第一章 概论 1
1最优化问题举例 2
2最优化问题概述 6
2.1最优化问题的数学模型与基本概念 6
2.2最优化问题的一般算法 7
2.3二维最优化问题的几何解释 10
3最优化问题的数学分析基础 12
3.1目标函数的泰勒表达式、方向导数和梯度 12
3.2无约束目标函数的极值点存在条件 17
3.3函数的凸性 22
习题一 26
第二章 线性规划 27
1两个变量的线性规划问题的图解法 27
2线性规划的标准形与基本概念 31
3线性规划的基本定理 34
4单纯形方法 39
4.1用消去法解线性规划问题 39
4.2单纯形方法 42
5对偶线性规划问题 59
5.1对偶线性规划问题 59
5.2对偶问题的几个性质 62
5.3对偶单纯形方法 64
6灵敏度分析 69
习题二 76
第三章无约束非线性规划 78
1一维搜索的最优化方法 78
1.1搜索区间的确定 78
1.2一维搜索 79
1.3插值法 90
1.4平分法 94
2最速下降法和共轭梯度法 94
2.1最速下降算法 96
2.2Newton法 99
2.3共轭方向和共轭梯度法 106
习题三 119
第四章约束非线性规划 120
1最优性条件 121
1.1等式约束的最优性条件 121
1.2一般非线性规划的最优性条件 123
2惩罚函数法 126
2.1外部罚函数法（外点法） 127
2.2内部罚函数法（内点法） 133
2.3乘子法 136
习题四 143
第五章多目标优化 145
1模型举例 145
2向量集的优化概念 146
3有效解和弱有效解 149
4求解多目标优化问题的评价函数法 149
4.1理想点法 150
4.2线性加权平均法 151
4.3极大极小法 153
习题五 154
第六章离散型优化 155
1线性整数规划 155
2 0-1型整数规划 159
3指派问题 160
3.1指派问题及其标准形式 160
3.2匈牙利解法 162
3.3一般的指派问题 166
习题六 170
第七章动态规划 173
1动态规划的基本方法 173
1.1多阶段决策过程及实例 173
1.2动态规划的基本概念和基本方程 175
2最优性原理 179
3构成动态规划模型的条件 180
4动态规划的递推方法 181
4.1逆推解法 181
4.2顺推解法 185
5动态规划模型举例 187
5.1一种资源的分配问题 187
5.2畜牧领域的资源分配问题 188
习题七 190
第八章层次分析法 192
1层次分析法的基本过程 193
1.1建立层次分析结构模型 194
1.2构造两两比较判断矩阵 195
1.3单一准则下元素相对排序权重计算及判断矩阵的一致性 198
1.4各层元素对目标层的合成权重的计算过程 203
2应用举例 208
习题八 222
第九章 智能优化计算简介 223
1人工神经网络与神经网络优化算法 223
1.1人工神经网络发展简史 223
1.2人工神经元模型与人工神经网络模型 224
1.3前向神经网络 225
1.4 Hopfield网络 226
2遗传算法 228
2.1遗传算法概要 229
2.2遗传算法的特点 230
2.3遗传算法的发展 231
2.4遗传算法的应用 232
2.5基本遗传算法 234
2.6遗传算法的模式定理 237
3模拟退火算法 242
3.1物理退火过程和Metropolis准则 243
3.2模拟退火算法的基本思想和步骤 243
3.3模拟退火算法关键参数和操作的设定 244
4神经网络权值的混合优化学习策略 246
4. 1 BPSA混合学习策略 246
4. 2 BPGA混合学习策略 247
4. 3 GASA混合学习策略 248
5利用BP网络技术进行油井流入动态分析方法研究 250
5.1滚动预测BP模式原理 251
5.2实例应用 256
5.3结论 258
参考文献 258