优化理论与实用算法/(美) 米凯尔·J. 科申德弗, 蒂姆·A. 惠勒, Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, 吴春国 ...
附件:设置1:设置2:惠勒设置3:本书全面深入地介绍了实用算法优化的相关内容, 讲述了解决各种问题的计算方法, 包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题: 多维导数及其生成, 局部下降和一阶、二阶方法, 将随机性引入优化过程的随机方法, 目标函数和约束都为线性时的线性约束优化, 基于种群的方法, 代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法, 不确定性下的优化, 不确定性传播, 表达式优化, 多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia編程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。摘要:有书目 (第315-323页) 和索引
附注提要
本书全面深入地介绍了实用算法优化的相关内容, 讲述了解决各种问题的计算方法, 包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题: 多维导数及其生成, 局部下降和一阶、二阶方法, 将随机性引入优化过程的随机方法, 目标函数和约束都为线性时的线性约束优化, 基于种群的方法, 代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法, 不确定性下的优化, 不确定性传播, 表达式优化, 多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia編程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。