最優(yōu)化基礎理論與方法（第二版）

第一章 最優(yōu)化基礎
§1.1 最優(yōu)化問題的分類與應用實例
§1.2 線性代數(shù)知識
§1.2.1 線性空間
§1.2.2 Euclid空間（歐氏空間）
§1.2.3 矩陣
§1.3 多元函數(shù)分析
§1.4 凸集與凸函數(shù)
習題
第二章 無約束最優(yōu)化方法的一般結(jié)構(gòu)
§2.1 最優(yōu)性條件
§2.2 線性搜索
§2.2.1 精確線性搜索
§2.2.2 搜索區(qū)間與單峰函數(shù)
§2.2.3 直接搜索法-0. 618法
§2.2.4 非精確一維搜索方法
§2.3 下降算法的全局收斂性與收斂速率
習題二
第三章 無約束規(guī)劃方法
§3.1 最速下降法
§3.1.1 最速下降法的思想
§3.1.2 最速下降法的具體步驟
§3.2 Newton法
§3.2.1 Newton法的思想
§3.2.2 Newton法的步驟
§3.3 共軛梯度法
§3.3.1 正交方向和共軛方向
§3.3.2 共軛梯度法的推導
§3.3.3 計算公式的簡化
§3.3.4 共軛方向的下降性和算法的二次終止性
習題三
第四章 約束規(guī)劃的最優(yōu)性條件
§4. 1基本概念
§4.2 約束規(guī)劃問題局部解的必要條件
§4.2.1 約束規(guī)劃問題局部解的一階必要條件
§4.2.2 約束限制條件
§4.3 二階充分條件
§4.4 凸規(guī)劃的最優(yōu)性條件
習題四
第五章 約束規(guī)劃的對偶理論
§5.1 Lagrange對偶問題
§5.2 對偶定理
§5.3 對偶問題的性質(zhì)及求解
§5.3.1 次梯度方法
§5.3.2 外逼近方法
習題五
……
第六章 線性規(guī)劃
第七章 二次規(guī)劃
第八章 罰函數(shù)法
第九章 特殊規(guī)劃
參考文獻