《錐約束最佳化——最優性理論與增廣Lagrange方法》是2010年1月科學出版社出版的圖書，作者是張立衛。
基本介紹
- 書名：錐約束最佳化——最優性理論與增廣Lagrange方法
- 作者：張立衛
- ISBN：978-7-03-026020-8
- 類別：理論專著/研究生教育
- 定價：45.00
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2010年1月出版
- 裝幀：平裝
- 開本：B5
- 字數：273千字
- 讀者對象：本科以上文化程度
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書系統介紹錐約束最佳化的最優性理論與增廣Lagrange方法，主要內容包括變分分析的相關基礎、約束集合的切錐與二階切集、對偶理論、非線性錐約束最佳化的一階最優性條件和二階最優性條件、三類重要的錐約束最佳化的最優性條件、凸規劃的內點算法以及非凸半定規劃的增廣Lagrange方法的收斂速度估計等。
本書可以作為非線性最佳化專業高年級大學生和研究生的教材，也可供從事相關研究的科研人員參考。
本書可以作為非線性最佳化專業高年級大學生和研究生的教材，也可供從事相關研究的科研人員參考。
目錄
《運籌與管理科學叢書》序
前言
第1章 變分分析基礎
1.1 凸分析基礎
1.2 集值映射的極限
1.3 方嚮導數
1.4 集合的切錐與二階切集
1.5 度量正則性
1.6 半光滑映射
第2章 約束集合的切錐與二階切集
2.1 凸函式水平集的切錐
2.2 Φ:=G(K)的切錐
2.3 約束規範條件
2.4 凸函式水平集的二階切集
2.5 Φ:=G(K)的二階切集
2.6 負卦限錐的切錐與二階切集
2.7 半負定矩陣錐的切錐與二階切集
2.8 二階錐的切錐與二階切集
第3章 對偶理論
3.1 共軛對偶性
3.2 Lagrange對偶性
3.3 對偶理論的套用
第4章 最優性條件
4.1 約束最佳化模型
4.2 一階最優性條件
4.3 廣義Lagrange乘子
4.4 Ekeland變分原理
4.5 二階必要性條件的一般形式
4.6 二階充分性條件的一般形式
4.7 “無間隙”二階最優性條件
第5章 三類約束最佳化的最優性條件
5.1 NLP問題的最優性條件
5.2 SDP問題的最優性條件
5.3 SOP問題的最優性條件
第6章 凸最佳化內點算法
6.1 自協調函式
6.2 自協調障礙函式
6.3 路徑跟蹤方法
第7章 增廣Lagrange函式方法
7.1 非線性規劃的懲罰與障礙函式方法
7.2 非線性規劃的增廣Lagrange函式方法
7.3 半定規劃的增廣Lagrange方法
參考文獻
《運籌與管理科學叢書》已出版書目
前言
第1章 變分分析基礎
1.1 凸分析基礎
1.2 集值映射的極限
1.3 方嚮導數
1.4 集合的切錐與二階切集
1.5 度量正則性
1.6 半光滑映射
第2章 約束集合的切錐與二階切集
2.1 凸函式水平集的切錐
2.2 Φ:=G(K)的切錐
2.3 約束規範條件
2.4 凸函式水平集的二階切集
2.5 Φ:=G(K)的二階切集
2.6 負卦限錐的切錐與二階切集
2.7 半負定矩陣錐的切錐與二階切集
2.8 二階錐的切錐與二階切集
第3章 對偶理論
3.1 共軛對偶性
3.2 Lagrange對偶性
3.3 對偶理論的套用
第4章 最優性條件
4.1 約束最佳化模型
4.2 一階最優性條件
4.3 廣義Lagrange乘子
4.4 Ekeland變分原理
4.5 二階必要性條件的一般形式
4.6 二階充分性條件的一般形式
4.7 “無間隙”二階最優性條件
第5章 三類約束最佳化的最優性條件
5.1 NLP問題的最優性條件
5.2 SDP問題的最優性條件
5.3 SOP問題的最優性條件
第6章 凸最佳化內點算法
6.1 自協調函式
6.2 自協調障礙函式
6.3 路徑跟蹤方法
第7章 增廣Lagrange函式方法
7.1 非線性規劃的懲罰與障礙函式方法
7.2 非線性規劃的增廣Lagrange函式方法
7.3 半定規劃的增廣Lagrange方法
參考文獻
《運籌與管理科學叢書》已出版書目
