　　6.2.3　混合法　6.3　乘子法　　6.3.1　等式約束問題的乘子法　　6.3.2　不等式約束問題的乘子法　　6.3.3　一般約束問題的乘子法　6.4　序列二次規(guī)劃算法　6.5　多目標最優(yōu)化方法　　6.5.1　主要目標法　　6.5.2　線性加權法　　6.5.3　理想點法　　6.5.4　目標逼近法　　6.5.5　最大最小法　習題第7章　智能最優(yōu)化方法　7.1　遺傳算法　　7.1.1　生物的遺傳與進化　　7.1.2　基本遺傳算法　7.2　神經網絡算法　　7.2.1　人工神經元與神經網絡模型　　7.2.2　BP網絡　　7.2.3　徑向基（RBF）網絡　　7.2.4　Hopfield網絡　習題第8章　最優(yōu)化問題的計算機求解　8.1　MATLAB　　8.1.1　MATLAB最優(yōu)化工具箱　　8.1.2　MATLAB遺傳算法工具箱　　8.1.3　MATLAB神經網絡工具箱　8.2　工程最優(yōu)化設計實例　　8.2.1　最佳下料問題　　8.2.2　最佳連續(xù)投資問題　　8.2.3　產品成本預測問題　　8.2.4　齒輪減速器的最優(yōu)化設計　習題參考文獻

編輯推薦

工程最優(yōu)化設計是應用數學方法和計算機技術求取工程項目或工業(yè)產品的最優(yōu)設計方案的方法和技術。本書主要介紹了工程最優(yōu)化設計的基本理論、基本方法及其工程應用。本書既兼顧理論的嚴密性和系統性，又注重算法的應用性和可操作性。

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