第一章 度与不动点 第二章 锥与正不动点 第三章 单调算子 第四章 凸分析与非光滑分析 第五章 非线性最优化 第六章 变分不等式 第七章 临界点理论 第八章 非线性动力系统

第四章动态规划 4.1一般方法 1.多阶段决策问题 多阶段决策过程:问题的活动过程分为若干相互联系的阶段,任一阶段i以后的行为仅依赖于i阶段的过程状态,而与i阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。在每一个阶段都要做出决策,这决策过程称为多阶段决策过程(multistep decision process)。最优化问题:问题的每一阶段可能有多种可供选择的决策,必须从中选择一种决策。各阶段的决策构成一个决策序列。决策序列不同,所导致的问题的结果可能不同

一 系统最优化问题 二 线性系统优化举例 三 单纯形法 四 单纯形法的进一步讨论 五 对偶问题

蚂蚁系统（基本蚁群算法) 精华蚂蚁系统 基于排列的蚂蚁系统 最大最小蚂蚁系统 蚁群系统

1、最优化问题举例： 拟定生产计划问题、运输问题、合理下料问题、汽轮机叶片的优化设计、投资决策问题 2、最优化方法简介： 最优化问题分类、求解方法、优化软件介绍、最优化问题的基本术语

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性

第一章最优化设计概论 一.引例 二.设计变量 三.目标函数和等值线 四.约束条件 五.最优化设计的数学模型 六.优化计算的迭代方法

《数学分析》课程教学大纲. 1 《高等代数》课程教学大纲. 23 《空间解析几何》课程课程教学大纲.48 《概率论与数理统计》课程教学大纲.54 《常微分方程》课程教学大纲. 69 《运筹学》课程教学大纲. 77 《数学建模》课程教学大纲. 85 《复变函数》课程教学大纲. 93 《随机过程》课程教学大纲.107 《数值分析》课程教学大纲. 115 《回归分析》课程教学大纲.125 《多元统计分析》课程教学大纲.133 《组合数学》课程教学大纲.146 《Python 程序设计》课程教学大纲.157 《模糊数学》课程教学大纲.172 《最优化方法》课程教学大纲.181 《金融数学》课程教学大纲.190 《计量经济学》课程教学大纲.197 《货币金融学》课程教学大纲.209 《时间序列分析》课程教学大纲.225 《期货及其衍生品基础》课程教学大纲.235 《投资学》课程教学大纲. 248 《数学分析选讲》课程教学大纲.255 《高等数学选讲》课程教学大纲.262 《统计机器学习》课程教学大纲.272 《预测与决算》课程教学大纲.279 《精算学基础》课程教学大纲.291 《风险管理》课程教学大纲.300 《保险精算（寿险）》课程教学大纲.309

《专业导论》课程教学大纲. 1 《C 语言程序设计》课程教学大纲. 8 《离散数学》课程教学大纲. 18 《机器学习》课程教学大纲. 30 《数字电子技术》课程教学大纲.39 《数据结构》课程教学大纲. 46 《面向对象程序设计》课程教学大纲.55 《算法设计与分析》课程教学大纲.64 《数据科学基础》课程教学大纲.75 《现代操作系统》课程教学大纲.84 《计算机网络原理》课程教学大纲.94 《计算机组成与结构》课程教学大纲.106 《数据库系统原理》课程教学大纲. 116 《学科前沿》课程教学大纲.129 《计算机接口技术》课程教学大纲.137 《软件工程》课程教学大纲.144 《IT 项目管理》课程教学大纲. 157 《嵌入式系统设计》课程教学大纲.166 《工程伦理》课程教学大纲.174 《专业英语》课程教学大纲.181 《编译原理》课程教学大纲.188 《计算机图形学》课程教学大纲.198 《Python 程序设计》课程教学大纲.206 《大数据技术原理与应用》课程教学大纲.214 《云计算与虚拟化技术》课程教学大纲.223 《并行分布式计算》课程教学大纲.232 《数字媒体技术》课程教学大纲.242 《高性能框架技术》课程教学大纲.249 《云计算技术》课程教学大纲.257 《软件测试技术》课程教学大纲.266 《移动应用开发技术》课程教学大纲.274 《Web 前端开发技术》课程教学大纲.287 《软件建模与分析》课程教学大纲.310 《智能算法及应用》课程教学大纲.319 《最优化方法》课程教学大纲.325 《图形图像处理技术》课程教学大纲.334 《深度学习》课程教学大纲.343 《机器人技术》课程教学大纲.353 《计算机视觉》课程教学大纲.359 《自然语言处理》课程教学大纲.369 《数字孪生技术》课程教学大纲.376 《脑与认知科学》课程教学大纲.384 《现代制造技术》课程教学大纲.391 《逆向工程》课程教学大纲.399 《虚拟现实技术》课程教学大纲.405