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:

第一部分 算法篇 第一章 最优化问题与数学基础 第二章 线性规划和单纯形方法 第三章 对偶线性规划 第四章 无约束最优化计算方法 第五章 约束最优化方法 第六章 直接搜索方法 第二部分 应用篇 2.1 单纯形算法 2.2 修正单纯形算法 3.1 对偶单纯形算法 4.1 下降迭代算法 4.2 黄金分割算法..... 4.3 两点三次插值算法.... 4.4 模式算法....... 4.5 最速下降算法 4.6 牛顿算法 4.7 FR共轭梯度算法 4.8 SR1算法 4.9 DFP算法 4.10 信赖域算法 5.1外点（罚函数）法

4.1 最速下降法 4.2 牛顿法 4.3 共轭方向法与共轭梯度法 4.4 拟牛顿法

系统最优化分配按照 Wardrop第二法则,即使得路 网中总行驶时间最小进行交通量分配。 该方法适用于最大限度地使用现有道路系统的场 合。从径路选择角度,该分配方法与用户均衡分配法 中用户一直选择时间上的最短径路不同,它有必要让 用户选择最短径路以外的径路。从此种意义上说,是 道路规划者或道路管理者所希望的分配原则,尤其在 智能交通系统获得广泛应用之后

运筹学,即最优化理论,或在有的领域被称为管理科学,是近几十年发展和形成的一门新兴的应 用性学科。她主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管理等最优化问题。主要研 究方法是定量化、系统化和模型化方法,特别是运用各种数学模型和技术来解决问题。 我们遇到的实际问题一般规模都较大,即使建立了模型,找到了解的方法,对于庞大的计算量也 是望而却步

前言 运筹学(即最优化理论,或管理科学),是近几十年发展和形成的 门新兴的应用性学科。 主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管 理等最优化问题。 主要研究方法是定量化、系统化和模型化方法,特别是运用各种数 学模型和技术来解决问题

一、最优化方法概述 二、无约束优化问题与matlab求解方法 三、约束优化问题与matlab求解方法

为了便于学习最优化方法，本章将对与 优化方法密切有关的数学知识作一简要介绍 而有些数学知识将在讲解各种算法时，随之 介绍．

4.3.1建摸 1、理论依---最优化原理 最优化原理: 一个过程的最优策略具有这样的性质,即无论初始状态及初始决策如何,对于先前决策所形成的状态而言,其以后的所有决策必构成最优策略

使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价