優化理論與實用算法
本書深入地介紹了實用算法優化的相關內容,講述了解決各種問題的計算方法,包括搜索高維空間、處理存在多個競爭目標的問題以及兼顧指標中的不確定性。全書主要涵蓋以下主題:多維導數及其生成,局部下降和一階、二階方法,將隨機性引入優化過程的隨機方法,目標函數和約束都為線性時的線性約束優化,基于種群的方法,代理模型、概率代理模型以及使用代理模型進行優化的方法,不確定性下的優化,不確定性傳播,表達式優化,多學科優化。附錄簡要介紹了本書使用的Julia編程語言、評估算法性能的測試函數、與導數和優化方法相關的數學概念。本書適合高等院校數學、統計學、計算機科學等專業的本科生和研究生學習,也可用作相關領域的參考資料。
·14.5萬字