最优化理论与方法PDF电子书下载

第1篇 线性规划与整数规划 3

1最优化基本要素 3

优化变量 3

目标函数 4

约束条件 5

最优化问题的数学模型及分类 7

最优化方法概述 8

习题 11

参考文献 11

2线性规划 12

线性规划数学模型 12

线性规划求解基本原理 17

单纯形方法 22

初始基本可行解的获取 30

习题 35

参考文献 37

3整数规划 38

整数规划数学模型及穷举法 38

割平面法 41

分枝定界法 46

习题 51

参考文献 52

第2篇 非线性规划 55

4非线性规划数学基础 55

多元函数的泰勒展开式 55

函数的方向导数与最速下降方向 57

函数的二次型与正定矩阵 59

无约束优化的极值条件 61

凸函数与凸规划 62

约束优化的极值条件 64

习题 69

参考文献 70

5一维最优化方法 71

搜索区间的确定 71

黄金分割法 73

二次插值法 76

切线法 78

格点法 78

习题 79

参考文献 79

6无约束多维非线性规划方法 81

坐标轮换法 81

最速下降法 82

牛顿法 83

变尺度法 85

共轭方向法 87

单纯形法 96

最小二乘法 98

习题 100

参考文献 101

7约束问题的非线性规划方法 102

约束最优化问题的间接解法 103

约束最优化问题的直接解法 110

习题 116

参考文献 119

8非线性规划中的一些其他方法 120

多目标优化 120

数学模型的尺度变换 124

灵敏度分析及可变容差法 126

习题 129

参考文献 130

第3篇 智能优化方法 133

9启发式搜索方法 133

图搜索算法 134

启发式评价函数 139

A*搜索算法 141

习题 146

参考文献 148

10 Hopfield神经网络优化方法 149

人工神经网络模型 149

Hopfield神经网络 152

Hopfield网络与最优化问题 161

习题 166

参考文献 167

11模拟退火法与均场退火法 168

模拟退火法基础 168

模拟退火算法 170

随机型神经网络 176

均场退火 183

习题 187

参考文献 188

12遗传算法 189

遗传算法实现 189

遗传算法示例 194

实数编码的遗传算法 199

习题 200

参考文献 201

第4篇 变分法与动态规划 205

13变分法 205

泛函 205

泛函极值条件——欧拉方程 208

可动边界泛函的极值 214

条件极值问题 218

利用变分法求解最优控制问题 221

习题 227

参考文献 228

14最大（小）值原理 229

连续系统的最大（小）值原理 229

应用最大（小）值原理求解最优控制问题 242

离散系统的最大（小）值原理 254

习题 257

参考文献 260

15动态规划 261

动态规划数学模型与算法 261

确定性多阶段决策 270

动态系统最优控制问题 282

习题 284

参考文献 287

附录A 中英文索引 288