《最最佳化技術導論與工程套用（第二版）》是2018年1月電子工業出版社出版的圖書，作者是李政儀、孫志強。
基本介紹
- 中文名：最最佳化技術導論與工程套用（第二版）
- 作者：李政儀、孫志強
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2018年1月
- 頁數：340 頁
- 定價：79 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121313868
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是關於最最佳化基本方法及其在工程領域中的套用的教材。本書涵蓋面廣，在概念和模型方面，介紹了最最佳化領域的一些基本概念、無約束最佳化問題和有約束最佳化問題；在求解方法方面，涵蓋了梯度方法和非梯度方法；幾乎涵蓋了所有類型的最佳化問題，包括線性規劃、整數規劃、幾何規劃、多目標最佳化問題和動態規劃，並輔以豐富的工程套用實例；最後，還討論了基於有限元的最佳化問題。值得指出的是，全書特別注意引入最佳化領域的軟體工具，如MATLAB和EXCEL SOLVER，讓讀者很容易上手，並學以致用。全書組織結構合理，按照從易到難的順序組織知識內容，符合一般的學習習慣。同時，部分章節又可以獨立成章，從而能夠滿足不同層次讀者的學習需要。
圖書目錄
目錄
第1章基本概念
1.1緒論
1.2歷史沿革
1.3非線性規劃
1.4最佳化問題建模
1.5單變數和兩變數問題的圖示化求解
1.6極大值和極小值的存在條件：魏爾斯特拉斯定理
1.7二次型和正定矩陣
1.8函式的Cn連續性
1.9梯度向量和黑塞矩陣及其數值求解的差分方法
1.10泰勒定理以及線性和二次逼近
1.11其他概念
習題
參考文獻第2章無約束下的一維極小化問題
2.1引言
2.2單變數極小化問題的相關理論
2.3單峰函式和極小點的交叉試探法
2.4斐波那契方法
2.5黃金分割法
2.6多項式擬合方法
2.7非單峰函式極小點求解的ShubertPiyavskii方法
2.8利用MATLAB求函式極小點
2.9函式零點的求解
習題
參考文獻第3章無約束最佳化問題
3.1引言
3.2最優性的必要條件和充分條件
3.3凸性
3.4基本概念：初始化、搜尋方向和步長
3.5最速下降法
3.6共軛梯度法
3.7牛頓法
3.8擬牛頓法
3.9近似線性搜尋
3.10使用MATLAB求解無約束最佳化問題
習題
參考文獻第4章線性規劃
4.1引言
4.2線性規劃問題描述
4.3線性規劃建模、求解、解的含義與拉格朗日乘子
4.4線性規劃問題建模案例
4.5幾何概念：超平面、半空間、多面體和極點
4.6線性規劃的標準形式
4.7單純形法——從小於或等於約束條件開始
4.8大於或等於約束和等式約束的處理
4.9修正單純形法
4.10線性規劃中的對偶
4.11對偶單純形法
4.12靈敏度分析
4.13內點法
4.14二次規劃和線性互補問題
習題
參考文獻
第5章有約束極小化非線性規劃
5.1引言
5.2兩變數最佳化問題的圖示化求解
5.3利用EXCEL規劃求解功能和MATLAB求解非線性最佳化問題
5.4非線性最佳化問題的標準形式及轉換方法
5.5最優性必要條件
5.6最優性充分條件
5.7凸性
5.8最優解的參數靈敏度分析
5.9線性約束最佳化問題的Rosen梯度投影方法
5.10Zoutendijk可行方向法（針對非線性約束的最佳化問題）
5.11廣義既約梯度法（針對非線性約束最佳化問題）
5.12逐步二次規劃法
5.13各數值求解方法的特性和能力
習題
參考文獻第6章罰函式、對偶和幾何規劃
6.1引言
6.2外點罰函式法
6.3內點罰函式法
6.4對偶
6.5增強拉格朗日法
6.6幾何規劃
習題
參考文獻第7章非線性最佳化問題的直接搜尋法
7.1引言
7.2坐標輪換法
7.3HookeJeeves模式搜尋法
7.4Rosenbrock方法
7.5Powell共軛方向法
7.6NelderMead單純形替換法
7.7模擬退火法
7.8遺傳算法
7.9微分進化算法
7.10求解有約束問題的Box複合形法
習題
參考文獻第8章多目標最佳化
8.1引言
8.2帕累托最優性
8.3生成整個帕累托曲線
8.4尋找最優調和解的方法
習題
參考文獻
第9章整數和離散規劃
9.1引言
9.20-1規劃
9.4Gomory割平面法
9.5離散非線性單調結構問題的Farkas方法
9.6利用遺傳算法求解離散規劃
習題
參考文獻第10章動態規劃
10.1引言
10.2動態規劃問題及求解方法
10.3問題建模與計算機實現
習題
