正版教材 最優化導論(第四版) 電子工業齣版社本科研究生教材人工智能與智能係統最優化從入 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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E，K 著

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121267154

商品編碼：14779900919

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2015-10-01

頁數：428

商品參數

zui優化導論（第四版）
	定價	89.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	01
	齣版時間	2015年10月
	開本	16開
	作者	Edwin，K.，P.，Chong（E.，K. ... 著；孫誌強，白聖建，鄭永斌，劉偉 譯
	裝幀	平裝
	頁數	428
	字數
	ISBN編碼	9787121267154

內容介紹
內容簡介本書是—本關於zui優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第—部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題，並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題，包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及—些非單純形法，簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題，包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的zui優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。


作者介紹
宮二玲，女，河南鄭州人。博士，國防科技大學副教授。主要學術方嚮為係統安全性建模與分析、試驗數據處理與分析。是學校“自動控製原理”課程的骨乾主講教師，參與瞭“自動控製原理”精品課程和MOOC課程的建設工作，發揮瞭重大作用。承擔教學改革項目2項，發錶教學論文10餘篇。目前，承擔裝備預先研究基金項目1項，裝備橫嚮閤作項目3項，參與多項裝備預先研究項目和自然科學基金項目。發錶論文20餘篇，齣版教材3部。

目錄
目錄
第—部分數學知識迴顧
第1章證明方法與相關記法
1．1證明方法
1．2記法
習題第2章嚮量空間與矩陣
2．1嚮量與矩陣
2．2矩陣的秩
2．3綫性方程組
2．4內積和範數
習題第3章變換
3．1綫性變換
3．2特徵值與特徵嚮量
3．3正交投影
3．4二次型函數
3．5矩陣範數
習題第4章有關幾何概念
4．1綫段
4．2超平麵與綫性簇
4．3凸集
4．4鄰域
4．5多麵體和多胞形
習題第5章微積分基礎
5．1序列與極限
5．2可微性
5．3導數矩陣
5．4微分法則
5．5水平集與梯度
5．6泰勒級數
習題
第二部分無約束優化問題
第6章集閤約束和無約束優化問題的基礎知識
6．1引言
6．2局部極小點的條件
習題第7章—維搜索方法
7．1引言
7．2黃金分割法
7．3斐波那契數列法
7．4二分法
7．5牛頓法
7．6割綫法
7．7劃界法
7．8多維優化問題中的—維搜索
習題第8章梯度方法
8．1引言
8．2zui速下降法
8．3梯度方法性質分析
習題第9章牛頓法
9．1引言
9．2牛頓法性質分析
9．3Levenberg?Marquardt修正
9．4牛頓法在非綫性zui小二乘問題中的應用
習題第10章共軛方嚮法
10．1引言
10．2基本的共軛方嚮算法
10．3共軛梯度法
10．4非二次型問題中的共軛梯度法
習題第11章擬牛頓法
11．1引言
11．2黑塞矩陣逆矩陣的近似
11．3秩1修正公式
11．4DFP算法
11．5BFGS算法
習題第12章求解綫性方程組
12．1zui小二乘分析
12．2遞推zui小二乘算法
12．3綫性方程組的zui小範數解
12．4Kaczmarz算法
12．5—般意義下的綫性方程組的求解
習題第13章無約束優化問題和神經網絡
13．1引言
13．2單個神經元訓練
13．3反嚮傳播算法
習題第14章全局搜索算法
14．1引言
14．2Nelder?Mead單純形法
14．3模擬退火法
14．4粒子群優化算法
14．5遺傳算法
習題
第三部分綫 性 規 劃
第15章綫性規劃概述
15．1綫性規劃簡史
15．2綫性規劃的簡單例子
15．3二維綫性規劃
15．4凸多麵體和綫性規劃
15．5綫性規劃問題的標準型
15．6基本解
15．7基本解的性質
15．8幾何視角下的綫性規劃
習題第16章單純形法
16．1利用行變換求解綫性方程組
16．2增廣矩陣的規範型
16．3更新增廣矩陣
16．4單純形法
16．5單純形法的矩陣形式
16．6兩階段單純形法
16．7修正單純形法
習題第17章對偶
17．1對偶綫性規劃
17．2對偶問題的性質
習題第18章非單純形法
18．1引言
18．2Khachiyan算法
18．3仿射尺度法
18．4Karmarkar算法
習題第19章整數規劃
19．1概述
19．2幺模矩陣
19．3Gomory割平麵法
習題
第四部分有約束的非綫性優化問題
第20章僅含等式約束的優化問題
20．1引言
20．2問題描述
20．3切綫空間和法綫空間
20．4拉格朗日條件
20．5二階條件
20．6綫性約束下二次型函數的極小化
習題第21章含不等式約束的優化問題
21．1卡羅需庫恩塔剋(Karush?Kuhn?Tucker)條件
21．2二階條件
習題第22章凸優化問題
22．1引言
22．2凸函數
22．3凸優化問題
22．4半定規劃
習題第23章有約束優化問題的求解算法
23．1引言
23．2投影法
23．3求解含綫性約束優化問題的投影梯度法
23．4拉格朗日法
23．5罰函數法
習題第24章多目標優化
24．1引言
24．2帕纍托解
24．3帕纍托前沿的求解
24．4多目標優化到單目標優化的轉換
24．5存在不確定性的綫性規劃
習題參考文獻

《運籌帷幄：現代決策的基石》 在這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，如何從海量數據中提取價值，如何在資源有限的情況下做齣最優決策，已成為個體、組織乃至國傢發展的核心挑戰。本書《運籌帷幄：現代決策的基石》正是應運而生，它係統地梳理瞭現代優化理論的核心思想、方法和應用，旨在為讀者提供一套強大的分析工具和決策框架，幫助我們在復雜環境中找到最佳解決方案，實現效率最大化、成本最小化或效益最大化。 本書並非一本孤立的理論書籍，而是與我們日常工作、學習和生活息息相關的實用指南。它深入淺齣地闡釋瞭“優化”這一概念的本質，即在滿足特定約束條件下，尋找某一目標函數的最大值或最小值。這一看似抽象的數學概念，實則滲透於我們決策的方方麵麵。無論是企業在生産調度中如何分配人力物力以求利潤最大，還是物流公司如何規劃配送路綫以節省時間和燃料，亦或是政府在製定資源分配政策時如何平衡各方需求以實現社會效益最大化，都離不開優化方法的指導。 本書的獨特價值在於其全麵性與深度兼備的敘述方式。 它並非僅僅羅列枯燥的數學公式，而是將理論知識與生動的現實案例相結閤，使得抽象的優化思想變得觸手可及。我們將在書中看到，如何運用數學模型來刻畫現實問題，如何通過算法求解這些模型，並最終將計算結果轉化為切實可行的決策。 第一部分：優化思想的源流與演進 在啓程探索優化世界的奧秘之前，本書將帶領讀者迴顧優化思想的起源與發展曆程。我們將追溯到古代先賢對效率和最優性的樸素追求，瞭解數學傢們在求解復雜問題時如何逐漸抽象齣優化的基本概念。從早期的幾何問題到後來的代數方程組求解，再到20世紀初綫性規劃的誕生，每一步都凝聚瞭人類智慧的結晶。我們將重點介紹綫性規劃的理論基礎，包括可行域、最優解、對偶理論等核心概念，並理解為何綫性規劃能夠成為解決一類廣泛問題的強大工具。同時，我們也會觸及非綫性規劃、整數規劃等更復雜的優化模型，為後續深入學習奠定基礎。 第二部分：核心優化方法與算法解析 理論的構建離不開強大的工具。本書的第二部分將是本書的重中之重，它將詳細介紹各種經典的優化方法和算法。我們將從最基礎的綫性規劃單純形法開始，一步步揭示其迭代求解的邏輯，並理解其在計算上的高效性。隨後，我們將深入探討更高級的算法，例如內點法，以及它們在處理大規模問題時的優勢。 對於非綫性優化問題，本書將介紹梯度下降法、牛頓法等迭代求解算法，並詳細講解它們的工作原理、收斂性條件以及在實際應用中的注意事項。我們將討論如何處理約束條件，包括拉格朗日乘子法、序列二次規劃法等。 此外，本書還將介紹一些在特定領域具有廣泛應用的優化算法，例如： 組閤優化算法： 針對離散變量的優化問題，我們將探討諸如分支定界法、割平麵法、貪婪算法等，它們在解決旅行商問題、背包問題等NP-hard問題時展現齣強大的能力。 動態規劃： 針對具有重疊子問題和最優子結構的問題，我們將學習如何運用動態規劃的思想，將復雜問題分解為一係列更小的、可管理的問題，從而找到全局最優解。 啓發式與元啓發式算法： 對於一些難以精確求解的復雜問題，我們將介紹模擬退火、遺傳算法、粒子群優化等啓發式算法。它們雖然不能保證找到全局最優解，但能在閤理的時間內找到高質量的近似解，並在工程、金融、機器學習等領域得到廣泛應用。 在講解每種算法時，本書都力求清晰的邏輯、嚴謹的推導，並配以易於理解的圖示和僞代碼，幫助讀者掌握算法的精髓。 第三部分：優化在各領域的深度應用 理論的意義在於實踐。本書的第三部分將聚焦於優化方法在各行各業的深度應用，展現優化技術的強大生命力。我們將通過具體的案例分析，說明如何將現實世界中的問題轉化為數學模型，並運用前麵介紹的優化方法來求解。 生産與運營管理： 探討如何運用綫性規劃和整數規劃解決生産計劃、庫存管理、設備調度、人員排班等問題，從而提高生産效率，降低運營成本。 金融工程： 分析如何運用優化技術進行投資組閤優化、風險管理、期權定價等，幫助投資者實現收益最大化和風險最小化。 供應鏈與物流： 講解如何運用路徑優化、網絡流等技術解決車輛路徑規劃、倉儲選址、配送網絡設計等問題，實現高效的物流運作。 工程設計與控製： 探討如何在結構設計、係統控製、參數優化等方麵運用優化方法，提升工程係統的性能和魯棒性。 機器學習與人工智能： 解釋優化在機器學習中的核心作用，例如模型參數的訓練（梯度下降及其變種）、特徵選擇、超參數優化等，以及它在智能係統構建中的重要地位。 能源與環境： 探討如何利用優化技術解決能源係統的調度與規劃、環境保護政策的製定、可再生能源的整閤等問題。 醫療與健康： 展示優化在醫療資源分配、藥物研發、治療方案選擇等方麵的潛力。 在這些應用案例的分析中，本書將強調建模過程中的關鍵步驟，包括問題理解、變量定義、目標函數和約束條件的設定，以及模型求解後的結果解釋和決策製定。 第四部分：建模工具與進階探討 為瞭讓讀者能夠更好地將所學知識應用於實踐，本書的第四部分將簡要介紹一些常用的優化建模語言和求解器，例如Python中的SciPy、PuLP、CVXPY庫，以及專業的求解器如Gurobi、CPLEX等，幫助讀者快速上手解決實際問題。 此外，本書還將對一些更前沿的優化理論進行初步介紹，例如： 隨機優化： 探討在不確定性環境下如何進行優化決策。 魯棒優化： 關注在各種擾動下都錶現良好的優化方案。 多目標優化： 介紹如何同時優化多個相互衝突的目標。 凸優化： 強調凸優化在理論上的重要性和求解上的高效性。 結語 《運籌帷幄：現代決策的基石》是一本麵嚮廣泛讀者的書籍，無論您是學生、研究人員、工程師，還是對提升決策能力感興趣的任何人士，都將從中獲益。通過係統地學習本書的內容，您將掌握一套分析問題、解決問題的強大工具，能夠更清晰地認識復雜係統，更精準地把握決策的關鍵，從而在學習、工作和生活中“運籌帷幄”，做齣更明智、更有效的選擇，最終實現卓越的成果。本書相信，優化不僅僅是一種數學方法，更是一種思維方式，一種追求卓越、不斷進步的理念。掌握瞭優化，就如同掌握瞭現代決策的鑰匙，能夠開啓通往更高效、更成功之路的大門。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一個好的教材，不僅要有嚴謹的理論，還要有生動的講解和豐富的案例。這本《最優化導論》在這方麵做得非常齣色。書中對各種優化方法的介紹，我感覺就像在聽一位經驗豐富的老師娓娓道來。從基礎的單變量優化，到多變量的無約束和約束優化，再到一些更前沿的算法，每一個概念都被拆解得十分清晰。我尤其欣賞書中在講解復雜算法時，會先給齣其核心思想，再逐步引入數學推導，這樣避免瞭直接麵對一大堆公式的恐懼感。而且，書中有很多圖示和例子，比如對凸函數圖像的描繪，對迭代過程的動畫化展示，都極大地幫助我理解瞭抽象的數學概念。我還發現，這本書在講解一些算法時，會特彆強調其在人工智能和智能係統領域的應用，例如在神經網絡的訓練、在強化學習中的策略優化等等，這讓我能夠將所學的知識與我感興趣的領域聯係起來，學習的積極性也得到瞭極大的提升。這本書不僅教會瞭我最優化的方法，更重要的是，它培養瞭我獨立分析和解決優化問題的能力，讓我覺得非常有成就感。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習過程中，一直被各種優化問題睏擾，比如在信號處理的去噪、在圖像識彆的特徵提取等場景，都離不開高效的優化算法。直到我翻閱瞭這本《最優化導論》，纔感覺茅塞頓開。這本書的特點在於它對於各種優化算法的描述非常全麵和深入。從最基本的綫性規劃，到復雜的非綫性規劃，再到一些啓發式算法，幾乎涵蓋瞭最優化理論的主要分支。我特彆喜歡書中對各種算法的比較分析，比如在收斂速度、計算復雜度、對初始點的敏感性等方麵的差異，這讓我能夠根據實際問題的特點，選擇最適閤的算法。書中還專門開闢瞭章節介紹對偶理論，這對於理解很多優化問題的結構和性質非常重要，也為我理解一些高級算法（如支持嚮量機中的對偶形式）打下瞭基礎。我嘗試著將書中介紹的共軛梯度法應用於我之前一個計算量很大的項目，結果發現效率提升瞭不止一個檔次，這讓我深刻體會到理論指導實踐的威力。這本書不僅僅是理論的堆砌，而是真正地幫助我解決瞭實際問題，讓我對最優化理論有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和智能係統領域有濃厚興趣的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地講解最優化理論的教材，因為我知道這是理解這些前沿技術的基礎。這本《最優化導論》可以說是恰好滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本理論書籍，更像是打開瞭最優化世界的一扇門。書中對於非綫性規劃的介紹尤其讓我印象深刻，各種罰函數法、增廣拉格朗日法等等，雖然聽起來復雜，但作者通過清晰的數學推導和直觀的解釋，讓我逐步理解瞭它們的設計思想和工作原理。我尤其喜歡書中對KKT條件的詳細講解，這對於理解各種約束優化問題的最優性條件至關重要，也為我之後學習更復雜的機器學習算法打下瞭堅實的基礎。書中還涉及到瞭對大規模優化問題的處理方法，這對於我們處理現實世界中海量數據的問題至關重要。作者在講解時，不僅僅停留在理論層麵，還經常結閤一些實際的工程問題，比如在信號處理、控製係統等領域的應用，這讓我看到瞭最優化理論的強大生命力和廣泛適用性。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它讓我從一個“算法使用者”轉變為一個“理論理解者”，這對我後續深入學習人工智能和智能係統起到瞭至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對最優化方法的理解有些碎片化，停留在一些零散的算法認知上，直到接觸到這本《最優化導論》。這本書的結構設計非常巧妙，它不是簡單地羅列算法，而是循序漸進地構建起一個完整的理論體係。從理論基礎到具體算法，再到理論與實踐的結閤，每一個部分都承接得恰到好處。我尤其欣賞書中對理論推導的嚴謹性，每一個定理、每一個引理都論證得滴水不漏，同時又不會讓讀者感到枯燥乏味。作者似乎很懂得如何平衡數學的嚴謹性和教學的可讀性，這在同類教材中並不多見。例如，在講解拉格朗日乘子法時，作者花瞭相當大的篇幅去解釋其幾何意義和對偶性原理，這使得我不僅知其然，更知其所以然。書中對許多經典的優化算法，如牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等，都進行瞭深入剖析，不僅給齣瞭算法的詳細步驟，還對它們的優劣勢、收斂條件以及在不同場景下的錶現做瞭細緻的分析。我曾嘗試將書中介紹的算法應用到我正在研究的一個小項目中，發現效果比我之前使用的非優化方法有瞭顯著的提升。這種理論指導實踐，實踐反哺理論的良性循環，正是這本書最大的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過，一直想找機會深入學習一下最優化理論。拿到手後，纔發現它的內容遠比我想象的要豐富和深入。首先，書中對基本概念的闡述非常清晰，從凸集、凸函數到各種優化問題的類型，都給齣瞭詳實嚴謹的定義和直觀的解釋。這對於我這種初學者來說，打下瞭堅實的基礎。我特彆喜歡書中對一些抽象概念的幾何解釋，例如用圖形來展示凸集和凸函數，這比純粹的數學公式更容易理解。而且，作者在講解每一種優化方法時，都不僅僅是給齣算法步驟，還會深入分析其收斂性、收斂速度以及適用範圍。比如，在介紹梯度下降法的時候，不僅講瞭基本形式，還拓展到瞭動量法、Adagrad、RMSprop等，並且對它們的優缺點進行瞭比較。這讓我明白，不同的算法在麵對不同類型的問題時，會有不同的錶現，選擇閤適的算法至關重要。另外，書中穿插的許多實際應用案例，比如在機器學習中的模型訓練、在工程中的資源分配等，都極大地激發瞭我學習的興趣。我發現，最優化理論並不是孤立存在的數學分支，而是貫穿於眾多科學技術領域的核心工具。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索最優化世界的奧秘，讓我受益匪淺。