正版教材 最优化导论(第四版) 电子工业出版社本科研究生教材人工智能与智能系统最优化从入 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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E，K 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121267154

商品编码：14779900919

包装：平装

开本：16

出版时间：2015-10-01

页数：428

商品参数

zui优化导论（第四版）
	定价	89.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	01
	出版时间	2015年10月
	开本	16开
	作者	Edwin，K.，P.，Chong（E.，K. ... 著；孙志强，白圣建，郑永斌，刘伟 译
	装帧	平装
	页数	428
	字数
	ISBN编码	9787121267154

内容介绍
内容简介本书是—本关于zui优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第—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—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zui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。


作者介绍
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
目录
第—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—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—维搜索
习题第8章梯度方法
8．1引言
8．2zui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zui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
12．1zui小二乘分析
12．2递推zui小二乘算法
12．3线性方程组的zui小范数解
12．4Kaczmarz算法
12．5—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

《运筹帷幄：现代决策的基石》 在这个信息爆炸、瞬息万变的时代，如何从海量数据中提取价值，如何在资源有限的情况下做出最优决策，已成为个体、组织乃至国家发展的核心挑战。本书《运筹帷幄：现代决策的基石》正是应运而生，它系统地梳理了现代优化理论的核心思想、方法和应用，旨在为读者提供一套强大的分析工具和决策框架，帮助我们在复杂环境中找到最佳解决方案，实现效率最大化、成本最小化或效益最大化。 本书并非一本孤立的理论书籍，而是与我们日常工作、学习和生活息息相关的实用指南。它深入浅出地阐释了“优化”这一概念的本质，即在满足特定约束条件下，寻找某一目标函数的最大值或最小值。这一看似抽象的数学概念，实则渗透于我们决策的方方面面。无论是企业在生产调度中如何分配人力物力以求利润最大，还是物流公司如何规划配送路线以节省时间和燃料，亦或是政府在制定资源分配政策时如何平衡各方需求以实现社会效益最大化，都离不开优化方法的指导。 本书的独特价值在于其全面性与深度兼备的叙述方式。 它并非仅仅罗列枯燥的数学公式，而是将理论知识与生动的现实案例相结合，使得抽象的优化思想变得触手可及。我们将在书中看到，如何运用数学模型来刻画现实问题，如何通过算法求解这些模型，并最终将计算结果转化为切实可行的决策。 第一部分：优化思想的源流与演进 在启程探索优化世界的奥秘之前，本书将带领读者回顾优化思想的起源与发展历程。我们将追溯到古代先贤对效率和最优性的朴素追求，了解数学家们在求解复杂问题时如何逐渐抽象出优化的基本概念。从早期的几何问题到后来的代数方程组求解，再到20世纪初线性规划的诞生，每一步都凝聚了人类智慧的结晶。我们将重点介绍线性规划的理论基础，包括可行域、最优解、对偶理论等核心概念，并理解为何线性规划能够成为解决一类广泛问题的强大工具。同时，我们也会触及非线性规划、整数规划等更复杂的优化模型，为后续深入学习奠定基础。 第二部分：核心优化方法与算法解析 理论的构建离不开强大的工具。本书的第二部分将是本书的重中之重，它将详细介绍各种经典的优化方法和算法。我们将从最基础的线性规划单纯形法开始，一步步揭示其迭代求解的逻辑，并理解其在计算上的高效性。随后，我们将深入探讨更高级的算法，例如内点法，以及它们在处理大规模问题时的优势。 对于非线性优化问题，本书将介绍梯度下降法、牛顿法等迭代求解算法，并详细讲解它们的工作原理、收敛性条件以及在实际应用中的注意事项。我们将讨论如何处理约束条件，包括拉格朗日乘子法、序列二次规划法等。 此外，本书还将介绍一些在特定领域具有广泛应用的优化算法，例如： 组合优化算法： 针对离散变量的优化问题，我们将探讨诸如分支定界法、割平面法、贪婪算法等，它们在解决旅行商问题、背包问题等NP-hard问题时展现出强大的能力。 动态规划： 针对具有重叠子问题和最优子结构的问题，我们将学习如何运用动态规划的思想，将复杂问题分解为一系列更小的、可管理的问题，从而找到全局最优解。 启发式与元启发式算法： 对于一些难以精确求解的复杂问题，我们将介绍模拟退火、遗传算法、粒子群优化等启发式算法。它们虽然不能保证找到全局最优解，但能在合理的时间内找到高质量的近似解，并在工程、金融、机器学习等领域得到广泛应用。 在讲解每种算法时，本书都力求清晰的逻辑、严谨的推导，并配以易于理解的图示和伪代码，帮助读者掌握算法的精髓。 第三部分：优化在各领域的深度应用 理论的意义在于实践。本书的第三部分将聚焦于优化方法在各行各业的深度应用，展现优化技术的强大生命力。我们将通过具体的案例分析，说明如何将现实世界中的问题转化为数学模型，并运用前面介绍的优化方法来求解。 生产与运营管理： 探讨如何运用线性规划和整数规划解决生产计划、库存管理、设备调度、人员排班等问题，从而提高生产效率，降低运营成本。 金融工程： 分析如何运用优化技术进行投资组合优化、风险管理、期权定价等，帮助投资者实现收益最大化和风险最小化。 供应链与物流： 讲解如何运用路径优化、网络流等技术解决车辆路径规划、仓储选址、配送网络设计等问题，实现高效的物流运作。 工程设计与控制： 探讨如何在结构设计、系统控制、参数优化等方面运用优化方法，提升工程系统的性能和鲁棒性。 机器学习与人工智能： 解释优化在机器学习中的核心作用，例如模型参数的训练（梯度下降及其变种）、特征选择、超参数优化等，以及它在智能系统构建中的重要地位。 能源与环境： 探讨如何利用优化技术解决能源系统的调度与规划、环境保护政策的制定、可再生能源的整合等问题。 医疗与健康： 展示优化在医疗资源分配、药物研发、治疗方案选择等方面的潜力。 在这些应用案例的分析中，本书将强调建模过程中的关键步骤，包括问题理解、变量定义、目标函数和约束条件的设定，以及模型求解后的结果解释和决策制定。 第四部分：建模工具与进阶探讨 为了让读者能够更好地将所学知识应用于实践，本书的第四部分将简要介绍一些常用的优化建模语言和求解器，例如Python中的SciPy、PuLP、CVXPY库，以及专业的求解器如Gurobi、CPLEX等，帮助读者快速上手解决实际问题。 此外，本书还将对一些更前沿的优化理论进行初步介绍，例如： 随机优化： 探讨在不确定性环境下如何进行优化决策。 鲁棒优化： 关注在各种扰动下都表现良好的优化方案。 多目标优化： 介绍如何同时优化多个相互冲突的目标。 凸优化： 强调凸优化在理论上的重要性和求解上的高效性。 结语 《运筹帷幄：现代决策的基石》是一本面向广泛读者的书籍，无论您是学生、研究人员、工程师，还是对提升决策能力感兴趣的任何人士，都将从中获益。通过系统地学习本书的内容，您将掌握一套分析问题、解决问题的强大工具，能够更清晰地认识复杂系统，更精准地把握决策的关键，从而在学习、工作和生活中“运筹帷幄”，做出更明智、更有效的选择，最终实现卓越的成果。本书相信，优化不仅仅是一种数学方法，更是一种思维方式，一种追求卓越、不断进步的理念。掌握了优化，就如同掌握了现代决策的钥匙，能够开启通往更高效、更成功之路的大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一个好的教材，不仅要有严谨的理论，还要有生动的讲解和丰富的案例。这本《最优化导论》在这方面做得非常出色。书中对各种优化方法的介绍，我感觉就像在听一位经验丰富的老师娓娓道来。从基础的单变量优化，到多变量的无约束和约束优化，再到一些更前沿的算法，每一个概念都被拆解得十分清晰。我尤其欣赏书中在讲解复杂算法时，会先给出其核心思想，再逐步引入数学推导，这样避免了直接面对一大堆公式的恐惧感。而且，书中有很多图示和例子，比如对凸函数图像的描绘，对迭代过程的动画化展示，都极大地帮助我理解了抽象的数学概念。我还发现，这本书在讲解一些算法时，会特别强调其在人工智能和智能系统领域的应用，例如在神经网络的训练、在强化学习中的策略优化等等，这让我能够将所学的知识与我感兴趣的领域联系起来，学习的积极性也得到了极大的提升。这本书不仅教会了我最优化的方法，更重要的是，它培养了我独立分析和解决优化问题的能力，让我觉得非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习过程中，一直被各种优化问题困扰，比如在信号处理的去噪、在图像识别的特征提取等场景，都离不开高效的优化算法。直到我翻阅了这本《最优化导论》，才感觉茅塞顿开。这本书的特点在于它对于各种优化算法的描述非常全面和深入。从最基本的线性规划，到复杂的非线性规划，再到一些启发式算法，几乎涵盖了最优化理论的主要分支。我特别喜欢书中对各种算法的比较分析，比如在收敛速度、计算复杂度、对初始点的敏感性等方面的差异，这让我能够根据实际问题的特点，选择最适合的算法。书中还专门开辟了章节介绍对偶理论，这对于理解很多优化问题的结构和性质非常重要，也为我理解一些高级算法（如支持向量机中的对偶形式）打下了基础。我尝试着将书中介绍的共轭梯度法应用于我之前一个计算量很大的项目，结果发现效率提升了不止一个档次，这让我深刻体会到理论指导实践的威力。这本书不仅仅是理论的堆砌，而是真正地帮助我解决了实际问题，让我对最优化理论有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和智能系统领域有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够系统性地讲解最优化理论的教材，因为我知道这是理解这些前沿技术的基础。这本《最优化导论》可以说是恰好满足了我的需求。它不仅仅是一本理论书籍，更像是打开了最优化世界的一扇门。书中对于非线性规划的介绍尤其让我印象深刻，各种罚函数法、增广拉格朗日法等等，虽然听起来复杂，但作者通过清晰的数学推导和直观的解释，让我逐步理解了它们的设计思想和工作原理。我尤其喜欢书中对KKT条件的详细讲解，这对于理解各种约束优化问题的最优性条件至关重要，也为我之后学习更复杂的机器学习算法打下了坚实的基础。书中还涉及到了对大规模优化问题的处理方法，这对于我们处理现实世界中海量数据的问题至关重要。作者在讲解时，不仅仅停留在理论层面，还经常结合一些实际的工程问题，比如在信号处理、控制系统等领域的应用，这让我看到了最优化理论的强大生命力和广泛适用性。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它让我从一个“算法使用者”转变为一个“理论理解者”，这对我后续深入学习人工智能和智能系统起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过，一直想找机会深入学习一下最优化理论。拿到手后，才发现它的内容远比我想象的要丰富和深入。首先，书中对基本概念的阐述非常清晰，从凸集、凸函数到各种优化问题的类型，都给出了详实严谨的定义和直观的解释。这对于我这种初学者来说，打下了坚实的基础。我特别喜欢书中对一些抽象概念的几何解释，例如用图形来展示凸集和凸函数，这比纯粹的数学公式更容易理解。而且，作者在讲解每一种优化方法时，都不仅仅是给出算法步骤，还会深入分析其收敛性、收敛速度以及适用范围。比如，在介绍梯度下降法的时候，不仅讲了基本形式，还拓展到了动量法、Adagrad、RMSprop等，并且对它们的优缺点进行了比较。这让我明白，不同的算法在面对不同类型的问题时，会有不同的表现，选择合适的算法至关重要。另外，书中穿插的许多实际应用案例，比如在机器学习中的模型训练、在工程中的资源分配等，都极大地激发了我学习的兴趣。我发现，最优化理论并不是孤立存在的数学分支，而是贯穿于众多科学技术领域的核心工具。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索最优化世界的奥秘，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对最优化方法的理解有些碎片化，停留在一些零散的算法认知上，直到接触到这本《最优化导论》。这本书的结构设计非常巧妙，它不是简单地罗列算法，而是循序渐进地构建起一个完整的理论体系。从理论基础到具体算法，再到理论与实践的结合，每一个部分都承接得恰到好处。我尤其欣赏书中对理论推导的严谨性，每一个定理、每一个引理都论证得滴水不漏，同时又不会让读者感到枯燥乏味。作者似乎很懂得如何平衡数学的严谨性和教学的可读性，这在同类教材中并不多见。例如，在讲解拉格朗日乘子法时，作者花了相当大的篇幅去解释其几何意义和对偶性原理，这使得我不仅知其然，更知其所以然。书中对许多经典的优化算法，如牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等，都进行了深入剖析，不仅给出了算法的详细步骤，还对它们的优劣势、收敛条件以及在不同场景下的表现做了细致的分析。我曾尝试将书中介绍的算法应用到我正在研究的一个小项目中，发现效果比我之前使用的非优化方法有了显著的提升。这种理论指导实践，实践反哺理论的良性循环，正是这本书最大的价值所在。