最优化导论（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Edwin，K.，P.，Chong（E.，K. ... 著，孙志强，白圣建，郑永斌，刘伟 译

图书标签:

• 最优化
• 优化算法
• 运筹学
• 数学规划
• 凸优化
• 数值优化
• 线性规划
• 非线性规划
• 最优化理论
• 应用数学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121267154

版次：01

商品编码：11790504

包装：平装

丛书名： 经典译丛?人工智能与智能系统

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：428

正文语种：中文

内容简介

内容简介本书是一本关于*优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的*优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。

作者简介

宫二玲，女，河南郑州人。博士，国防科技大学副教授。主要学术方向为系统安全性建模与分析、试验数据处理与分析。是学校“自动控制原理”课程的骨干主讲教师，参与了“自动控制原理”精品课程和MOOC课程的建设工作，发挥了重大作用。承担教学改革项目2项，发表教学论文10余篇。目前，承担装备预先研究基金项目1项，装备横向合作项目3项，参与多项装备预先研究项目和自然科学基金项目。发表论文20余篇，出版教材3部。

目录

第一部分数学知识回顾
第1章证明方法与相关记法
1．1证明方法
1．2记法
习题第2章向量空间与矩阵
2．1向量与矩阵
2．2矩阵的秩
2．3线性方程组
2．4内积和范数
习题第3章变换
3．1线性变换
3．2特征值与特征向量
3．3正交投影
3．4二次型函数
3．5矩阵范数
习题第4章有关几何概念
4．1线段
4．2超平面与线性簇
4．3凸集
4．4邻域
4．5多面体和多胞形
习题第5章微积分基础
5．1序列与极限
5．2可微性
5．3导数矩阵
5．4微分法则
5．5水平集与梯度
5．6泰勒级数
习题
第二部分无约束优化问题
第6章集合约束和无约束优化问题的基础知识
6．1引言
6．2局部极小点的条件
习题第7章一维搜索方法
7．1引言
7．2黄金分割法
7．3斐波那契数列法
7．4二分法
7．5牛顿法
7．6割线法
7．7划界法
7．8多维优化问题中的一维搜索
习题第8章梯度方法
8．1引言
8．2最速下降法
8．3梯度方法性质分析
习题第9章牛顿法
9．1引言
9．2牛顿法性质分析
9．3Levenberg Marquardt修正
9．4牛顿法在非线性最小二乘问题中的应用
习题第10章共轭方向法
10．1引言
10．2基本的共轭方向算法
10．3共轭梯度法
10．4非二次型问题中的共轭梯度法
习题第11章拟牛顿法
11．1引言
11．2黑塞矩阵逆矩阵的近似
11．3秩1修正公式
11．4DFP算法
11．5BFGS算法
习题第12章求解线性方程组
12．1最小二乘分析
12．2递推最小二乘算法
12．3线性方程组的最小范数解
12．4Kaczmarz算法
12．5一般意义下的线性方程组的求解
习题第13章无约束优化问题和神经网络
13．1引言
13．2单个神经元训练
13．3反向传播算法
习题第14章全局搜索算法
14．1引言
14．2Nelder?Mead单纯形法
14．3模拟退火法
14．4粒子群优化算法
14．5遗传算法
习题
第三部分线 性 规 划
第15章线性规划概述
15．1线性规划简史
15．2线性规划的简单例子
15．3二维线性规划
15．4凸多面体和线性规划
15．5线性规划问题的标准型
15．6基本解
15．7基本解的性质
15．8几何视角下的线性规划
习题第16章单纯形法
16．1利用行变换求解线性方程组
16．2增广矩阵的规范型
16．3更新增广矩阵
16．4单纯形法
16．5单纯形法的矩阵形式
16．6两阶段单纯形法
16．7修正单纯形法
习题第17章对偶
17．1对偶线性规划
17．2对偶问题的性质
习题第18章非单纯形法
18．1引言
18．2Khachiyan算法
18．3仿射尺度法
18．4Karmarkar算法
习题第19章整数规划
19．1概述
19．2幺模矩阵
19．3Gomory割平面法
习题
第四部分有约束的非线性优化问题
第20章仅含等式约束的优化问题
20．1引言
20．2问题描述
20．3切线空间和法线空间
20．4拉格朗日条件
20．5二阶条件
20．6线性约束下二次型函数的极小化
习题第21章含不等式约束的优化问题
21．1卡罗需库恩塔克(Karush?Kuhn?Tucker)条件
21．2二阶条件
习题第22章凸优化问题
22．1引言
22．2凸函数
22．3凸优化问题
22．4半定规划
习题第23章有约束优化问题的求解算法
23．1引言
23．2投影法
23．3求解含线性约束优化问题的投影梯度法
23．4拉格朗日法
23．5罚函数法
习题第24章多目标优化
24．1引言
24．2帕累托解
24．3帕累托前沿的求解
24．4多目标优化到单目标优化的转换
24．5存在不确定性的线性规划
习题参考文献

前言/序言

好的，以下是一份图书简介，旨在为一本名为《运筹学基础》的教材提供详细内容介绍，内容完全聚焦于该书本身，不涉及《最优化导论（第四版）》中的具体概念或章节。 --- 《运筹学基础：模型、方法与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供运筹学领域的全面而深入的入门介绍，侧重于构建、求解和分析实际管理决策问题的数学模型。运筹学（Operations Research，OR）是一门多学科交叉的综合性学科，它运用数学、统计学、计算机科学等工具，为复杂的决策问题提供科学的、量化的解决方案。本书的编写遵循理论与实践并重的原则，确保读者不仅能掌握核心的理论框架，还能熟练运用这些工具解决现实世界中的挑战。 全书结构清晰，逻辑严谨，共分为八个主要部分，层层递进，覆盖了运筹学领域的基础理论与关键方法。 第一部分：基础与线性规划 本书伊始，我们首先确立了运筹学的基本概念和历史背景，明确了其在现代管理科学中的核心地位。随后，重点介绍了线性规划（Linear Programming, LP）——运筹学中最基本、应用最广泛的数学规划形式。 我们详细阐述了线性规划模型的构建过程，包括目标函数的设定、决策变量的定义以及各类约束条件的表达。在求解方法上，本书深入探讨了图解法，并着重讲解了求解线性规划问题的核心算法——单纯形法（Simplex Method）。单纯形法的介绍将细致分解每一步迭代的数学原理，包括基可行解的确定、检验数的计算、主元选择以及如何判断最优性的终止条件。此外，我们还涵盖了人工变量法（如大M法和两阶段法）在处理标准型以外的线性规划问题中的应用。 第二部分：对偶理论与敏感性分析 理解线性规划的对偶性是深化对优化问题认识的关键。本部分系统介绍了对偶理论，包括如何从原始问题构造其对应的对偶问题，并阐述了强对偶定理、弱对偶定理以及互补松弛性等核心概念。通过对偶问题，读者可以从另一个视角洞察问题的结构，这对于资源价值评估和模型解释至关重要。 紧接着，我们探讨了敏感性分析（或称后最优分析）。在实际应用中，模型的参数（如成本系数、资源供给量）往往不是完全已知的，因此分析这些参数微小变化对最优解（包括最优目标函数值和变量取值）的影响至关重要。本书详细介绍了如何利用最优单纯形表进行经济学上的解释和分析。 第三部分：整数规划与混合整数规划 在许多现实问题中，决策变量必须取整数值（如人员分配、设备数量）。本部分专注于整数规划（Integer Programming, IP）和混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）。 我们首先介绍了整数规划的特性和难点。核心求解方法——割平面法（Cutting Plane Method）被详细剖析，它通过系统地添加有效约束来逐渐逼近整数解。随后，本书重点介绍了分支定界法（Branch and Bound Method），这是一种分支与定界相结合的系统搜索策略，它能有效地将复杂的整数问题分解为一系列可解的线性规划子问题，从而找到全局最优整数解。书中包含了大量的实例来说明分支树的构建与剪枝过程。 第四部分：网络流模型 网络流理论是运筹学中一个结构优美且应用广泛的分支。本部分涵盖了多类重要的网络流问题。 我们从基础的最大流问题（Maximum Flow Problem）开始，详细介绍福特-富尔克森方法（Ford-Fulkerson Method）及其基于增广路径的改进算法，如 Edmonds-Karp 算法。随后，对最小割问题（Minimum Cut Problem）进行了深入探讨，并用最大流最小割定理阐明了二者的对偶关系。 此外，本书还覆盖了最小成本流问题（Minimum Cost Flow Problem），它结合了流量限制和单位流动的成本，是资源分配和运输调度的经典模型。我们介绍了求解此类问题的网络单纯形法，相比于一般线性规划的求解方法，它能更有效地利用网络的拓扑结构。 第五部分：动态规划 动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的复杂问题的强大技术。本部分系统介绍了贝尔曼方程（Bellman Equation）及其在动态规划中的核心地位。 我们通过一系列经典案例，如最短路径问题（在特定条件下）、背包问题、资源分配问题和生产计划问题，来演示如何将问题分解为一系列相互关联的最优决策阶段。本书强调了DP的两大要素——最优子结构和重叠子问题——的识别过程，并指导读者如何建立递推关系式（贝尔曼方程）以实现自底向上的求解。 第六部分：排队论 排队论（Queuing Theory）是分析服务系统中等待和效率问题的数学工具。本部分侧重于对常见排队模型进行建模、分析和性能评估。 我们介绍了排队系统的基本组成要素：输入过程（通常假设为泊松过程）、服务过程（通常假设为指数分布）和系统容量。重点分析了最基础的M/M/1模型（单服务台、泊松到达、指数服务时间），推导出系统平均等待时间、平均逗留时间、系统利用率等性能指标的稳态公式。此外，本书还扩展讨论了M/M/c（多服务台）、M/G/1等更复杂的模型，并探讨了有限容量和优先权服务等实际情况。 第七部分：可靠性与维护模型 在工程和系统管理中，评估系统的可靠性并制定最优的维护策略至关重要。本部分将运筹学的思想应用于系统寿命分析。 我们引入了可靠性函数的概念，并讨论了不同寿命分布（如指数分布、威布尔分布）下的系统平均寿命和故障率。在维护方面，我们探讨了预防性维护（Preventive Maintenance）和纠正性维护（Corrective Maintenance）的策略。通过构建成本效益模型，我们指导读者如何确定最优的维护周期，以最小化总运营成本。 第八部分：非线性规划初步 虽然本书主要聚焦于线性模型，但为了完整性，本部分对非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）进行了初步介绍。 我们阐述了非线性规划模型的基本形式，并重点讨论了凸规划（Convex Programming）的性质和优势。我们引入了KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作为非线性优化问题无约束或等式约束/不等式约束最优解的必要条件。这部分内容为有志于进一步学习更高级优化技术的读者搭建了理论基础。 总结 《运筹学基础：模型、方法与应用》通过严谨的数学推导和丰富的实际案例，为管理者、工程师和决策分析师提供了一套完整的思维工具箱。本书不仅教授“如何计算”，更注重培养读者“如何建模”的能力，使之能够将复杂的现实问题转化为可量化的数学框架进行求解和优化。本书适合作为高等院校经济管理类、工程类专业的运筹学或应用数学课程教材，同时也是专业人士进行业务分析与流程改进的宝贵参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是开启了我对“最优”二字全新认知的钥匙！我一直对各种优化问题充满好奇，但总感觉它们像隔着一层薄纱，看得见摸不着。直到我翻开这本《最优化导论（第四版）》，那层纱才逐渐散去。从最基础的数学模型建立，到各种经典优化算法的精妙设计，再到它们在现实世界中的广泛应用，这本书都给出了非常详尽且易于理解的阐释。我特别喜欢书中那些生动的例子，它们不仅仅是冰冷的公式，而是与生活息息相关的场景，比如如何规划最短送货路线，如何分配有限资源以获得最大产出，这些都让我觉得学习优化变得无比有趣和实用。而且，作者在讲解过程中，始终保持着一种循序渐进的逻辑，不会让你在刚接触一个新概念时就感到无所适从。对于我这样一个初学者来说，这种严谨又不失温度的讲解方式，无疑是最大的福音。它不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《最优化导论（第四版）》的价值远超出了我的预期。我一直认为，学习一个领域，最重要的是要理解其底层逻辑和思想精髓，而不是仅仅记住一堆公式和算法。这本书恰恰做到了这一点。它不仅仅是罗列各种优化方法，更重要的是深入剖析了每种方法背后的数学原理和决策思想。我特别喜欢书中对于“局部最优”与“全局最优”的讨论，以及如何通过各种手段来提高找到全局最优解的概率，这让我对优化问题的本质有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了一些最新的研究进展和前沿技术，这对于我保持知识的更新，以及探索新的研究方向非常有帮助。这本书的内容编排也很有特色，既有理论的深度，又不乏实践的广度，能够满足不同层次读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我原本以为这是一本会充满枯燥数学符号和复杂推导的学术专著，准备好啃硬骨头。结果，《最优化导论（第四版）》却给了我一个大大的惊喜！它的写作风格非常现代化，语言流畅，逻辑清晰，即便是像凸优化这样看似高深的理论，在作者的笔下也变得相对平易近人。书中大量的图示和表格，极大地帮助我理解那些抽象的概念，我常常一边看书一边对照图示，感觉就像是在一位经验丰富的导师身边学习一样，总能及时解答我心中的疑惑。尤其让我印象深刻的是，它不仅仅停留在理论层面，还很注重算法的实现细节和实际计算的可行性。作者在讲解每种算法时，都会探讨其优缺点、收敛性等关键问题，这对于想要将优化技术应用于实际项目的人来说，简直是无价之宝。我感觉这本书的结构设计也非常合理，从基础概念到高级技巧，层层递进，让我能够稳步提升自己的理解深度。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，这本书更像是一本“工具箱”，里面装着解决各种复杂问题的利器。每次遇到需要决策和优化的场景，我都会下意识地翻阅《最优化导论（第四版）》。它里面的内容详实，覆盖面广，从线性规划到非线性规划，从连续优化到离散优化，几乎涵盖了最优化领域的主要分支。我尤其欣赏作者在讲解算法时，会详细分析算法的步骤、复杂度以及可能遇到的问题，并且还会提供一些调试和改进的建议。这使得我在实际应用中，能够更有效地选择和调整合适的优化算法。而且，书中关于“灵敏度分析”和“对偶理论”的讲解，也让我对优化模型有了更深入的理解，知道如何评估模型的鲁棒性和敏感性。总的来说，这本书是一本非常值得反复阅读和参考的佳作，它能够帮助我不断提升解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《最优化导论（第四版）》是一本真正能“教懂书”的书。它没有故弄玄虚，也没有回避难点，而是以一种非常坦诚和直接的方式，将最优化领域的精髓呈现出来。我非常欣赏作者在处理复杂问题时的条理性和系统性，比如在介绍各种约束优化方法时，它会先从理论基础讲起，然后逐一分析不同方法的适用场景和推导过程，并且还会通过大量的案例研究来巩固理解。我尤其喜欢书中关于“启发式算法”和“元启发式算法”的部分，这些内容对于解决一些 NP-hard 问题具有非常重要的指导意义，也为我打开了解决现实世界复杂决策问题的新思路。总的来说，这本书的内容非常扎实，涵盖了优化领域的核心知识，而且案例丰富，能够帮助读者更好地将理论知识转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

已经看了，不错的书。获益颇多，喜欢看。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

还不错。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

纸张一般

评分☆☆☆☆☆

教学用书，正版，平时翻翻蛮好的。

评分☆☆☆☆☆

书脊有破损，书角有凹陷

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈还好还好

评分☆☆☆☆☆

东西还不错，一分钱一分货。

评分☆☆☆☆☆

一本不错的书

评分☆☆☆☆☆

这个是我见过的比较通俗易懂的版本，而且是国外教材，比较好，京东速度很快。