最優化導論（第四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Edwin，K.，P.，Chong（E.，K. ... 著，孫誌強，白聖建，鄭永斌，劉偉 譯

圖書標籤:

• 最優化
• 優化算法
• 運籌學
• 數學規劃
• 凸優化
• 數值優化
• 綫性規劃
• 非綫性規劃
• 最優化理論
• 應用數學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121267154

版次：01

商品編碼：11790504

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢?人工智能與智能係統

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：428

正文語種：中文

內容簡介

內容簡介本書是一本關於*優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第一部分是預備知識。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、對偶理論以及一些非單純形法，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*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。

作者簡介

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

第一部分數學知識迴顧
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章一維搜索方法
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多維優化問題中的一維搜索
習題第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牛頓法在非綫性最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
12．1最小二乘分析
12．2遞推最小二乘算法
12．3綫性方程組的最小範數解
12．4Kaczmarz算法
12．5一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

前言/序言

好的，以下是一份圖書簡介，旨在為一本名為《運籌學基礎》的教材提供詳細內容介紹，內容完全聚焦於該書本身，不涉及《最優化導論（第四版）》中的具體概念或章節。 --- 《運籌學基礎：模型、方法與應用》 內容簡介 本書旨在為讀者提供運籌學領域的全麵而深入的入門介紹，側重於構建、求解和分析實際管理決策問題的數學模型。運籌學（Operations Research，OR）是一門多學科交叉的綜閤性學科，它運用數學、統計學、計算機科學等工具，為復雜的決策問題提供科學的、量化的解決方案。本書的編寫遵循理論與實踐並重的原則，確保讀者不僅能掌握核心的理論框架，還能熟練運用這些工具解決現實世界中的挑戰。 全書結構清晰，邏輯嚴謹，共分為八個主要部分，層層遞進，覆蓋瞭運籌學領域的基礎理論與關鍵方法。 第一部分：基礎與綫性規劃 本書伊始，我們首先確立瞭運籌學的基本概念和曆史背景，明確瞭其在現代管理科學中的核心地位。隨後，重點介紹瞭綫性規劃（Linear Programming, LP）——運籌學中最基本、應用最廣泛的數學規劃形式。 我們詳細闡述瞭綫性規劃模型的構建過程，包括目標函數的設定、決策變量的定義以及各類約束條件的錶達。在求解方法上，本書深入探討瞭圖解法，並著重講解瞭求解綫性規劃問題的核心算法——單純形法（Simplex Method）。單純形法的介紹將細緻分解每一步迭代的數學原理，包括基可行解的確定、檢驗數的計算、主元選擇以及如何判斷最優性的終止條件。此外，我們還涵蓋瞭人工變量法（如大M法和兩階段法）在處理標準型以外的綫性規劃問題中的應用。 第二部分：對偶理論與敏感性分析 理解綫性規劃的對偶性是深化對優化問題認識的關鍵。本部分係統介紹瞭對偶理論，包括如何從原始問題構造其對應的對偶問題，並闡述瞭強對偶定理、弱對偶定理以及互補鬆弛性等核心概念。通過對偶問題，讀者可以從另一個視角洞察問題的結構，這對於資源價值評估和模型解釋至關重要。 緊接著，我們探討瞭敏感性分析（或稱後最優分析）。在實際應用中，模型的參數（如成本係數、資源供給量）往往不是完全已知的，因此分析這些參數微小變化對最優解（包括最優目標函數值和變量取值）的影響至關重要。本書詳細介紹瞭如何利用最優單純形錶進行經濟學上的解釋和分析。 第三部分：整數規劃與混閤整數規劃 在許多現實問題中，決策變量必須取整數值（如人員分配、設備數量）。本部分專注於整數規劃（Integer Programming, IP）和混閤整數規劃（Mixed Integer Programming, MIP）。 我們首先介紹瞭整數規劃的特性和難點。核心求解方法——割平麵法（Cutting Plane Method）被詳細剖析，它通過係統地添加有效約束來逐漸逼近整數解。隨後，本書重點介紹瞭分支定界法（Branch and Bound Method），這是一種分支與定界相結閤的係統搜索策略，它能有效地將復雜的整數問題分解為一係列可解的綫性規劃子問題，從而找到全局最優整數解。書中包含瞭大量的實例來說明分支樹的構建與剪枝過程。 第四部分：網絡流模型 網絡流理論是運籌學中一個結構優美且應用廣泛的分支。本部分涵蓋瞭多類重要的網絡流問題。 我們從基礎的最大流問題（Maximum Flow Problem）開始，詳細介紹福特-富爾剋森方法（Ford-Fulkerson Method）及其基於增廣路徑的改進算法，如 Edmonds-Karp 算法。隨後，對最小割問題（Minimum Cut Problem）進行瞭深入探討，並用最大流最小割定理闡明瞭二者的對偶關係。 此外，本書還覆蓋瞭最小成本流問題（Minimum Cost Flow Problem），它結閤瞭流量限製和單位流動的成本，是資源分配和運輸調度的經典模型。我們介紹瞭求解此類問題的網絡單純形法，相比於一般綫性規劃的求解方法，它能更有效地利用網絡的拓撲結構。 第五部分：動態規劃 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是一種用於解決具有重疊子問題和最優子結構特性的復雜問題的強大技術。本部分係統介紹瞭貝爾曼方程（Bellman Equation）及其在動態規劃中的核心地位。 我們通過一係列經典案例，如最短路徑問題（在特定條件下）、背包問題、資源分配問題和生産計劃問題，來演示如何將問題分解為一係列相互關聯的最優決策階段。本書強調瞭DP的兩大要素——最優子結構和重疊子問題——的識彆過程，並指導讀者如何建立遞推關係式（貝爾曼方程）以實現自底嚮上的求解。 第六部分：排隊論 排隊論（Queuing Theory）是分析服務係統中等待和效率問題的數學工具。本部分側重於對常見排隊模型進行建模、分析和性能評估。 我們介紹瞭排隊係統的基本組成要素：輸入過程（通常假設為泊鬆過程）、服務過程（通常假設為指數分布）和係統容量。重點分析瞭最基礎的M/M/1模型（單服務颱、泊鬆到達、指數服務時間），推導齣係統平均等待時間、平均逗留時間、係統利用率等性能指標的穩態公式。此外，本書還擴展討論瞭M/M/c（多服務颱）、M/G/1等更復雜的模型，並探討瞭有限容量和優先權服務等實際情況。 第七部分：可靠性與維護模型 在工程和係統管理中，評估係統的可靠性並製定最優的維護策略至關重要。本部分將運籌學的思想應用於係統壽命分析。 我們引入瞭可靠性函數的概念，並討論瞭不同壽命分布（如指數分布、威布爾分布）下的係統平均壽命和故障率。在維護方麵，我們探討瞭預防性維護（Preventive Maintenance）和糾正性維護（Corrective Maintenance）的策略。通過構建成本效益模型，我們指導讀者如何確定最優的維護周期，以最小化總運營成本。 第八部分：非綫性規劃初步 雖然本書主要聚焦於綫性模型，但為瞭完整性，本部分對非綫性規劃（Nonlinear Programming, NLP）進行瞭初步介紹。 我們闡述瞭非綫性規劃模型的基本形式，並重點討論瞭凸規劃（Convex Programming）的性質和優勢。我們引入瞭KKT條件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作為非綫性優化問題無約束或等式約束/不等式約束最優解的必要條件。這部分內容為有誌於進一步學習更高級優化技術的讀者搭建瞭理論基礎。 總結 《運籌學基礎：模型、方法與應用》通過嚴謹的數學推導和豐富的實際案例，為管理者、工程師和決策分析師提供瞭一套完整的思維工具箱。本書不僅教授“如何計算”，更注重培養讀者“如何建模”的能力，使之能夠將復雜的現實問題轉化為可量化的數學框架進行求解和優化。本書適閤作為高等院校經濟管理類、工程類專業的運籌學或應用數學課程教材，同時也是專業人士進行業務分析與流程改進的寶貴參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是開啓瞭我對“最優”二字全新認知的鑰匙！我一直對各種優化問題充滿好奇，但總感覺它們像隔著一層薄紗，看得見摸不著。直到我翻開這本《最優化導論（第四版）》，那層紗纔逐漸散去。從最基礎的數學模型建立，到各種經典優化算法的精妙設計，再到它們在現實世界中的廣泛應用，這本書都給齣瞭非常詳盡且易於理解的闡釋。我特彆喜歡書中那些生動的例子，它們不僅僅是冰冷的公式，而是與生活息息相關的場景，比如如何規劃最短送貨路綫，如何分配有限資源以獲得最大産齣，這些都讓我覺得學習優化變得無比有趣和實用。而且，作者在講解過程中，始終保持著一種循序漸進的邏輯，不會讓你在剛接觸一個新概念時就感到無所適從。對於我這樣一個初學者來說，這種嚴謹又不失溫度的講解方式，無疑是最大的福音。它不僅教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼”和“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我原本以為這是一本會充滿枯燥數學符號和復雜推導的學術專著，準備好啃硬骨頭。結果，《最優化導論（第四版）》卻給瞭我一個大大的驚喜！它的寫作風格非常現代化，語言流暢，邏輯清晰，即便是像凸優化這樣看似高深的理論，在作者的筆下也變得相對平易近人。書中大量的圖示和錶格，極大地幫助我理解那些抽象的概念，我常常一邊看書一邊對照圖示，感覺就像是在一位經驗豐富的導師身邊學習一樣，總能及時解答我心中的疑惑。尤其讓我印象深刻的是，它不僅僅停留在理論層麵，還很注重算法的實現細節和實際計算的可行性。作者在講解每種算法時，都會探討其優缺點、收斂性等關鍵問題，這對於想要將優化技術應用於實際項目的人來說，簡直是無價之寶。我感覺這本書的結構設計也非常閤理，從基礎概念到高級技巧，層層遞進，讓我能夠穩步提升自己的理解深度。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《最優化導論（第四版）》是一本真正能“教懂書”的書。它沒有故弄玄虛，也沒有迴避難點，而是以一種非常坦誠和直接的方式，將最優化領域的精髓呈現齣來。我非常欣賞作者在處理復雜問題時的條理性和係統性，比如在介紹各種約束優化方法時，它會先從理論基礎講起，然後逐一分析不同方法的適用場景和推導過程，並且還會通過大量的案例研究來鞏固理解。我尤其喜歡書中關於“啓發式算法”和“元啓發式算法”的部分，這些內容對於解決一些 NP-hard 問題具有非常重要的指導意義，也為我打開瞭解決現實世界復雜決策問題的新思路。總的來說，這本書的內容非常紮實，涵蓋瞭優化領域的核心知識，而且案例豐富，能夠幫助讀者更好地將理論知識轉化為實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《最優化導論（第四版）》的價值遠超齣瞭我的預期。我一直認為，學習一個領域，最重要的是要理解其底層邏輯和思想精髓，而不是僅僅記住一堆公式和算法。這本書恰恰做到瞭這一點。它不僅僅是羅列各種優化方法，更重要的是深入剖析瞭每種方法背後的數學原理和決策思想。我特彆喜歡書中對於“局部最優”與“全局最優”的討論，以及如何通過各種手段來提高找到全局最優解的概率，這讓我對優化問題的本質有瞭更深刻的認識。此外，書中還涉及瞭一些最新的研究進展和前沿技術，這對於我保持知識的更新，以及探索新的研究方嚮非常有幫助。這本書的內容編排也很有特色，既有理論的深度，又不乏實踐的廣度，能夠滿足不同層次讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

對於我而言，這本書更像是一本“工具箱”，裏麵裝著解決各種復雜問題的利器。每次遇到需要決策和優化的場景，我都會下意識地翻閱《最優化導論（第四版）》。它裏麵的內容詳實，覆蓋麵廣，從綫性規劃到非綫性規劃，從連續優化到離散優化，幾乎涵蓋瞭最優化領域的主要分支。我尤其欣賞作者在講解算法時，會詳細分析算法的步驟、復雜度以及可能遇到的問題，並且還會提供一些調試和改進的建議。這使得我在實際應用中，能夠更有效地選擇和調整閤適的優化算法。而且，書中關於“靈敏度分析”和“對偶理論”的講解，也讓我對優化模型有瞭更深入的理解，知道如何評估模型的魯棒性和敏感性。總的來說，這本書是一本非常值得反復閱讀和參考的佳作，它能夠幫助我不斷提升解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

不錯，一本好書

評分☆☆☆☆☆

嗯，很好的書

評分☆☆☆☆☆

好評~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

好評~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，內庭還沒看

評分☆☆☆☆☆

全麵入門

評分☆☆☆☆☆

書是名著，還沒有詳細的看，包裝啥的都不錯

評分☆☆☆☆☆

單位圖書館買的，質量不錯，正品行貨，東哥傢物美價廉！

評分☆☆☆☆☆

速度挺快，買來提升下編程，不錯