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最优理论与方法(袁亚湘)

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简介:
《最优理论与方法》由数学家袁亚湘撰写,系统介绍了优化问题的基本概念、算法设计及应用案例,是该领域的权威著作。 《最优化理论与方法》全面而系统地介绍了无约束最优化、约束最优化及非光滑最优化的理论和计算方法,并涵盖了近年来国际上关于优化研究的最新成果。

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    《最优理论与方法》由数学家袁亚湘撰写,系统介绍了优化问题的基本概念、算法设计及应用案例,是该领域的权威著作。 《最优化理论与方法》全面而系统地介绍了无约束最优化、约束最优化及非光滑最优化的理论和计算方法,并涵盖了近年来国际上关于优化研究的最新成果。
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    《最优理论与方法》是著名数学家袁亚湘撰写的一本关于优化算法和理论的专业书籍,深入浅出地介绍了该领域的重要概念、技术和应用。 袁亚湘院士的经典著作全面系统地介绍了无约束最优化、约束最优化及非光滑最优化的最新理论与方法。这本书对于程序员、系统分析人员以及项目经理来说,在提升信息素养方面具有很大帮助。实际问题往往不是单纯的编程难题,而是源于思维上的局限性;而这种局限通常是因为缺乏必要的理论基础所致。此书可以为读者提供所需的理论支持,从而解决这类思想层面的问题。
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    《袁亚湘的最优化理论与方法》一书深入浅出地介绍了袁亚湘院士在非线性优化领域的研究成果和创新方法,对科研工作者及数学爱好者极具参考价值。 《最优化理论与方法》(袁亚湘扫描版)豆瓣评分8.4,是一本学习最优化的经典中文教材,字迹清晰,共651页,内容全面。
  • 孙文瑜)
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    《最优理论与方法》由数学家袁亚湘和孙文瑜合著,系统介绍了优化理论的基本概念、算法设计及其应用,是研究和学习最优化问题的重要参考书。 袁亚湘和孙文瑜的《最优化理论与方法》是一本比较经典的作品。
  • 孙文瑜)
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    《最优理论与方法》是由袁亚湘和孙文瑜编著的一本书籍,深入探讨了优化问题及其解决策略,是数学规划领域的经典之作。 《最优化理论与方法》是由袁亚湘和孙文瑜两位专家共同编著的一本经典教材,对于理解和应用最优化理论具有重要的参考价值。这本书深入浅出地介绍了最优化问题的基本概念、理论和方法,旨在帮助读者掌握解决实际问题中的优化技巧。最优化理论是数学的一个重要分支,它研究如何在众多可能的解决方案中找到最优的一个,通常涉及线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划及组合优化等多种方法。这一理论广泛应用于工程设计、经济管理、计算机科学和数据分析等领域。 书中内容主要包括以下几个方面: 1. **基本概念**:首先介绍优化问题的基本构成,如目标函数、约束条件以及可行域等,并对连续优化与离散优化进行分类。 2. **线性规划**:作为最基础的模型之一,线性规划处理的目标函数和约束条件都是线性的。书中会详细讲解单纯形法和内点法等求解方法。 3. **非线性规划**:当目标函数或约束条件不是线性时,则进入非线性规划领域。该部分可能涉及局部最优与全局最优的概念,并涵盖梯度法、牛顿法及拟牛顿法等多种求解技术。 4. **动态规划**:主要用于解决多阶段决策问题,适用于存在时间顺序依赖关系的情况。书中会介绍基本原理和贝尔曼方程等概念以及如何通过状态转移矩阵解决问题的方法。 5. **整数规划与组合优化**:实际应用中变量往往需要取整数值时涉及到的领域。该部分讨论旅行商问题、网络流等问题,并讲解割平面法及分支定界法等多种求解策略。 6. **约束优化**:在工程实践中非常常见的问题是存在等式或不等式的限制条件,书中会探讨拉格朗日乘子和Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件等方法来解决这些问题。 7. **全局优化**:对于非凸问题而言找到全局最优解通常比较困难。该部分介绍模拟退火、遗传算法及粒子群优化等多种跳出局部极值陷阱的方法以寻找最佳解决方案。 8. **数值实验与软件工具**:书中还会介绍如何使用MATLAB、GAMS和AMPL等软件进行最优化建模和求解。 通过《最优化理论与方法》的学习,读者不仅可以理解基本的理论知识,还能掌握各种实用算法的应用技巧,在面对实际问题时能够选择合适的方法来进行有效解决。这本书适合初学者及专业人士阅读参考。
  • PPT
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    《最优化理论与方法》PPT系统介绍了求解各类数学规划问题的基本原理和算法,包括线性、非线性和整数规划等。内容涵盖模型构建、理论分析及实际应用案例,旨在帮助学习者掌握优化技术的核心概念与实用技巧。 最优化理论及方法PPT内容如下: 第一章 概论 第二章 线性规划 第三章 无约束非线性规划 第四章 约束非线性规划 第五章 多目标规划 第六章 整数规划 第七章 动态规划
  • 非线性(90版)PDF
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    《非线性最优化理论与方法》PDF版本全面介绍了非线性规划的基本概念、核心算法及应用案例,适合从事运筹学和相关领域的科研人员参考学习。 非线性最优化理论与方法(作者:赵如莲、吴芳)
  • 期末复习笔记:
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    本笔记为课程《最优化理论与方法》的期末复习资料,涵盖线性规划、非线性规划及动态规划等核心概念和解题技巧,旨在帮助学生系统掌握最优化问题求解策略。 最优化理论与方法涵盖了寻找最优解的数学方法和技术。本节将讨论这些概念的基本原理及技术细节。 单纯形法是一种广泛应用于线性规划问题的方法。它通过转换为标准形式,并使用单纯形表来求解,分为两个步骤:首先转化为标准形式;其次利用表格找出最佳解决方案。在这一过程中需要确定入基变量和出基变量的交换以找到最优解。 大M法则是一种特殊的线性规划方法,用于处理没有单位矩阵的情形。它同样从转换为标准形式开始,并使用特定的大M法来求解问题。 两阶段法则将复杂的问题划分为两个部分解决:第一阶段是标准化过程;第二阶段则应用适当的算法以找到解决方案。此方法适用于大规模的线性优化任务。 对偶线性规划模型则是通过构建原问题的对偶形式,然后利用相应的算法进行求解的一种策略,特别适合处理具有大量约束条件的问题。 在最优化理论中,数学基础理论扮演着关键角色。它包括了梯度、Hesse矩阵和Taylor展开等概念。这些工具帮助我们更好地理解函数的行为及其变化率,并用于寻找最优值点或极小化问题的解。 凸函数与凸规划是另一个重要的领域,在此框架下优化目标为凸函数的问题可被有效解决,这类方法广泛应用于如线性规划、整数规划等领域中。 黄金分割法、Fibonacci法则及二分法等都是用于单峰搜索策略中的重要技术。这些算法通过不断缩小搜索区间来逼近最优值点。其中,黄金分割法的比率是0.618;而斐波那契法则则依赖于斐波那契数列;二分法则采用50%的比例。 最速下降法则是一种基于梯度方向寻找最小化问题解的方法,适用于非线性优化任务中使用。 综上所述,通过运用单纯形法、大M法、两阶段法及对偶规划模型等方法可以解决线性优化问题;而黄金分割法、Fibonacci法则和二分法则则在单峰搜索策略中有广泛应用。
  • Golub & - 人民邮电出版社.pdf
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    本书由Gene H. Golub与袁亚湘合著,全面介绍了矩阵计算的基本理论、算法及应用。适合科研人员和工程技术人员参考使用。出版方为人民邮电出版社。 本书是数值计算领域的一部经典著作,全面介绍了矩阵计算的基本理论与方法。内容涵盖了矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组求解、正交化及最小二乘法应用、特征值问题解析、Lanczos 方法探讨以及矩阵函数和专题讨论等核心议题。书中许多算法均有现成的软件包支持,每章节末尾附有习题,并提供注释与大量参考文献供读者深入研究。新版内容增加了约四分之一,反映了近年来该领域内的迅速进展。
  • 数学智能下的控制
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    本研究聚焦于运用先进的数学理论和智能算法探索最优控制问题,旨在开发高效、精准的解决方案,推动工程学及应用科学领域的发展。 《最优控制:数学理论与智能方法》是张杰撰写的一本书籍或论文,主要探讨了在最优控制领域中的数学理论及其与智能方法的结合应用。