最优化方法 本书特色
《*化方法》介绍*化模型的理论与计算方法，其中理论包括对偶理论、非线性规划的*性理论、非线性半定规划的*性理论、非线性二阶锥优化的*性理论；计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法、非线性规划的序列二次规划方法、非线性规划的增广Lagrange方法、非线性半定规划的增广Lagrange方法、非线性二阶锥优化的增广Lagrange方法以及整数规划的Lagrange松弛方法。《*化方法》注重知识的准确性、系统性和算法论述的完整性，是学习*化方法的一本入门书。
《*化方法》可用作高等院校数学系高年级本科生和管理专业研究生的教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。
最优化方法 内容简介
本书介绍线性与非线性规划的理论与计算方法, 预备知识部分包括变分分析的相关素材 ; 理论部分包括对偶理论和非线性规划的*优性理论 ; 计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法, 非线性规划的增广Lagrange函数方法等。
最优化方法 目录
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 *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 *优性条件
5.1 一阶*优性条件
5.2 广义Lagrange乘子
5.3 阶*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
