✍ Scribed by 唐焕文; 秦学志
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《实用最优化方法》系统地介绍了线性规划、非线性规划、多目标规划、整数规划和动态规划的基本理论、计算方法及其应用。全书力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。着重阐述最优化的基本原理和在实际应用中比较有效的计算方法及其在计算机上的实现：努力体现工学硕士研究生最优化方法课程的基本要求，力图为从事运筹优化应用的师生和工程技术人员架设一座通向实际应用的桥梁。
第 Y章 引 论
第 )章 线性规划
第 ]章 无约束优化方法
第 *章 约束优化方法
第 0章 多目标规划
第 1章 整数规划
第 [章 动态规划<
第 2章 进化算法
第 \章 优化方法应用举例<
部分习题答案或提示
参考文献<
附录 最优化方法中常用的数学基础知识汇编
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本书是为高等学校理工科和管理类本科生编与的一学期使用的「最优化方法」教材，主要内容包括：基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘间题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。全书深人浅出，理论、计算与应用相结合，尽可能避免较深的数学推导和证明。每章后面都有一个小结，并附有习题，易于教学。 本书可作为信息与计算科学、数学与应用数学、统计学、运筹学、管理科学与工程、计算机、经济与金融，以及有关理工科专业的本科生和研究生作为教材或教学参考书。具有高等数学和线性代数基础的科技人员可自学本书。
内 容 简 介 本书全面、系统地介绍了无约束最优化、约束最优化和非光滑最优化 的理论和计算方法，它包括了近年来国际上关于优化研究的最新成果. 本书可作研究生教材，可供从事计算数学、应用数学、运筹学和计算技 术的科研人员参考.
<p>《最优化方法及其在机械行业中的应用》共计9章和1个附录。第1-6章，论述最优化理论与方法；第7-9章，阐述作者在最优化设计方面的研究实例；最后，附录为用C++语言编写的多层压配组合挤压凹模疲劳强度优化设计程序实例。</p> <p>第1章，阐述二次函数、梯度与Hessian矩阵、多元函数的Taylor展开、凸集与凸函数、极小点和最优解的充要条件和下降迭代法等最优化设计理论的基本概念；第2章，论述一维优化方法中的平分法、黄金分割法（0.618法）和抛物线插值法；第3章，论述无约束最优化问题求解方法中的梯度法、共轭梯度法、牛顿法、变尺度法、模式搜索法、方向加速法（Powell法）和单纯形法；
<p>本书对所谓无限维最优化理论的基本内容提供一个系统的处理。全书共8章。头两章概括了阅读本书主要内容所需的预备知识，其中包括基本的泛函分析结果与非光滑分析。随后各章阐述最优化理论的基本论题：不等式系统与择一定理，一阶与高阶最优性条件，对偶理论，向量最优化等。本书一方面以紧凑的形式概括了最优化理论的标准内容，同时介绍了较多的新近研究成果，其中包括作者本人的一些结果。这部分内容涉及近年来引起广泛关注的一些研究领域，因而可能为有研究兴趣的读者架设起从基础理论通向研究前沿的桥梁。对于数学系的高年级大学生及有关理工科专业的硕士生，本书略加删节之后可作为教材使用。在当代科学发展进程中，对于最优化理论的日
<p>【内容简介】</p> <p>本书在简要阐述智能优化方法相关理论的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本原理与算法主要要素等基本内容。同时，介绍蚁群智能优化方法在旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题的应用示例，详细阐述蚁群智能优化方法在具体应用中的的基本设计方法以及算法性能改善的有效途径。 本书适合作为从事智能优化方法及其应用研究的相关科技工作者、专业技术人员的参考书，也可作为计算机学科、控制科学等专业研究生和高年级本科生学习蚁群智能优化方法的指导用书。</p> <p>【编辑推荐】</p> <p>蚁群智能优化方法是一类全局寻