第1篇 基础理论知识 2
第1章 绪论 2
1.1 最优化理论 2
1.2 工程结构优化 3
1.3 工程结构优化的发展 4
第2章 函数极值及数学基础 6
2.1 函数极值的定义及判定 7
2.2 凸集和凸函数 8
2.3 基础数学概念 12
2.4 不等式约束条件下的Kuhn-Tucker条件 18
习题 19
第3章 结构优化设计基本概念 21
3.1 设计变量、约束条件、目标函数 21
3.2 结构优化设计的数学模型及分类 24
3.3 求解结构优化问题的途径 25
3.4 结构优化方法分类 28
第2篇 经典最优化方法 32
第4章 一维优化方法 32
4.1 一点格式 33
4.2 两点格式 37
4.3 三点格式 41
习题 47
第5章 无约束优化方法 49
5.1 最速下降算法（梯度法） 49
5.2 牛顿法及其推广 53
5.3 共轭梯度法 60
5.4 其他经典无约束优化方法简介 64
习题 68
第6章 约束优化方法 70
6.1 惩罚函数法 70
6.2 乘子法 77
习题 82
第7章 线性规划与二次规划 84
7.1 标准线性规划问题 84
7.2 线性规划的基本性质和解 88
7.3 单纯形法 90
7.4 序列线性规划算法 105
7.5 二次规划 109
习题 114
第3篇 结构优化方法 118
第8章 结构优化准则设计法 118
8.1 同步失效准则设计法 118
8.2 满应力设计法 122
8.3 分部优化法 128
8.4 Kuhn-Tucker条件设计法 129
习题 132
第9章 工程最优准则理论 135
9.1 单位移约束下的最优化准则 135
9.2 最优化准则的物理意义 139
9.3 柔度最小的结构优化设计 140
9.4 基于最优准则的迭代法 141
习题 148
第10章 结构响应灵敏度分析 150
10.1 灵敏度分析方法简介 150
10.2 应力、位移、频率灵敏度问题 152
10.3 结构响应灵敏度计算的有限差分法和半解析法 158
10.4 结构响应灵敏度的应用 159
第4篇 智能优化算法 164
第11章 智能算法 164
11.1 智能算法概述 164
11.2 遗传算法 166
11.3 模拟退火算法 174
11.4 蚁群算法 177
11.5 神经网络算法 184