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