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优化理论和算法。

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简介：
本书由陈宝林教授在长期的实践经验积累之上精心编撰而成。内容涵盖了线性规划的单纯形法、对偶理论、灵敏度分析，以及运输问题、内点算法、非线性规划的KKT条件、无约束最优化方法、约束最优化方法和整数规划等多个重要领域。书中收录了众多经典与近期开发的算法，并提供了较为详尽的理论剖析，其实用价值十分突出。定理的证明过程和算法的推导逻辑主要依赖于数学分析和线性代数这两大基础，因此学习起来相对简便易懂。该书可作为运筹学相关课程的教学教材，同时亦可为应用数学领域的从业者以及工程技术人员提供有益的参考。

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  • 数值优化算法与理论
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    《数值优化算法与理论》一书深入探讨了最优化问题中的核心算法及其数学基础，涵盖无约束和有约束优化方法，并提供了大量实际应用案例。适合研究和学习优化理论及应用的专业人士参考。 《数值最优化算法与理论（第二版）》由李萤辉、董小娇和万中编写。本书内容涵盖了无约束问题的算法、非线性方程组及最小二乘问题，还包括了约束问题解的最优性条件以及线性规划等主题。
     
  • 《优化理论与算法》——陈宝林
    优质
    《优化理论与算法》由陈宝林教授撰写，系统介绍了非线性规划的理论基础和常用求解方法，是一本适合高年级本科生及研究生学习的经典教材。 《最优化理论与算法》是清华大学研究生公共课讲义之数学系列的一部分，由陈宝林编著。
     
  • 狼群算法优化_GWO_算法论文代码_狼群优化算法
    优质
    本资源提供基于GWO（Grey Wolf Optimizer）的狼群算法优化相关论文与源代码，适用于深入研究和应用开发中的复杂问题求解。 狼群优化算法仿真代码及论文包含所有程序，并可通过更改函数编号来模拟不同函数的效果。
     
  • 最优化理论与算法练习解析
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    《最优化理论与算法练习解析》一书针对最优化领域的经典理论和算法进行深入探讨，并提供丰富的例题解析，帮助读者掌握最优化问题的解决方法。 最优化理论与算法习题解答
     
  • 优化理论与算法的最佳实践
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    《优化理论与算法的最佳实践》一书深入探讨了各类优化问题及其解决方案，结合实际案例解析优化理论和算法的应用技巧。 本书由陈宝林教授在多年实践基础上编写而成。书中涵盖了线性规划的单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题以及内点算法等内容，并深入探讨了非线性规划中的KKT条件，无约束和有约束最优化的方法，整数规划及动态规划等主题。本书收录了大量的经典与新颖算法，并进行了系统的理论分析，具有较强的实用性；同时，定理的证明和算法推导主要基于数学分析和线性代数知识，易于学习理解。 此书适合作为运筹学类课程的教学参考书籍，同时也适合应用数学工作者及工程技术人员阅读。
     
  • 优化建模、算法与理论详解1
    优质
    本课程深入探讨优化问题的建模技巧、核心算法及其背后的数学理论，旨在帮助学习者掌握解决实际复杂问题的能力。 最优化简介及问题概括 最优化问题是数学的一个重要分支，旨在找到给定约束条件下的最优解或目标函数的最大值或最小值。其一般形式可以表示为在一组约束条件下寻找一个变量的集合，使得某个特定的目标函数达到极小化或者极大化。 最优化问题涵盖多种类型和应用背景，在工程、经济管理以及科学等多个领域有着广泛的应用。例如： - 稀疏优化：稀疏性是许多实际应用场景中追求的一个特性，它可以帮助我们从大量的数据或变量中提取出关键信息。 - 低秩矩阵恢复：在大数据分析与机器学习等领域内，需要处理大规模的数据集，并且常常希望找到一种高效的方式去表示和操作这些数据。这时就需要用到低秩矩阵这一工具来简化问题并提高计算效率。 实例包括： 1. 深度学习： - 多层感知机：这是一种前馈神经网络模型，它由多个全连接的隐藏层构成，并且每一层都采用非线性激活函数来进行信号处理。 - 卷积神经网：通过在输入数据上使用卷积操作来提取局部特征，然后利用池化和全连接等方法进行分类或回归预测。 这些实例展示了最优化问题如何被应用于实际场景中以解决复杂的任务。
     
  • 清华大学-优化理论与算法-PPT.rar
    优质
    本资源为清华大学提供的关于优化理论与算法的教学PPT。内容涵盖了优化理论的基本概念、核心算法及其应用，适合研究和学习运筹学、计算机科学等领域的学生及学者使用。 清华大学的最优化理论与算法课件。
     
  • 陈宝林的最优化理论与算法
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    《陈宝林的最优化理论与算法》一书深入浅出地介绍了最优化问题的基本概念、理论及求解方法，是学习和研究运筹学领域不可多得的教材。 本书由陈宝林教授编著而成，基于多年的研究与教学经验。书中涵盖了线性规划的单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题以及内点算法等主题，并深入探讨了非线性规划中的K-T条件、无约束最优化方法和约束最优化方法等内容。此外，还介绍了整数规划及动态规划的相关知识。 本书不仅包含了大量经典与最新的算法，而且提供了系统的理论解析，具有较强的实用性；其定理证明和算法推导主要基于数学分析和线性代数的知识体系，并且阐述得较为简洁易懂。 因此，《运筹学》这本书既可作为相关课程的参考读物，也适合应用数学领域的专业人士及工程技术人员阅读。
     
  • 基于图优化理论的GNSS激光SLAM位姿优化算法
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    本研究提出了一种结合GNSS与激光数据的SLAM位姿优化算法，利用图优化理论有效提升定位精度和鲁棒性。 本段落提出了一种基于图优化理论和全球导航卫星系统（GNSS）数据的激光雷达SLAM（同步定位与建图）位姿优化算法。SLAM是机器人定位和环境构建的关键技术，而激光雷达因其高精度和可靠性，在SLAM中扮演着重要角色。然而，传统的激光雷达SLAM算法在无回环或长时性回环情况下可能会出现轨迹误差，影响全局一致性。 该算法的独特之处在于它结合了图优化算法与GNSS定位数据，并将卫星定位节点引入到位姿图中。通过最小化节点间的边权重来优化整个图结构的图优化理论能够提升SLAM系统的定位精度。在位姿图中加入GNSS节点，意味着可以利用卫星定位信息辅助激光雷达的数据处理，在无回环的情况下，能够有效控制轨迹误差至GNSS定位误差范围内。 实际测试表明，该算法无论是在城市环境还是非城市环境中都表现良好。例如，在300米直线建图场景下（无回环），轨迹偏差被控制在1米左右；而在进行一次和二次回环时的长距离情况下（超过360米），轨迹误差分别限制于0.2米以内和0.1米左右，这表明算法能够有效地校正定位错误并提高全局一致性。 实验结果证实了所提激光雷达SLAM位姿优化算法的有效性。在高楼林立的城市环境中，该算法保持稳定且精确的定位能力；而在森林、农田等复杂地形中，其依然能提供可靠的定位服务，这对于无人驾驶、无人机导航和智能物流等领域具有重要意义。 此外，由于充分利用GNSS数据，即使是在无信号覆盖或弱信号环境下也能通过激光雷达数据进行辅助定位。这种融合多种传感器信息的方法是未来SLAM技术发展的重要方向之一，有助于克服单一传感器的局限性，并提高整体定位与建图的准确性。 本段落提出的基于图优化理论和GNSS结合的激光雷达SLAM位姿优化算法不仅提升了系统的全局一致性，还增强了其在不同环境下的适应能力。这为实际应用提供了更为可靠的技术支持，随着自动驾驶、机器人技术的发展，这样的优化算法将进一步推动智能系统在复杂环境下自主导航的能力。
     
  • 优化理论（优化方法）期末复习题
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    本资料汇集了优化理论与方法课程的关键概念和习题，旨在帮助学生全面回顾并掌握线性规划、非线性规划等核心内容，适用于期末考试前的系统复习。 本科或研究生最优化理论课程的期末复习可以通过练习例题来巩固知识。这些题目涵盖了课程中的核心概念和技术，有助于学生更好地理解并应用所学内容。在准备考试的过程中，通过解决各种类型的习题可以加深对算法的理解，并提高解题技巧和效率。