1概论 1
1.1 线性规划问题 3
1.2 非线性最优化问题 6
1.3 多目标规划 10
1.4 目标规划 19
1.5 多层规划 20
习题 23
2最优化模型 24
2.1 五步方法建模 24
2.2 灵敏性分析 26
2.3 灵敏性与稳健性 29
2.4 最优化模型的评价 29
2.5 最优化模型求解 30
2.6 常用的算法搜索结构 34
2.7 凸集和凸函数 38
习题 41
3线性规划 42
3.1 线性规划的标准形式 42
3.2 基本定理 44
3.3 单纯形法 46
3.4 单纯形表 48
3.5 两阶段法与大M法 58
习题 65
4无约束非线性最优化方法 67
4.1 最优化条件 67
4.2 非线性最优化的算法步骤 69
4.3 步长因子的搜索——一维搜索 70
4.4 下降方向的搜索——解析法 78
4.5 下降方向的搜索——直接法 88
4.6 无约束最优化方法的评价和选择 103
习题 104
5约束非线性最优化方法 106
5.1 最优化条件 108
5.2 罚函数法 112
5.3 可行方向法 118
5.4 二次规划 123
5.5 序列二次规划法 129
5.6 非线性最小二乘问题 131
习题 134
6启发式算法概述 136
6.1 轨迹法 137
6.2 群体法 141
6.3 混合启发式算法 145
习题 145
7模拟退火算法 146
7.1 模拟退火算法的基本原理 146
7.2 模拟退火算法的模型 148
7.3 模拟退火算法的可行性 153
7.4 模拟退火算法的改进 154
习题 156
8遗传算法 157
8.1 起源与发展 157
8.2 基本术语 158
8.3 基本遗传算法 160
8.4 改进遗传算法 162
习题 167
9粒子群优化算法 168
9.1 粒子群算法概述 168
9.2 基本粒子群算法 169
9.3 改进粒子群算法 171
习题 177
参考文献 178