最优化理论与方法的目录
第1篇线性规划与整数规划
1最优化基本要素
1.1优化变量
1.2目标函数
1.3约束条件
1.4最优化问题的数学模型及分类
1.5最优化方法概述
习题
参考文献
2线性规划
2.1线性规划数学模型
2.2线性规划求解基本原理
2.3单纯形方法
2.4初始基本可行解的获取
习题
参考文献
3整数规划
3.1整数规划数学模型及穷举法
3.2割平面法
3.3分枝定界法
习题
参考文献
第2篇非线性规划
4非线性规划数学基础
4.1多元函数的泰勒展开式
4.2函数的方向导数与最速下降方向
4.3函数的二次型与正定矩阵
4.4无约束优化的极值条件
4.5凸函数与凸规划
4.6约束优化的极值条件
习题
参考文献
5一维最优化方法
5.1搜索区间的确定
5.2黄金分割法
5.3二次插值法
5.4切线法
5.5格点法
习题
参考文献
6无约束多维非线性规划方法
6.1坐标轮换法
6.2最速下降法
6.3牛顿法
6.4变尺度法
6.5共轭方向法
6.6单纯形法
6.7最小二乘法
习题
参考文献
7约束问题的非线性规划方法
7.1约束最优化问题的间接解法
7.2约束最优化问题的直接解法
习题
参考文献
8非线性规划中的一些其他方法
8.1多目标优化
8.2数学模型的尺度变换
8.3灵敏度分析及可变容差法
习题
参考文献
第3篇智能优化方法
9启发式搜索方法
9.1图搜索算法
9.2启发式评价函数
9.3A*搜索算法
习题
参考文献
10Hopfield神经网络优化方法
10.1人工神经网络模型
10.2Hopfield神经网络
10.3Hopfield网络与最优化问题
习题
参考文献
11模拟退火法与均场退火法
11.1模拟退火法基础
11.2模拟退火算法
11.3随机型神经网络
11.4均场退火
习题
参考文献
12遗传算法
12.1遗传算法实现
12.2遗传算法示例
12.3实数编码的遗传算法
习题
参考文献
第4篇变分法与动态规划
13变分法
13.1泛函
13.2泛函极值条件——欧拉方程
13.3可动边界泛函的极值
13.4条件极值问题
13.5利用变分法求解最优控制问题
习题
参考文献
14最大（小）值原理
14.1连续系统的最大（小）值原理
14.2应用最大（小）值原理求解最优控制问题
14.3离散系统的最大（小）值原理
习题
参考文献
15动态规划
15.1动态规划数学模型与算法
15.2确定性多阶段决策
15.3动态系统最优控制问题
习题
参考文献
附录A中英文索引
Part 1Linear Programming and Integer Programming
1Fundamentals of Optimization
1.1Optimal Variables
1.2Objective Function
1.3Constraints
1.4Mathematical Model and Classification of Optimization
1.5Introduction of Optimal Methods
Problems
References
2Linear Programming
2.1Mathematical Models of Linear Programming
2.2Basic Principles of Linear Programming
2.3Simplex Method
2.4Acquirement of Initial Basic Feasible Solution
Problems
References
3Integer Programming
3.1Mathematical Models of Integer Programming and Enumeration
Method
3.2Cutting Plane Method
3.3Branch and Bound Method
Problems
References
Part 2Non?Linear Programming
4Mathematical Basis of Non?Linear Programming
4.1Taylor Expansion of Multi?Variable Function
4.2Directional Derivative of Function and Steepest Descent Direction
4.3Quadratic Form and Positive Matrix
4.4Extreme Conditions of Unconstrained Optimum
4.5Convex Function and Convex Programming
4.6Extreme Conditions of Constrained Optimum
Problems
References
5One?Dimensional Optimal Methods
5.1Determination of Search Interval
5.2Golden Section Method
5.3Quadratic Interpolation Method
5.4Tangent Method
5.5Grid Method
Problems
References
6Non?Constraint Non?Linear Programming
6.1Coordinate Alternation Method
6.2Steepest Descent Method
6.3Newton?s Method
6.4Variable Metric Method
6.5Conjugate Gradient Algorithm
6.6Simplex Method
6.7Least Squares Method
Problems
References
7Constraint Optimal Methods
7.1Constraint Optimal Indirect Methods
7.2Constraint Optimal Direct Methods
Problems
References
8Other Methods in Non Linear Programming
8.1Multi Objectives Optimazation
8.2Metric Variation of a Mathematic Model
8.3Sensitivity Analysis and Flexible Tolerance Method
Problems
References
Part 3Intelligent Optimization Method
9Heuristic Search Method
9.1Graph Search Method
9.2Heuristic Evaluation Function
9.3A*Search Method
Problems
References
10Optimization Method Based on Hopfield Neural Networks
10.1Artificial Neural Networks Model
10.2Hopfield Neural Networks
10.3Hopfield Neural Networks and Optimization Problems
Problems
References
11Simulated Annealing Algorithm and Mean Field Annealing Algorithm
11.1Basis of Simulated Annealing Algorithm
11.2Simulated Annealing Algorithm
11.3Stochastic Neural Networks
11.4Mean Field Annealing Algorithm
Problems
References
12Genetic Algorithm
12.1Implementation Procedure of Genetic Algorithm
12.2Genetic Algorithm Examples
12.3Real?Number Encoding Genetic Algorithm
Problems
References
Part 4Variation Method and Dynamic Programming
13Variation Method
13.1Functional
13.2Functional Extreme Value Condition—Euler?s Equation
13.3Functional Extreme Value for Moving Boundary
13.4Conditonal Extreme Value
13.5Solving Optimal Control with Variation Method
Problems
References
14Maximum (Minimum) Principle
14.1Maximum (Minimum) Principle for Continuum System
14.2Applications of Maximum (Minimum) Principle
14.3Maximum (Minimum) Principle for Discrete System
Problems
References
15Dynamic Programming
15.1Mathematic Model and Algorithm of Dynamic Programming
15.2Deterministic Multi?Stage Process Decision
15.3Optimal Control of Dynamic System
Problems
References
Appendix AChinese and English Index
什么是最优化理论与算法
包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K?T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容
属于运筹学的内容
我有一份最优化的课后答案，但是忘了是谁编写的，要不？
相关参考：
管理学的理论和方法有哪些?
管理学的理论和方法有很多，以下是一些常见的管理学理论和方法：系统工程理论：这种理论将组织、流程和资源视为一个整体，并采用系统的方法来优化这些元素。计划与控制理论：这种理论强调组织应该制定计划并实施控制，以确保实现目标。组织理论：这种理论关注组织的结构和功能，包括组织的结构设计、人力资源管理...
怎样理解教学过程的最优化理论
5、评价与反馈：教学评价需要考虑学生的学习特点和个体差异，采用选项题、论述题、答题思路、仿真测试等形式，突出学业水平、综合素质、认知能力、创新思维等多个方面，以体现最优化教育结果和个性化教育。最优化教学过程的理论的价值 通过科学的方法和技术，为教学提供了一个全面而具体的改进路径，使得教育...
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2、“运筹学与控制论”学科、专业简介（导师、研究方向及其特色、学术地位、研究成果、在研项目、课程设置、就业去向等方面）：“运筹学与控制论”专业自2007年开始招收硕士研究生。目前，本学科主要研究方向有：变分不等式与最优化、最优化理论与方法、边值问题与控制、鲁棒控制理论，常微分方程与非线性...
一个优化报告和计划该怎么写
并且在部分控制回路中已成功地应用了比较先进的控制方法。取得了比较满意的效果。在系统集成、控制优化方面积累了一定的经验和方法。另外,有导师、同行们的支持和帮助,我相信,经过努力一定能把这个项目做好。六、主要参考文献目录。1《小型合成氨厂生产操作问答》;杨春升,化学工业出版社...
区域经济学的图书目录
第一篇 区域经济发展的相关理论与方法第一章 区域经济学的研究内容第二章 区域经济发展的相关理论要点第三章 区域经济发展的梯度理论与辐射理论第四章 区域经济科学发展理论第五章 区域经济分析方法第二篇 区域产业结构与空间结构第六章 区域经济增长与发展机制第七章 区域产业结构优化与评价第八章 区域...
材料能学最优化理论与方法吗
能。根据查询百度学术网信息显示，在材料学中，最优化方法可以用于设计新的材料，优化材料性能等，常用的最优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划，所以材料学能学最优化理论与方法。
制造型企业生产物流优化理论与方法多少字
各要素之间的优化组合，协调运行，能适应和促进商品经济的发展，从而取得最佳经济效益的一种经济准则。即在一定的条件下，物流的运行速度最快，劳动耗费最省，流量最多，流质最好，服务最优，效力和效果最佳，对话因素的组合带有规范性、综合性的合理标志。合理化的程度主要从上述诸因素综合运行效果的 ...
制造系统运行优化理论与方法有没有程序代码
这个可能没有。从优化这个词本身的含义就是不断变化，所以无法用程序进行固化。从我们实际的经验看，程序代码基本上每个月都在更新，因为一旦程序优化后会形成一个新的平台，而这个平台会提供一些更优的解决方案，如此不断优化，没有止境。所以制作系统优化，是一个制作系统的实际运行人员与系统程序开发人员...
本科院校的控制科学与工程专业开那些课程?
系统工程 课程设置 数理统计及随机过程，矩阵论，最优化理论与方法，系统工程导论，系统工程方法论，管理信息系统与决策支持系统，信息工程，系统建模与仿真，现代控制理论基础，智能控制，计算机网络理论与技术，复杂系统分析，经济系统分析（宏观和微观）等。模式识别与智能系统 课程设置 随机过程与数理...
课程教学改革研究论文
运筹学是应用分析、试验、量化的方法,对经济管理系统中的人力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管理其核心是研究优化的理论与方法。运筹学内容丰富、分支众多,已经形成了三个不同的发展领域:运筹学应用、运筹学科学和运筹学数学教育部1998年颁布的“本科专业目录和专业介绍...
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18489546325： 包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K?T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容 属于运筹学的内容
18489546325： 根目录
18489546325： 初试参考书: 633 数学分析: 华东师范大学:《数学分析》,高等教育出版社 常庚哲、史济怀著:《数学分析教程》,高等教育出版社 868 线性代数: 陈志杰:《高等代数与解析几何》,高等教育出版社 北京大学:《高等代数》,高等教育...
18489546325： 教学过程最优化理论是20世纪70年代初期由苏联教育家巴班斯基提出的教学理论.该理论运用现代系统论的原则和方法,对教学理论进行综合性的研究和探索.
