最優化計算方法

⑴ 最優化計算方法的目錄

第一篇線性規劃
第1章線性規劃的數學模型和基本性質
1.1線性規劃問題及其數學模型
1.1.1 問題的提出
1.1.2線性規劃問題的數學模型
1.2線性規劃問題的圖解法
1.2.1 圖解法的步驟
1.2.2線性規劃問題求解的幾種可能結果
1.3線性規劃的基本性質
1.3.1線性規劃的基本概念
1.3.2凸集與凸集的頂點
1.3.3線性規劃的基本定理
習題
第2章單純形法
2.1單純形法的原理
2.1.1確定初始基本可行解
2.1.2最優性檢驗和解的判別
2.1.3從一個基本可行解轉換到相鄰且改善了的基本可行解
2.2單純形法的計算步驟
2.3人工變數的處理方法
2.3.1 大M法
2.3.2兩階段法
2.4單純形法的有限終止性
2.5改進單純形法
2.5.1 單純形法的矩陣描述
2.5.2改進單純形法
習題
第3章線性規劃的對偶理論
3.1線性規劃的對偶問題
3.1.1 對偶問題的提出
3.1.2原問題與對偶問題之間的對偶關系
3.2對偶性定理
3.3對偶單純形法
3.3.1 對偶單純形法的基本思路
3.3.2對偶單純形法的計算步驟
3.3.3初始對偶基本可行解的求法
習題
第4章靈敏度分析和參數線性規劃
4.1靈敏度分析
4.1.1參數cj的靈敏度分析
4.1.2參數6i的靈敏度分析
4.1.3 約束條件的系數列向量Ak的靈敏度分析
4.1.4增加一個新變數Xn+1的分析
4.1.5增加一個新約束條件的分析
4.2參數線性規劃
習題
第5章線性規劃應用實例
5.1套裁下料問題
5.2配料問題
5.3生產工藝優化問題
5.4多周期動態生產計劃問題
5.5有配套約束的資源優化問題
5.6投資問題
5.6.1投資項目組合選擇
5.6.2連續投資問題
5.7運輸問題及其擴展
5.7.1產銷平衡的運輸問題
……
第二篇非線性規劃
第6章非線性規劃基本概念與基本原理
第7章一維搜索
第8章無約束問題最優化方法
第9章約束問題最優化方法
第三篇現代最優化演算法
第10章最優化問題概論
第11章模擬退火演算法
第12章遺傳演算法
第13章人工神經網路
參考文獻

⑵ 優化演算法有哪些

你好，優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。
對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian
矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，例如你所提到的遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群演算法等。
這是我對優化演算法的初步認識，供你參考。有興趣的話，可以看一下維基網路。

⑶ 最優化方法論文可以從哪幾個方面寫

對於某個具體的問題，提出合適的特定的最優化計算方法。
或者對於某一類最優化計算方法，提出改進或進一步挖掘理論。
舉個例子，隨著科學技術的不斷發展，最優化問題的規模越來越大，使得傳統方法無法有效計算，因此近年來子空間方法成為熱點。袁亞湘院士近年來關注於子空間信賴域方法的演算法與理論研究，發表了一系列相關論文和技術報告，您可以參考一下。

⑷ 最優化計算方法的編輯推薦

本書是關於介紹「最優化計算方法」的教學用書，全書內容分為線性規劃、非線性規劃和現代最優化演算法三部分：線性規劃主要介紹線性規、劃基本理論、單純形法、對偶理論和應用實例；非線性規劃主要介紹非線性規劃的基本概念與基本原理、無約束問題最優化方法和約束問題的最優化方法；現代最優化演算法主要介紹計算復雜性與啟發式演算法、模擬退火演算法、遺傳演算法和人工神經網路。
本書可作為工科碩士研究生和工程碩士研究生的教材。

⑸ 優化演算法是什麼

智能優化演算法是一種啟發式優化演算法，包括遺傳演算法、蟻群演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、粒子群演算法等。·智能優化演算法一般是針對具體問題設計相關的演算法，理論要求弱，技術性強。一般，我們會把智能演算法與最優化演算法進行比較，相比之下，智能演算法速度快，應用性強。

群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。

各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。

(5)最優化計算方法擴展閱讀：

優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。 對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法。

⑹ 最優化計算方法，求最優解，在線等，急

227，0,1，參考一下

⑺ 最優化理論演算法

本書是陳寶林教授在多年實踐基礎上編著的.書中包括線性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點演算法、非線性規劃K?T條件、無約束最優化方法、約束最優化方法、整數規劃和動態規劃等內容.本書含有大量經典的和新近的演算法,有比較系統的理論分析,實用性比較強;定理的證明和演算法的推導主要以數學分析和線性代數為基礎,比較簡單易學.本書可以作為運籌學類課程的教學參考書,也可供應用數學工作者和工程技術人員參考。

⑻ 最優化計算方法專業的就業前景如何

這個對數學要求比較高呢～～～
你要是數學專業畢業的話還好點，數學分析，高等代數等專業基礎課不再話下！
如果不是就得多在這些基礎課上下點功夫了！

我就是數學專業畢業的，在大學時跟著老師做東西的時候接觸過一點，也學過一門比較接近的課程～～～
感覺這個專業用途還是很廣的，工程上啊，金融上都用的到！
下面是一些資料，你可以自己看看～我的感覺是這個專業很不錯，我們專業考研報考這個方向的人還是很多的～～～老師比較牛.

本專業的主要就業去向有國際「四大」會計師事務所;政府部門;大型...演算法分析與設計、信息技術課程教學法等。 (2)數字媒體技術方向:教育技術學導論...最優化方法、隨機過程和隨機分析、經濟預測和決策。

⑼ 最優化計算方法及其matlab程序實現 哪本書好一些

本書質量很好，很詳細的講解了詳解MATLAB在最優化計算中的應用，很不錯的一本書。值得推薦。內容全面，而且還有細致的講解，還配置了視頻教程更好、更高效的讓讀者能夠理解文中的知識。