本书系统地论述了约束最优化中常用的计算方法和新算法,以及这些方法的计算框图和在计算机上实现的计算方案。主要内容包括:二次规划算法、直接法、系列无约束最优化方法、容许方向法、简约梯度法、约束变尺度法等。本书取材着眼于方法的实用性和全面性。
样章试读
目录
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第一章 引言 1
1 问题的数学描述 1
2 凸规划 2
3 Farkas引理 7
第二章 最优解的性质 12
1 不用Lagrange函数的最优性条件 12
2 用Lagrange函数的最优性条件 23
3 用二阶导数矩阵的最优性条件 43
第三章 二次规划算法 50
1 引言 50
2 Hildreth-d'Esopo方法 53
3 Theil-Van de Panne方法 58
4 Beale方法 69
5 Lemke方法 85
6 Wolfe方法 98
7 Fletcher方法 102
第四章 直接法 116
1 引言 116
2 随机试验法 117
3 复合形法 124
4 函数逼近法 134
第五章 系列无约束最优化方法 157
1 引言 157
2 简单罚函数法 158
3 增广Lagrang乘子法 174
4 精确罚函数法 183
第六章 容许方向法 187
1 引言 187
2 序列线性规划法 192
3 序列二次规划法 201
4 初等矩阵方法 207
5 投影梯度法 226
第七章 简约梯度法 246
1 引言 246
2 线性约束简约梯度法 246
3 广义简约梯度法 255
4 大规模问题的简约梯度法及广义简约梯度法 275
第八章 约束变尺度法 290
1 引言 290
2 Wilson-Han-Powell方法 292
3 关于WHP方法的收敛性 303
4 投影变尺度法 315
5 二次规划相容性及Watchdog技术 328
附录 解线性规划的单纯形法 332
参考文献 336