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简介
本书重点介绍运筹学的进阶内容，主要包括非线性规划、组合优化等基本的理论和方法。本书着重讲解高级运筹学的基本概念与重要算法，力求理论与应用的结合，强调算法的实现与软件的运用。
本书可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的高级运筹学或最优化方法等课程的教材，亦可供其他科技人员和实际工作者自学或参考。
目录
前言
教学建议
第1章 数学基础
1.1 非线性规划问题
1.2 梯度与Taylor展开式
1.3 凸集与凸函数
习题
第2章 最优性条件与算法收敛性
2.1 最优性条件
2.2 迭代算法的收敛性
习题
第3章 一维极值问题优化
3.1 成功—失败法
3.2 Fibonacci法
3.3 黄金分割法
3.4 切线法
3.5 二次插值法
习题
第4章 无约束优化
4.1 最速下降法
4.2 Newton法
4.3 共轭梯度法
4.4 变尺度法
4.5 直接法
习题
第5章 有约束优化
5.1 可行方向法
5.2 罚函数法与障碍函数法
5.3 复形法
5.4二次规划
习题
第6章 组合优化与计算复杂性
6.1 算法与组合优化
6.2 计算复杂性
习题
第7章 旅行商问题
7.1 问题概述
7.2 求解算法
习题
第8章 背包问题
8.1 问题概述
8.2 求解算法
习题
第9章 排序问题
9.1 问题分类及表示
9.2 单机排序问题
9.3 平行机排序问题
9.4 串联机排序问题
习题
第10章 Steiner最小树问题
10.1 概述
10.2 欧氏Steiner最小树问题
10.3 绝对值距离Steiner最小树问题
10.4 图的Steiner最小树问题
10.5 带附加问题的Steiner最小树问题
附录A 非线性优化的MATLAB使用
附录B 非线性优化的LINGO使用
附录C 部分中英文名词对照表
部分习题答案
参考文献
教学建议
第1章 数学基础
1.1 非线性规划问题
1.2 梯度与Taylor展开式
1.3 凸集与凸函数
习题
第2章 最优性条件与算法收敛性
2.1 最优性条件
2.2 迭代算法的收敛性
习题
第3章 一维极值问题优化
3.1 成功—失败法
3.2 Fibonacci法
3.3 黄金分割法
3.4 切线法
3.5 二次插值法
习题
第4章 无约束优化
4.1 最速下降法
4.2 Newton法
4.3 共轭梯度法
4.4 变尺度法
4.5 直接法
习题
第5章 有约束优化
5.1 可行方向法
5.2 罚函数法与障碍函数法
5.3 复形法
5.4二次规划
习题
第6章 组合优化与计算复杂性
6.1 算法与组合优化
6.2 计算复杂性
习题
第7章 旅行商问题
7.1 问题概述
7.2 求解算法
习题
第8章 背包问题
8.1 问题概述
8.2 求解算法
习题
第9章 排序问题
9.1 问题分类及表示
9.2 单机排序问题
9.3 平行机排序问题
9.4 串联机排序问题
习题
第10章 Steiner最小树问题
10.1 概述
10.2 欧氏Steiner最小树问题
10.3 绝对值距离Steiner最小树问题
10.4 图的Steiner最小树问题
10.5 带附加问题的Steiner最小树问题
附录A 非线性优化的MATLAB使用
附录B 非线性优化的LINGO使用
附录C 部分中英文名词对照表
部分习题答案
参考文献
Advanced operations research
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