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最优化理论与算法第二版 版权信息
- ISBN：9787302113768
- 条形码：9787302113768 ; 978-7-302-11376-8
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
最优化理论与算法第二版 本书特色
《*化理论与算法(第2版清华大学研究生公共课教材) 》是陈宝林教授在多年实践基础上编著的。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*化方法、约束*化方法、整数规划和动态规捌等内容。《*化理 论与算法(第2版清华大学研究生公共课教材)》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。
最优化理论与算法第二版 内容简介
本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的。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KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、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。
最优化理论与算法第二版 目录
第1章 引言
1．1 学科简述
1．2 线性与非线性规划问题
*1．3 几个数学概念
1．4 凸集和凸函数
习题
第2章 线性规划的基本性质
2．1 标准形式及图解法
2．2 基本性质
习题
第3章 单纯形方法
3．1 单纯形方法原理
3．2 两阶段法与大M法
3．3 退化情形
3．4 修正单纯形法
*3．5 变量有界的情形
*3．6 分解算法
习题
第4章 对偶原理及灵敏度分析
4．1 线性规划中的对偶理论
4．2 对偶单纯形法
4．3 原始对偶算法
4．4 灵敏度分析
*4．5 含参数线性规划
习题
第5章 运输问题
5．1 运输问题的数学模型与基本性质
5．2 表上作业法
5．3 产销不平衡运输问题
习题
第6章 线性规划的内点算法
*6．1 Karmarkar算法
*6．2 内点法
6．3 路径跟踪法
第7章 *优性条件
7．1 无约束问题的极值条件
7．2 约束极值问题的*优性条件
*7．3 对偶及鞍点问题
习题
*
第8章 算法
8．1 算法概念
8．2 算法收敛问题
习题
第9章 一维搜索
9．1 一维搜索概念
9．2 试探法
9．3 函数逼近法
习题
第10章 使用导数的*优化方法
10．1 *速下降法
10．2 牛顿法
10．3 共轭梯度法
10．4 拟牛顿法
10．5 信赖域方法
10．6 *小二乘法
习题
第11章 无约束*优化的直接方法
11．1 模式搜索法
11．2 Rosenbrock方法
11．3 单纯形搜索法
11．4 Powell方法
习题
第12章 可行方向法
12．1 Zoutendijk可行方向法
12．2 Rosen梯度投影法
*12．3 既约梯度法
12．4 Frank Wolfe方法
习题
第13章 惩罚函数法
13．1 外点罚函数法
13．2 内点罚函数法
*13．3 乘子法
习题
第14章 二次规划
14．1 Lagrange方法
14．2 起作用集方法
14．3 Lemke方法
14．4 路径跟踪法
习题
*
第15章 整数规划简介
15．1 分支定界法
15．2 割平面法
15．3 0-1规划的隐数法
15．4 指派问题
习题
第16章 动态规划简介
16．1 动态规划的一些基本概念
16．2 动态规划的基本定理和基本方程
16．3 逆推解法和顺推解法
16．4 动态规划与静态规划的关系
16．5 函数迭代法
习题
参考文献
1．1 学科简述
1．2 线性与非线性规划问题
*1．3 几个数学概念
1．4 凸集和凸函数
习题
第2章 线性规划的基本性质
2．1 标准形式及图解法
2．2 基本性质
习题
第3章 单纯形方法
3．1 单纯形方法原理
3．2 两阶段法与大M法
3．3 退化情形
3．4 修正单纯形法
*3．5 变量有界的情形
*3．6 分解算法
习题
第4章 对偶原理及灵敏度分析
4．1 线性规划中的对偶理论
4．2 对偶单纯形法
4．3 原始对偶算法
4．4 灵敏度分析
*4．5 含参数线性规划
习题
第5章 运输问题
5．1 运输问题的数学模型与基本性质
5．2 表上作业法
5．3 产销不平衡运输问题
习题
第6章 线性规划的内点算法
*6．1 Karmarkar算法
*6．2 内点法
6．3 路径跟踪法
第7章 *优性条件
7．1 无约束问题的极值条件
7．2 约束极值问题的*优性条件
*7．3 对偶及鞍点问题
习题
*
第8章 算法
8．1 算法概念
8．2 算法收敛问题
习题
第9章 一维搜索
9．1 一维搜索概念
9．2 试探法
9．3 函数逼近法
习题
第10章 使用导数的*优化方法
10．1 *速下降法
10．2 牛顿法
10．3 共轭梯度法
10．4 拟牛顿法
10．5 信赖域方法
10．6 *小二乘法
习题
第11章 无约束*优化的直接方法
11．1 模式搜索法
11．2 Rosenbrock方法
11．3 单纯形搜索法
11．4 Powell方法
习题
第12章 可行方向法
12．1 Zoutendijk可行方向法
12．2 Rosen梯度投影法
*12．3 既约梯度法
12．4 Frank Wolfe方法
习题
第13章 惩罚函数法
13．1 外点罚函数法
13．2 内点罚函数法
*13．3 乘子法
习题
第14章 二次规划
14．1 Lagrange方法
14．2 起作用集方法
14．3 Lemke方法
14．4 路径跟踪法
习题
*
第15章 整数规划简介
15．1 分支定界法
15．2 割平面法
15．3 0-1规划的隐数法
15．4 指派问题
习题
第16章 动态规划简介
16．1 动态规划的一些基本概念
16．2 动态规划的基本定理和基本方程
16．3 逆推解法和顺推解法
16．4 动态规划与静态规划的关系
16．5 函数迭代法
习题
参考文献
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