第1章 最优化绪论 第2章 线性规划 第3章 网络流与动态规划 第4章 无约束最优化 第5章 有约束最优化 第6章 凸优化 第7章 大数据中的优化 第8章 总结

信赖域方法是求解最优化问题的另一类有效 方法．其最初的设计思想可追溯至Levenberg Marquart 和 对Gauss－Newton法的修 正．线搜索方法是把一个复杂的最优化问题转化 成一系列简单的一维寻优问题．信赖域方法是把 最优化问题转化为一系列相对简单的局部寻优 问题．

一个复杂系统往往要受诸多因素的影响,而这 些因素又要受到一定的限制。最优化就是在一定约 束下,如何选取这些因素的值,使某项(或某些) 指标达到最优的一门学科。它包括数学规划、决策 分析、最优控制等等。 最优化方法在经济、军事、科技等领域内都有 广泛的应用

研究了具有多重采样特点的离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把多重采样离散时间系统转化成单一采样的扩大系统.然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器.再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的多重采样最优预见控制器

第6章代数方程与最优化问题的计算机求解 一、代数方程的求解 二、无约束最优化问题求解 三、有约束最优化问题的计算机求解 四、混合整数规划问题的计算机求解 五、线性矩阵不等式问题求解 六、多目标优化问题求解 七、动态规划及其在路径规划中的应用

正如下面讲到的,由式(5.21)给出的线性控制律是最优控制律。所以,若能确定矩阵K中的未知元素,使得性能指标达极小,则u(t)=-Kx(t)对任意初 始状态x(0)而言均是最优的。图5.6所示为该最优控制系统的结构方块图

第二章第六节 微分学在最优化方面的应用 26-1多元函数的无条件极值 26-2多元函数的条件极值 第七讲微分学在最优化方面的应用 课后作业: 阅读:第二章第五节52:pp.60--63 预习:第二章第五节52:pp.60-63 作业:第二章习题4:pp.59- 6,(3),(5);7,(1),(2);8;10;12;13. 引言:多元函数极值问题的提法与普遍性 最优化问题的普遍性:

(一)序言 概念: 育种规划最优化 根据特定的育种目标,制定出在多项育种措施 上具有不同强度的候选育种方案,通过育种成 效标准,如综合遗传进展、育种效益等,进行 综合评估,应用系统工程的方法,科学有效地 配置资源、技术、方法和措施,筛选出“最优 化”(optimization)育种方案

第一节一般均衡的含义与前提 第二节福利经济学与帕累托最优 第三节帕累托最优的一般均衡分析 第四节帕累托最优状态的实现 第五节社会福利函数

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性