最优化基础理论与方法（第二版）

　　本书对非线性优化的理论、算法及相关技术作了比较系统的介绍。在内容的选取方面，尽可能避免过分复杂的理论分析，以适应不同专业、不同层次技术人员对优化技术的需求，另外，也尽可能地增加一些数值例子或经济管理方面的应用实例。全书共分9章。第一章主要介绍优化的基础理论；第二章介绍无约束优化问题的优性条件以及线搜索技术；第三章主要介绍无约束优化算法，主要有速下降法、Newton法、共轭梯度法；第四章主要讨论约束优化问题的优性条件；第五章介绍Lagrange对偶理论；第六章介绍线性规划；第七章介绍二次规划的求解算法；第八章介绍一般非线性约束优化问题的罚函数法；第九章给出两种特殊规划：几何规划和多目标规划，并给出一些应用实例。

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第一章 最优化基础
§1.1 最优化问题的分类与应用实例
§1.2 线性代数知识
§1.2.1 线性空间
§1.2.2 Euclid空间（欧氏空间）
§1.2.3 矩阵
§1.3 多元函数分析
§1.4 凸集与凸函数
习题
第二章 无约束最优化方法的一般结构
§2.1 最优性条件
§2.2 线性搜索
§2.2.1 精确线性搜索
§2.2.2 搜索区间与单峰函数
§2.2.3 直接搜索法-0. 618法
§2.2.4 非精确一维搜索方法
§2.3 下降算法的全局收敛性与收敛速率
习题二
第三章 无约束规划方法
§3.1 最速下降法
§3.1.1 最速下降法的思想
§3.1.2 最速下降法的具体步骤
§3.2 Newton法
§3.2.1 Newton法的思想
§3.2.2 Newton法的步骤
§3.3 共轭梯度法
§3.3.1 正交方向和共轭方向
§3.3.2 共轭梯度法的推导
§3.3.3 计算公式的简化
§3.3.4 共轭方向的下降性和算法的二次终止性
习题三
第四章 约束规划的最优性条件
§4. 1基本概念
§4.2 约束规划问题局部解的必要条件
§4.2.1 约束规划问题局部解的一阶必要条件
§4.2.2 约束限制条件
§4.3 二阶充分条件
§4.4 凸规划的最优性条件
习题四
第五章 约束规划的对偶理论
§5.1 Lagrange对偶问题
§5.2 对偶定理
§5.3 对偶问题的性质及求解
§5.3.1 次梯度方法
§5.3.2 外逼近方法
习题五
……
第六章 线性规划
第七章 二次规划
第八章 罚函数法
第九章 特殊规划
参考文献