第1章 线性规划引论 1
1.1 线性规划问题的实例与数学模型 1
1.2 线性规划问题的基础理论 4
1.3 扩展与示例 10
1.3.1 图解法 10
1.3.2 可以转化为线性规划的问题 11
1.3.3 广义逆在线性规划中的应用 13
第2章 单纯形法 19
2.1 单纯形法 19
2.2 单纯形法的表格实现 27
2.3 初始可行基 32
2.4 退化与循环 43
2.5 修正单纯形法 44
2.6 整数规划 45
2.7 扩展与示例 49
2.7.1 大M法和两阶段法中检验向量的关系 49
2.7.2 单纯形法的几何意义 53
2.7.3 带有界变量线性规划问题的亏基单纯形算法 55
第3章 对偶理论与灵敏度分析 62
3.1 对偶问题的引入 62
3.2 对偶理论 66
3.3 对偶单纯形法 72
3.4 原—对偶单纯形法 82
3.5 灵敏度分析 86
第4章 线性规划最优解集的特征 96
4.1 最优解的存在性 96
4.2 退化与最优解的唯一性 99
4.3 最优解集的构造 105
第5章 单纯形算法的扩展 108
5.1 部分主元单纯形法 108
5.2 单纯形法的列消除技巧 110
5.3 Criss-cross算法 113
5.3.1 最小下标Criss-cross算法 113
5.3.2 最小主元标Criss-cross算法 114
5.3.3 下标的动态重排 116
5.4 线性规划算法中的若干反例 119
5.4.1 Arsham无人工变量单纯形算法的反例 120
5.4.2 线性规划直接法的反例 123
5.4.3 最佳主元单纯形算法的反例 126
第6章 非线性优化初步 129
6.1 基础知识 129
6.2 线搜索 132
6.2.1 精确线搜索 133
6.2.2 不精确线搜索 137
6.3 无约束优化 138
6.3.1 最优性条件 138
6.3.2 最速下降法 139
6.3.3 牛顿法 140
6.3.4 共轭梯度法 142
6.3.5 拟牛顿法 147
6.4 约束优化 149
6.4.1 约束优化问题的最优性条件 149
6.4.2 罚函数法 152
6.4.3 可行方向法 155
6.5 二次规划 162
6.5.1 对偶性质 162
6.5.2 等式约束二次规划 162
6.5.3 求解一般约束二次规划的积极集法 166
第7章 内点法 172
7.1 单纯形算法的复杂性 172
7.1.1 复杂性概念 172
7.1.2 单纯形算法的复杂性 172
7.2 椭球算法与Karmarkar算法简介 173
7.2.1 椭球算法 173
7.2.2 Karmarkar算法 174
7.3 原仿射尺度法 175
7.3.1 若干代数中的结论 175
7.3.2 原仿射尺度算法 176
7.4 对偶仿射尺度法 179
7.5 路径跟踪法 182
第8章 线性规划的混合算法 186
8.1 基于QR分解的投影算法 186
8.2 对偶—原始算法 192
第9章 区间线性规划 200
9.1 区间量及其运算 200
9.2 区间线性方程组与区间线性不等式组 203
9.3 区间线性规划最优值的范围 204
9.4 对称型区间线性规划的对偶问题 212
9.5 区间线性规划的可信度解 218
9.6 区间二次规划 219
9.7 扩展与示例 225
9.7.1 区间函数 225
9.7.2 区间矩阵的乘法 227
9.7.3 区间离散动态系统故障诊断问题 227
9.7.4 关于可信度的定义 231
9.7.5 最优解的确定 232
参考文献 234