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  • 數學規劃與組合優化
    該商品所屬分類:自然科學 -> 數學
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    159-231
    【介質】 book
    【ISBN】9787308028165
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    內容介紹



    • 出版社:浙江大學出版社
    • ISBN:9787308028165
    • 作者:姚恩瑜//何勇//陳仕平
    • 頁數:255
    • 出版日期:2001-10-01
    • 印刷日期:2011-07-01
    • 包裝:平裝
    • 開本:16開
    • 版次:1
    • 印次:5
    • 字數:410千字
    • 姚恩瑜、何勇、陳仕平編著的《數學規劃與組合優化》繫統地介紹了連續及離散優化這兩類重要優化模型的原理及經典方法。本書可作為數學、管理科學、繫統科學、信息科學以及工科各專業高年級本科生和研究生的教材與參考書。
    • 姚恩瑜、何勇、陳仕平編著的《數學規劃與組合優化》是作者在多年開 設的相關課程基礎上編寫而成的,繫統地介紹了連續及離散優化的原理及方 法。全書分上、中、下三篇,共二十一章。上篇為線性規劃與整數線性規劃 ,含第一至第七章;中篇為組合優化,含第八至第十三章;下篇為非線性規 劃,含第十四至第二十一章。本書內容充實,其中包括一些較新的材料。 《數學規劃與組合優化》可作為數學、管理科學、繫統科學、信息科學 以及工科各專業高年級本科生和研究生的教材與參考書。對於從事最優化理 論、最優化方法和最優化應用的研究人員或工程技術人員,也有一定的參考 價值。
    • 上篇線性規劃和整數線性規劃
      第一章 預備知識
      1.1 凸集的定義及性質
      1.2 超平面
      1.3 凸集的極點
      習題
      第二章 線性規劃的基本性質
      2.1 線性規劃問題的標誰型
      2.2 基本解和基本可行解
      2.3 線性規劃的基本定理
      2.4 基本可行解與極點的關繫
      習題
      第三章 單純形法
      3.1 *優基本可行解的判斷
      3.2 基本可行解的改進
      3.3 單純形法概述
      3.4 初始基本可行解的確定
      3.5 退化情況與Bland法則
      習題
      第四章 對偶線性規劃
      4.1 對偶線性規劃的定義
      4.2 原問題與對偶問題解之間的關繫
      4.3 對偶單純形法
      4.4 靈敏度分析
      習題
      第五章 運輸問題
      5.1 繫數矩陣A的特征
      5.2 有關閉回路的一些基本概念
      5.3 求初始基本可行解的*小元素法
      5.4 *優解的判別方法——位勢法
      5.5 基本可行解的改進
      5.6 產銷不平衡的運輸問題及其求解方法
      5.7 應用舉例
      習題
      第六章 線性規劃的多項式時間算法
      6.1 線性規劃與嚴格線性不等式組關繫
      6.2 仿射變換與橢球
      6.3 求解嚴格線性不等式組的橢球算法
      6.4 求解Karmarkar標準型的算法
      6.5 Karmarkar算法的收斂性
      6.6 化一般線性規劃問題為Karmarkar標準型
      第七章 整數線性規劃
      7.1 整數線性規劃問題及實例
      7.2 分枝定界法
      7.3 Gomory割平面法
      7.4 0-1規劃
      習題
      中篇組合優化
      第八章 組合優化問題和計算復雜性
      8.1 組合優化問題與算法
      8.2 算法時間復雜性
      8.3 NP類
      8.4 NP—**問題與NP—難問題
      8.5 處理NP—難問題
      第九章 背包問題
      9.1 問題的措述
      9.2 分枝定界法
      9.3 近似算法
      9.4 0-1背包問題的一些相關問題
      習題
      第十章 裝箱與平行機排序問題
      10.1 裝箱問題及其*優算法
      10.2 裝箱問題的近似算法
      10.3 平行機排序問題
      10.4 平行機排序問題的近似算法
      習題
      第十一章 圖與網絡優化問題
      11.1 基本概念
      11.2 *小支撐樹問題
      11.3 *短路問題
      11.4 *大流問題
      11.5 *小費用流問題
      11.6 *大基數匹配問題
      習題
      第十二章 指派問題和旅行售貨商問題
      12.1 指派問題
      12.2 旅行售貨商問題的描述
      12.3 易解的旅行售貨商問題
      12.4 旅行售貨商問題的近似算法
      習題
      第十三章 斯坦鈉*小樹問題
      13.1 問題的描述
      13.2 歐氏平面上的斯坦納*小樹
      13.3 正權無向網絡上的斯坦納*小樹
      習題

      下篇非線性規劃
      第十四章 一般的非線性規劃問題
      14.1 問題的概述
      14.2 *優解的分類
      14.3 凸函數
      14.4 廣義凸函數簡介
      14.5 凸規劃
      習題
      第十五章 *優性的充分和必要條件
      15.1 無約束極小化問題
      15.2 帶有等式約束的極小化問題
      15.3 帶有不等式約束的極小化問題
      習題
      第十六章 迭代算法收斂性的描述
      16.1 算法的全局收斂性
      16.2 算法的二次有限終止性
      16.3 收斂速度的描述
      習題
      第十七章 一維極值問題的*優化方法
      17.1 僅比較函數值的*優化方法
      17.2 利用函數逼近的一維極小化方法
      17.3 牛頓方法
      習題
      第十八章 無約束極值問題的*優化方法
      18.1 *速下降法
      18.2 牛頓法
      18.3 共軛方向及共軛梯度法
      18.1 4 變尺度法(DFP方法)
      18.5 無約束極值問題的直接法
      習題
      第十九章 可行方向方法
      19.1 Zoutendijk可行方向法
      19.2 Frank—Wolfe方法
      19.3 既約梯度法
      19.4 廣義既約梯度法(GRG方法)
      19.5 投影梯度法
      習題
      第二十章 序列無約束極小化方法
      20.1 懲罰函數法和障礙函數法
      20.2 恰當懲罰函數法
      習題
      第二十一章 割平面方法
      21.1 割平面方法的綜述
      21.2 Kelley割平面方法
      21.3 Veinott支撐超平面法
      習題
      參考文獻
     
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