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《最优化理论与算法（第2版）——清华大学研究生公共课教材·数学系列》的内容简要介绍.......
本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的.书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容.本书含有大量经典的和新近的算法，有比较系统的理论分析，实用性比较强；定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础，比较简单易学.本书可以作为运筹学类课程的教学参考书，也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。
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《最优化理论与算法（第2版）——清华大学研究生公共课教材·数学系列》的图书目录......
第1章引言<br> 1.1 学科简述<br> 1.2 线性与非线性规划问题<br> *1.3 几个数学概<br> 1.4 凸集和凸函数<br> 习题<br>第2章 线性规划的基本性质<br> 2.1 标准形式及图解法<br> 2.2 基本性质<br> 习题<br>第3章 单纯形方法<br> 3.1 单纯形方法原理<br> 3.2 两阶段法与大M法<br> 3.3 退化情形<br> 3.4 修正单纯形法<br> *3.5 变量有界的情形<br> *3.6 分解算法<br> 习题<br>第4章 对偶原理及灵敏度分析<br> 4.1 线性规划中的对偶理论<br> 4.2 对偶单纯形法<br> 4.3 原始对偶算法<br> 4.4 灵敏度分析<br> *4.5 含参数线性规划<br> 习题<br>第5章 运输问题<br> 5.1 运输问题的数学模型与基本性<br> 5.2 表上作业法<br> 5.3 产销不平衡运输问题<br> 习题 <br>第6章 线性规划的内点算法<br> *6.1 Karmarkar算法<br> *6.2 内点法<br> 6.3 路径跟踪法<br>第7章 最优性条件<br> 7.1 无约束问题的极值条件<br> 7.2 约束极值问题的最优性条件<br> *7.3 对偶及鞍点问题<br> 习题<br>*第8章 算法<br> 8.1 算法概念<br> 8.2 算法收敛问题<br> 习题<br>第9章 一维搜索<br> 9.1 一维搜索概念<br> 9.2 试探法<br> 9.3 函数逼近法<br> 习题<br>第10章 使用导数的最优化方法<br> 10.1 最速下降法<br> 10.2 牛顿法<br> 10.3 共轭梯度法<br> 10.4 拟牛顿法<br> 10.5 信赖域方法<br> 10.6 最小二乘<br> 习题<br>第11章 无约束最优化的直接方法<br> 11.1 模式搜索法<br> 11.2 Rosenbrock方法<br> 11.3 单纯形搜索法<br> 11.4 Powell方法<br> 习题<br>第12章 可行方向法<br> 12.1 Zoutendijk可行方向法<br> 12.2 Rosen梯度投影法<br> *12.3 既约梯度法<br> 12.4 FrankWolfe方法<br> 习题<br>第13章 惩罚函数法<br> 13.1 外点罚函数法<br> 13.2 内点罚函数法<br> *13.3 乘子法<br> 习题<br>第14章 二次规划<br> 14.1 Lagrange方法<br> 14.2 起作用集方法<br> 14.3 Lemke方法<br> 14.4 路径跟踪法<br> 习题<br>*第15章 整数规划简介<br> 15.1 分支定界法<br> 15.2 割平面法<br> 15.3 01规划的隐数法<br> 15.4 指派问<br> 习题<br>第16章 动态规划简介<br> 16.1 动态规划的一些基本概念<br> 16.2 动态规划的基本定理和基本方程<br> 16.3 逆推解法和顺推解法<br> 16.4 动态规划与静态规划的关系<br> 16.5 函数迭代法<br> 习题 <br>参考文献
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