最优化方法(杨庆之)PPT模板
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04 习题一
ONE
08
第2章线性规划
第2章线性 规划
2.1基本性质
2.2单纯形方法
2.2.1两阶段法 2.2.2大M法
2.3线性规划问题的对偶及对偶单纯形法
2.3.1线性规划对偶问题 2.3.2对偶单纯形法
2 . 4 应 用 M AT L A B 解 线 性 规 划 问 题 举 例
习题二
ONE
09
第3章整数线性规划
第3章整数线性规划
3.1整数线性规划简介 3.2分枝定界法 3.3Gomory割平面法 3.4应用MATL AB解整 数线性规划问题举例 习题三
ONE
10
第4章无约束最优化方法
第4章无约束最优化方法
01
4.1线性搜索
02
4.2最速下降 法
03
4.3Newton法
04
4.4共轭梯度 法
法的收敛性
பைடு நூலகம்
第4章无约束最优化方法
4.3Newton法
4.3.1一元问题的 Newton法
4.3.2多元问题的 Newton法及收敛性
4.3.3强凸条件下 Newton法的收敛性
第4章无约束最优化方法
4.4共轭梯度法
4.4.1共轭方 向法
4.4.2共轭梯 度法
4.4.3解一般无 约束优化问题的
共轭梯度法
法
5.6.3SQP方法的全局收 敛性
5.6.2Wilson-HanPowell方法
ONE
12
第6章最优化问题的一些模型
第6章最优化问题的一些模型
6.1经济与金融中的优化问题 6.2范数逼近问题 6.3统计中的优化模型 6.4几何中的优化问题 6.5生产工艺或管理中的优化问 题
ONE
13
参考文献
05
4.5拟Newton 法
06
4.6信赖域方 法
单击此处添加标题
单击此处添加文本具体内 容，简明扼要的阐述您的 观点。根据需要可酌情增 减文字，以便观者准确的 理解您传达的思想。
第4章无约束最优化方法
4.7应用MATLAB求解无约束优化问题举例 习题四
第4章无约束最优化方法
4.1线性搜索
0 1 4.1.1几种不精确线性搜索方法 0 2 4.1.2有精确线性搜索步长时下降算
最优化方法(杨庆之)
演讲人 202X-11-11
ONE
01
封面
封面
ONE
02
最优化方法
最优化方法
ONE
03
内容简介
内容简介
ONE
04
《运筹与管理科学丛书》编委会
《运筹与管理科学 丛书》编委会
ONE
05
《运筹与管理科学丛书》序
《运筹与管理科学 丛书》序
ONE
06
前言
前言
ONE
01
5.1Lagrang e对偶问题及
有关性质
04
5.4障碍罚 函数法
02
5.2最优性 条件
05
5.5二次规 划
03
5.3罚函数 法
06
5.6序列二 次规划方法
(SQP)
第5章约束最优化 方法
5 . 7 应 用 M AT L A B 求 解 约 束 优 化 问题举例 习题五
第5章约束最 优化方法
参考文献
ONE
14
《运筹与管理科学丛书》己出版书目
《运筹与管理科学丛书》己 出版书目
ONE
15
封底
封底
感谢聆听
07
第1章引论及预备知识
第1章引论及预备知识
1.1最优化问题简
01 介
1.3MATLAB和
03 LINDO/LINGO简介
1.3.1MATLAB 1.3.2LINDO/LINGO
02 1.2凸集和凸函数
1.2.1凸集及相关性质 1.2.2保凸运算 1.2.3凸集的分离和支撑 1.2.4凸函数及相关性质
5.1Lagrange对偶问题及有关 性质
1
5.1.1Lagrange对偶函数
2
5.1.2Lagrange对偶问题
第5章约束最优化方法
5.5二次规划
5.5.1等式 约束二次规 划问题
5.5.2凸二 次规划的有 效集方法
第5章约束 最优化方法
5.6序列二次规划方法 (SQP)
5.6.1求等式约束优化问题 的Lagrange-Newton方
第4章无约束最优化方法
4.5拟Newton法
4.5.2BFGS 方法
4.5.1DFP 方法
4.5.3拟牛顿 算法的全局 收敛性
第4章无约束最优化方法
4.6信赖域方法
4.6.2信赖域 方法的收敛 性
4.6.1信赖域 方法的基本 原理
4.6.3信赖域 子问题的求 解
ONE
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第5章约束最优化方法
第5章约束最优化方法
ONE
08
第2章线性规划
第2章线性 规划
2.1基本性质
2.2单纯形方法
2.2.1两阶段法 2.2.2大M法
2.3线性规划问题的对偶及对偶单纯形法
2.3.1线性规划对偶问题 2.3.2对偶单纯形法
2 . 4 应 用 M AT L A B 解 线 性 规 划 问 题 举 例
习题二
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第3章整数线性规划
第3章整数线性规划
3.1整数线性规划简介 3.2分枝定界法 3.3Gomory割平面法 3.4应用MATL AB解整 数线性规划问题举例 习题三
ONE
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第4章无约束最优化方法
第4章无约束最优化方法
01
4.1线性搜索
02
4.2最速下降 法
03
4.3Newton法
04
4.4共轭梯度 法
法的收敛性
பைடு நூலகம்
第4章无约束最优化方法
4.3Newton法
4.3.1一元问题的 Newton法
4.3.2多元问题的 Newton法及收敛性
4.3.3强凸条件下 Newton法的收敛性
第4章无约束最优化方法
4.4共轭梯度法
4.4.1共轭方 向法
4.4.2共轭梯 度法
4.4.3解一般无 约束优化问题的
共轭梯度法
法
5.6.3SQP方法的全局收 敛性
5.6.2Wilson-HanPowell方法
ONE
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第6章最优化问题的一些模型
第6章最优化问题的一些模型
6.1经济与金融中的优化问题 6.2范数逼近问题 6.3统计中的优化模型 6.4几何中的优化问题 6.5生产工艺或管理中的优化问 题
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参考文献
05
4.5拟Newton 法
06
4.6信赖域方 法
单击此处添加标题
单击此处添加文本具体内 容，简明扼要的阐述您的 观点。根据需要可酌情增 减文字，以便观者准确的 理解您传达的思想。
第4章无约束最优化方法
4.7应用MATLAB求解无约束优化问题举例 习题四
第4章无约束最优化方法
4.1线性搜索
0 1 4.1.1几种不精确线性搜索方法 0 2 4.1.2有精确线性搜索步长时下降算
最优化方法(杨庆之)
演讲人 202X-11-11
ONE
01
封面
封面
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02
最优化方法
最优化方法
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03
内容简介
内容简介
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04
《运筹与管理科学丛书》编委会
《运筹与管理科学 丛书》编委会
ONE
05
《运筹与管理科学丛书》序
《运筹与管理科学 丛书》序
ONE
06
前言
前言
ONE
01
5.1Lagrang e对偶问题及
有关性质
04
5.4障碍罚 函数法
02
5.2最优性 条件
05
5.5二次规 划
03
5.3罚函数 法
06
5.6序列二 次规划方法
(SQP)
第5章约束最优化 方法
5 . 7 应 用 M AT L A B 求 解 约 束 优 化 问题举例 习题五
第5章约束最 优化方法
参考文献
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《运筹与管理科学丛书》己出版书目
《运筹与管理科学丛书》己 出版书目
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封底
封底
感谢聆听
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第1章引论及预备知识
第1章引论及预备知识
1.1最优化问题简
01 介
1.3MATLAB和
03 LINDO/LINGO简介
1.3.1MATLAB 1.3.2LINDO/LINGO
02 1.2凸集和凸函数
1.2.1凸集及相关性质 1.2.2保凸运算 1.2.3凸集的分离和支撑 1.2.4凸函数及相关性质
5.1Lagrange对偶问题及有关 性质
1
5.1.1Lagrange对偶函数
2
5.1.2Lagrange对偶问题
第5章约束最优化方法
5.5二次规划
5.5.1等式 约束二次规 划问题
5.5.2凸二 次规划的有 效集方法
第5章约束 最优化方法
5.6序列二次规划方法 (SQP)
5.6.1求等式约束优化问题 的Lagrange-Newton方
第4章无约束最优化方法
4.5拟Newton法
4.5.2BFGS 方法
4.5.1DFP 方法
4.5.3拟牛顿 算法的全局 收敛性
第4章无约束最优化方法
4.6信赖域方法
4.6.2信赖域 方法的收敛 性
4.6.1信赖域 方法的基本 原理
4.6.3信赖域 子问题的求 解
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第5章约束最优化方法
第5章约束最优化方法