《优化理论与算法（第2版）》包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KOT条件、无约束方法、约束化方法、整数规划和动态规划等内容。《优化理论与算法（第2版）》含有大量经典的和新近的算法，有比较系统的理论分析，实用性比较强；定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础，比较简单易学。
《优化理论与算法（第2版）》可以作为运筹学类课程的教学参考书，也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。
目录
- 章 引言
- 1．1 学科简述
- 1．2 线性与非线性规划问题
- *1．3 几个数学概念
- 1．4 凸集和凸函数
- 习题
- 第2章 线性规划的基本性质
- 2．1 标准形式及图解法
- 2．2 基本性质
- 习题
- 第3章 单纯形方法
- 3．1 单纯形方法原理
- 3．2 两阶段法与大M法
- 3．3 退化情形
- 3．4 修正单纯形法
- *3．5 变量有界的情形
- *3．6 分解算法
- 习题
- 第4章 对偶原理及灵敏度分析
- 4．1 线性规划中的对偶理论
- 4．2 对偶单纯形法
- 4．3 原始对偶算法
- 4．4 灵敏度分析
- *4．5 含参数线性规划
- 习题
- 第5章 运输问题
- 5．1 运输问题的数学模型与基本性质
- 5．2 表上作业法
- 5．3 产销不平衡运输问题
- 习题
- 第6章 线性规划的内点算法
- *6．1 Karmarkar算法
- *6．2 内点法
- 6．3 路径跟踪法
- 第7章 优性条件
- 7．1 无约束问题的极值条件
- 7．2 约束极值问题的优性条件
- *7．3 对偶及鞍点问题
- 习题
- *第8章 算法
- 8．1 算法概念
- 8．2 算法收敛问题
- 习题
- 第9章 一维搜索
- 9．1 一维搜索概念
- 9．2 试探法
- 9．3 函数逼近法
- 习题
- 0章 使用导数的优化方法
- 10．1 速下降法
- 10．2 牛顿法
- 10．3 共轭梯度法
- 10．4 拟牛顿法
- 10．5 信赖域方法
- 10．6 小二乘法
- 习题
- 1章 无约束优化的直接方法
- 11．1 模式搜索法
- 11．2 Rosenbrock方法
- 11．3 单纯形搜索法
- 11．4 Powell方法
- 习题
- 2章 可行方向法
- 12．1 Zoutendijk可行方向法
- 12．2 Rosen梯度投影法
- *12．3 既约梯度法
- 12．4 Frank Wolfe方法
- 习题
- 3章 惩罚函数法
- 13．1 外点罚函数法
- 13．2 内点罚函数法
- *13．3 乘子法
- 习题
- 4章 二次规划
- 14．1 Lagrange方法
- 14．2 起作用集方法
- 14．3 Lemke方法
- 14．4 路径跟踪法
- 习题
- *5章 整数规划简介
- 15．1 分支定界法
- 15．2 割平面法
- 15．3 0-1规划的隐数法
- 15．4 指派问题
- 习题
- 6章 动态规划简介
- 16．1 动态规划的一些基本概念
- 16．2 动态规划的基本定理和基本方程
- 16．3 逆推解法和顺推解法
- 16．4 动态规划与静态规划的关系
- 16．5 函数迭代法
- 习题
-
参考文献
