一般地，线性搜索算法分成两个阶段： 第一阶段确定包含理想的步长因子（或问题最优解）的搜索区间； 第二阶段采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间

基本概念 输入过程和服务时间分布 泊松输入——指数服务排队模型 其他模型选介 排队系统的优化目标与最优化问题

基本概念 输入过程和服务时间分布 泊松输入——指数服务排队模型 其他模型选介 排队系统的优化目标与最优化问题

§10.1 线性规划问题 §10.2 线性规划问题的几何意义 §10.3 单纯形法 §10.4 非线性优化问题 §10.5 一维搜索 §10.6 无约束非线性优化

约束极值问题的最优性条件 一、约束极值问题 二、最优性条件

单纯形替换法 1.单纯形替换法: Spendley、hext和 Himsworth于1962年提出; Nelder和Mead1965年改进 2.问题:

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法

6.1 数据处理与多项式计算 6.2 数值微积分 6.3 离散傅立叶变换 6.4 线性方程组求解 6.5 非线性方程与最优化问题求解 6.6 常微分方程的数值求解 6.7 稀疏矩阵

MATLAB基础 矩阵与数组运算 常用数学函数 符号运算 MATLAB编程 二维与三维绘图 最优化问题求解 线性规划 整数规划 二次规划

一、基本概念 二、输入过程和服务时间分布 三、泊松输入——指数服务排队模型 四、其他模型选介 五、排队系统的优化目标与最优化问题