第1章 绪论 1
第2章 最优化理论基础 3
2.1最优化的基本定义 3
2.2最优化的历史 6
2.3最优化技术的分类 7
2.4最优化处理中涉及的一些数学概念 9
参考文献 14
第3章 传统的优化理论：极值问题 15
3.1基本的极值问题 15
3.2等式约束条件的多变量极值问题 16
3.3不等式约束条件下的多变量最优化 17
参考文献 18
第4章 线性规划问题 19
4.1线性规划的基本定义 19
4.2单纯形法 20
4.3修正的单纯形方法 22
4.4线性编程问题对偶性解法 26
参考文献 27
第5章 非线性编程问题 28
5.1数值方法 28
5.2无约束最优化 33
5.3约束最优化方法 41
5.4几何编程方法 45
参考文献 52
第6章 现代优化技术——模拟退火技术 53
6.1引论 53
6.2组合优化问题的局部最小值 53
6.3 SA算法的发展简史 54
6.4 Metropolis过程 54
6.5模拟退火算法 55
6.6 SA算法的基本特性分析 57
6.7 SA特性的基本定量讨论 59
6.8 SA的收敛性分析 61
6.9 SA收敛性的几点讨论 65
6.10有限时间实现SA算法 66
参考文献 68
第7章 实用和修正的SA算法 70
7.1 CSA算法 70
7.2 FSA算法 71
7.3 MOSSA算法 71
7.4 SA算法在工程领域中的应用 72
参考文献 73
第8章 遗传算法 74
8.1 GA算法 75
8.2 GA的发展历史 75
8.3遗传算法的理论和实验基础 76
8.4一个简单GA算法过程——LGA算法 82
参考文献 85
第9章 改进的GA算法 88
9.1归一化GA算法NGA 88
9.2混合式GA算法 89
9.3几种算法对特定测试函数的仿真测试结果 92
参考文献 96
第10章 多操作结构SA算法应用于反卷积处理 97
10.1引言 97
10.2反卷积方法 98
10.3模拟退火逼近 100
10.4仿真实验 101
参考文献 105
第11章 模拟退火算法在波束设计中的应用 106
11.1模拟退火算法基本原理 106
11.2基于模拟退火算法的波束设计 108
11.3设计实例 109
11.4算法性能评价 113
参考文献 114
第12章 遗传算法在波束图设计中的应用 115
12.1遗传算法基本原理 115
12.2基于遗传算法的波束设计 117
12.3设计实例 118
12.4算法性能评价 120
参考文献 121
第13章 基于二阶锥规划等最优匹配理论的波束优化设计方法 123
13.1 Olen-Compton的自适应波束优化设计 123
13.2波束设计的二阶锥规划方法 125
13.3基于模态分解的波束形成 128
13.4聚焦变换与二阶锥规划结合的宽带波束优化设计 132
参考文献 135
第14章 退火算法和遗传算法在通信系统中的应用 137
14.1盲均衡技术简介 137
14.2典型的盲均衡算法 140
14.3 GA在盲均衡中的应用 142
14.4 SA在盲均衡技术中的应用 148
参考文献 151
第15章 最优化技术用于匹配场信号处理 154
15.1匹配场处理的基本原理 154
15.2匹配场处理的发展历史 155
15.3应用举例：浅海环境参数失配对匹配场处理的影响分析 158
参考文献 166
第16章 水声换能器的优化设计分析 168
16.1等效网络法 168
16.2有限元法 171
16.3边界元法 176
16.4水声换能器设计分析实例 177
参考文献 182
第17章 基于最小二乘估计的多基地声呐定位优化算法 183
17.1引言 183
17.2线性最小二乘定位算法 184
17.3优化算法讨论 187
参考文献 188
第18章 智能优化技术应用于多基地声呐定位分析 190
18.1多基地声呐定位的非线性规划模型 190
18.2基于模拟退火理论的定位优化算法 191
18.3基于遗传理论的定位优化算法 194
参考文献 197
附录 英汉对照专用术语表 198