最優(yōu)化理論與方法簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-03-30 09:38
來(lái)源：京東
作者：京東
最優(yōu)化理論與方法
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內容簡(jiǎn)介: 本書(shū)系統地介紹了在機械工程學(xué)科中常用的優(yōu)化理論與方法，分為線(xiàn)性規劃與整數規劃、非線(xiàn)性規劃、智能優(yōu)化方法、變分法與動(dòng)態(tài)規劃4個(gè)篇次，共15章。
該書(shū)可作為高等院校機械工程一級學(xué)科各專(zhuān)業(yè)的優(yōu)化理論與方法課程的研究生教材和教師的教學(xué)和科研參考書(shū)，也可作為其他相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)用書(shū)，以及從事生產(chǎn)規劃、優(yōu)化設計和優(yōu)控制方面工作的工程技術(shù)與科研人員的參考用書(shū)。
該書(shū)可作為高等院校機械工程一級學(xué)科各專(zhuān)業(yè)的優(yōu)化理論與方法課程的研究生教材和教師的教學(xué)和科研參考書(shū)，也可作為其他相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)用書(shū)，以及從事生產(chǎn)規劃、優(yōu)化設計和優(yōu)控制方面工作的工程技術(shù)與科研人員的參考用書(shū)。
作者簡(jiǎn)介: 黃平，華南理工大學(xué)機械工程學(xué)院教授、博士生導師。1957年生于黑龍江省齊齊哈爾市。1989年畢業(yè)于清華大學(xué)工程力學(xué)系，獲博士學(xué)位。曾在清華大學(xué)摩擦學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室工作，現任華南理工大學(xué)機械設計與裝備研究所所長(cháng)。長(cháng)期從事機械設計與理論專(zhuān)業(yè)的教學(xué)和研究，出版《機械零件及機構常用圖冊》、《機械設計基礎》、《機械設計》、《摩擦學(xué)教程》以及《摩擦學(xué)原理（第3版）》等教材和著(zhù)作5部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文140余篇。獲國家自然科學(xué)獎二等獎、國家技術(shù)發(fā)明獎三等獎以及省部級科技進(jìn)步獎等共7項，國務(wù)院政府特殊津貼獲得者，教育部教學(xué)指導委員會(huì )委員。
孟永鋼，清華大學(xué)研究員、博士生導師。1961年生于內蒙古和林格爾縣，1982年畢業(yè)于內蒙古工學(xué)院。1983年赴日留學(xué)，1986年和1989年在日本熊本大學(xué)分別獲碩士和博士學(xué)位?，F任清華大學(xué)摩擦學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室副主任。主要從事摩擦學(xué)，電流變學(xué)和微機械學(xué)方面的研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文150余篇。作為主要完成人，獲國家發(fā)明三等獎。國家科技進(jìn)步二等獎各1項，教育部科技進(jìn)步一，二等獎3項，國家發(fā)明專(zhuān)利授權5項。2005年國家杰出青年科學(xué)基金獲得者。
孟永鋼，清華大學(xué)研究員、博士生導師。1961年生于內蒙古和林格爾縣，1982年畢業(yè)于內蒙古工學(xué)院。1983年赴日留學(xué)，1986年和1989年在日本熊本大學(xué)分別獲碩士和博士學(xué)位?，F任清華大學(xué)摩擦學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室副主任。主要從事摩擦學(xué)，電流變學(xué)和微機械學(xué)方面的研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文150余篇。作為主要完成人，獲國家發(fā)明三等獎。國家科技進(jìn)步二等獎各1項，教育部科技進(jìn)步一，二等獎3項，國家發(fā)明專(zhuān)利授權5項。2005年國家杰出青年科學(xué)基金獲得者。
目錄:第1篇 線(xiàn)性規劃與整數規劃
1 最優(yōu)化基本要素
1．1 優(yōu)化變量
1．2 目標函數
1．3 約束條件
1．4 最優(yōu)化問(wèn)題的數學(xué)模型及分類(lèi)
1．5 最優(yōu)化方法概述
習題
參考文獻
2 線(xiàn)性規劃
2．1 線(xiàn)性規劃數學(xué)模型
2．2 線(xiàn)性規劃求解基本原理
2．3 單純形方法
2．4 初始基本可行解的獲取
習題
參考文獻
3整數規劃
3．1 整數規劃數學(xué)模型及窮舉法
3．2 割平面法
3．3 分枝定界法
習題
參考文獻
第2篇 非線(xiàn)性規劃
4非線(xiàn)性規劃數學(xué)基礎
4．1 多元函數的泰勒展開(kāi)式
4．2 函數的方向導數與最速下降方向
4．3 函數的二次型與正定矩陣
4．4 無(wú)約束優(yōu)化的極值條件
4．5 凸函數與凸規劃
4．6 約束優(yōu)化的極值條件
習題
參考文獻
5 一維最優(yōu)化方法
5．1 搜索區間的確定
5．2 黃金分割法
5．3 二次插值法
5．4 切線(xiàn)法
5．5 格點(diǎn)法
習題
參考文獻
6 無(wú)約束多維非線(xiàn)性規劃方法
6．1 坐標輪換法
6．2 最速下降法
6．3 牛頓法
6．4 變尺度法
6．5 共軛方向法
6．6 單純形法
6．7 最小二乘法
習題
參考文獻
7 約束問(wèn)題的非線(xiàn)性規劃方法
7．1 約束最優(yōu)化問(wèn)題的間接解法
7．2 約束最優(yōu)化問(wèn)題的直接解法
習題
參考文獻
8 非線(xiàn)性規劃中的一些其他方法
8．1 多目標優(yōu)化
8．2 數學(xué)模型的尺度變換
8．3 靈敏度分析及可變容差法
習題
參考文獻
第3篇 智能優(yōu)化方法
9 啟發(fā)式搜索方法
9．1 圖搜索算法
9．2 啟發(fā)式評價(jià)函數
9．3 A*搜索算法
習題
參考文獻
10 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化方法
10．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
10．2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
10．3 Hopfield網(wǎng)絡(luò )與最優(yōu)化問(wèn)題
習題
參考文獻
11 模擬退火法與均場(chǎng)退火法
11．1 模擬退火法基礎
11．2 模擬退火算法
11．3 隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
11．4 均場(chǎng)退火
習題
參考文獻
12 遺傳算法
12．1 遺傳算法實(shí)現
12．2 遺傳算法示例
12．3 實(shí)數編碼的遺傳算法
習題
參考文獻
第4篇 變分法與動(dòng)態(tài)規劃
13 變分法
13．1 泛函
13．2 泛函極值條件——歐拉方程
13．3 可動(dòng)邊界泛函的極值
13．4 條件極值問(wèn)題
13．5 利用變分法求解最優(yōu)控制問(wèn)題
習題
參考文獻
14 最大（?。┲翟?
14．1 連續系統的最大（?。┲翟?
14．2 應用最大（?。┲翟砬蠼庾顑?yōu)控制問(wèn)題
14．3 離散系統的最大（?。┲翟?
習題
參考文獻
15 動(dòng)態(tài)規劃
15．1 動(dòng)態(tài)規劃數學(xué)模型與算法
15．2 確定性多階段決策
15．3 動(dòng)態(tài)系統最優(yōu)控制問(wèn)題
習題
參考文獻
附錄A中英文索引
1 最優(yōu)化基本要素
1．1 優(yōu)化變量
1．2 目標函數
1．3 約束條件
1．4 最優(yōu)化問(wèn)題的數學(xué)模型及分類(lèi)
1．5 最優(yōu)化方法概述
習題
參考文獻
2 線(xiàn)性規劃
2．1 線(xiàn)性規劃數學(xué)模型
2．2 線(xiàn)性規劃求解基本原理
2．3 單純形方法
2．4 初始基本可行解的獲取
習題
參考文獻
3整數規劃
3．1 整數規劃數學(xué)模型及窮舉法
3．2 割平面法
3．3 分枝定界法
習題
參考文獻
第2篇 非線(xiàn)性規劃
4非線(xiàn)性規劃數學(xué)基礎
4．1 多元函數的泰勒展開(kāi)式
4．2 函數的方向導數與最速下降方向
4．3 函數的二次型與正定矩陣
4．4 無(wú)約束優(yōu)化的極值條件
4．5 凸函數與凸規劃
4．6 約束優(yōu)化的極值條件
習題
參考文獻
5 一維最優(yōu)化方法
5．1 搜索區間的確定
5．2 黃金分割法
5．3 二次插值法
5．4 切線(xiàn)法
5．5 格點(diǎn)法
習題
參考文獻
6 無(wú)約束多維非線(xiàn)性規劃方法
6．1 坐標輪換法
6．2 最速下降法
6．3 牛頓法
6．4 變尺度法
6．5 共軛方向法
6．6 單純形法
6．7 最小二乘法
習題
參考文獻
7 約束問(wèn)題的非線(xiàn)性規劃方法
7．1 約束最優(yōu)化問(wèn)題的間接解法
7．2 約束最優(yōu)化問(wèn)題的直接解法
習題
參考文獻
8 非線(xiàn)性規劃中的一些其他方法
8．1 多目標優(yōu)化
8．2 數學(xué)模型的尺度變換
8．3 靈敏度分析及可變容差法
習題
參考文獻
第3篇 智能優(yōu)化方法
9 啟發(fā)式搜索方法
9．1 圖搜索算法
9．2 啟發(fā)式評價(jià)函數
9．3 A*搜索算法
習題
參考文獻
10 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化方法
10．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
10．2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
10．3 Hopfield網(wǎng)絡(luò )與最優(yōu)化問(wèn)題
習題
參考文獻
11 模擬退火法與均場(chǎng)退火法
11．1 模擬退火法基礎
11．2 模擬退火算法
11．3 隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
11．4 均場(chǎng)退火
習題
參考文獻
12 遺傳算法
12．1 遺傳算法實(shí)現
12．2 遺傳算法示例
12．3 實(shí)數編碼的遺傳算法
習題
參考文獻
第4篇 變分法與動(dòng)態(tài)規劃
13 變分法
13．1 泛函
13．2 泛函極值條件——歐拉方程
13．3 可動(dòng)邊界泛函的極值
13．4 條件極值問(wèn)題
13．5 利用變分法求解最優(yōu)控制問(wèn)題
習題
參考文獻
14 最大（?。┲翟?
14．1 連續系統的最大（?。┲翟?
14．2 應用最大（?。┲翟砬蠼庾顑?yōu)控制問(wèn)題
14．3 離散系統的最大（?。┲翟?
習題
參考文獻
15 動(dòng)態(tài)規劃
15．1 動(dòng)態(tài)規劃數學(xué)模型與算法
15．2 確定性多階段決策
15．3 動(dòng)態(tài)系統最優(yōu)控制問(wèn)題
習題
參考文獻
附錄A中英文索引
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
