優(yōu)化理論與方法

第1章  預(yù)備知識(shí)
  1.1  最優(yōu)化問(wèn)題的模型與分類(lèi)
  1.2  多元函數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)
  1.3  凸規(guī)劃問(wèn)題
  1.4  最優(yōu)性條件
  1.5 迭代下降算法概述
  習(xí)題一
第2章  無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的算法
  2.1  常用線性搜索方法
  2.2  最速下降法
  2.3  共軛梯度法
  2.4  Newton法及其改進(jìn)
  2.5  擬Newton法
  習(xí)題二
第3章  線性約束最優(yōu)化方法
  3.1  可行方向法
  3.2  有效集方法
  3.3  二次規(guī)劃問(wèn)題
  3.4  內(nèi)點(diǎn)法簡(jiǎn)介
  習(xí)題三
第4章  非線性約束最優(yōu)化方法
  4.1  罰函數(shù)方法
  4.2  乘子法
  4.3  約束變尺度法
  習(xí)題四
第5章  信賴域方法
  5.1  無(wú)約束規(guī)劃問(wèn)題的信賴域方法
  5.2  線性約束問(wèn)題的信賴域方法
參考文獻(xiàn)