| 《最优化方法》侧重最优化方法的基础理论和经典方法基础扎实，脉络清晰期望能为读者在研究非线性优化问题时提供基础工具。 |
| 前言 第1章 变分分析的相关素材 1.1 凸分析素材 1.2 集值映射的极限 1.3 方向导数 1.4 集合的切锥与二阶切集 1.5 有限维系统的稳定性 第2章 无约束优化 2.1 引言 2.2 线搜索方法 2.3 最速下降方法 2.4 newton法 2.5 拟newton法 2.6 共轭梯度方法 2.7 信赖域方法 第3章 线性规划 3.1 线性规划问题及其性质 3.2 单纯形法 3.3 bland原则 3.4 线性规划的对偶定理 3.5 对偶单纯形方法 3.6 线性规划的karmarkar内点法 第4章 对偶理论 4.1 共轭对偶性 4.2 lagrange对偶性 4.3 对偶理论的应用 第5章 最优性条件 5.1 一阶最优性条件 5.2 广义lagrange乘子 5.3 阶最优性条件 第6章 增广lagrange函数方法 6.1 惩罚与障碍函数方法 6.2 增广lagrange函数方法 第7章 序列二次规划(sqp)方法 7.1 等式约束优化问题的局部方法 7.2 一般约束优化问题的局部方法 7.3 线搜索全局方法 参考文献 |
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