Numerical optimization-bonnas
Numerical Optimization has numerous applications in engineering sciences, operations research, economics, finance, etc. Starting with illustrations of this ubiquitous character, this book is essentially devoted to numerical algorithms for optimization, which are exposed in a tutorial way. It covers fundamental algorithms as well as more specialized and advanced topics for unconstrained and constrained problems. The theoretical bases of the subject, such as optimality conditions, Lagrange multipliers or duality, although recalled, are assumed known. Most of the algorithms described in the book are explained in a detailed manner, allowing straightforward implementation. This level of detail is intended to familiarize the reader with some of the crucial questions of numerical optimization: how algorithms operate, why they converge, difficulties that may be encountered and their possible remedies. Theoretical aspects of the approaches chosen are also addressed with care, often using minimal assumptions. ### 数值优化理论与实践要点解析 #### 一、数值优化概述 数值优化是指通过数学方法寻找函数在一定约束条件下的最优解的过程。这一领域的研究不仅涵盖了基础算法的设计与实现,还包括了对优化问题深入的理解及其应用背景。《数值优化》这本书由J. Frédéric Bonnans、J. Charles Gilbert、Claude Lemaréchal 和 Claudia A. Sagastizábal 共同编写,旨在为读者提供一个全面而深入的学习资源。 #### 二、数值优化的应用领域 数值优化具有广泛的应用场景,包括但不限于工程科学、运筹学、经济学和金融等领域。在这些领域中,数值优化技术被用于解决实际问题,比如在工程设计中寻找结构的最佳尺寸,在经济学中求解资源分配问题,在金融中优化投资组合等。 #### 三、数值优化的核心概念 - **优化问题**: 数值优化主要关注于寻找目标函数(也称为代价函数或损失函数)的最小值或最大值。 - **约束条件**: 在实际问题中,往往存在各种约束条件限制了解的空间,如线性约束、非线性约束等。 - **无约束优化与约束优化**: 根据是否包含约束条件,优化问题可以分为无约束优化和约束优化两类。 - **最优性条件**: 这些条件用于判断某个解是否是局部最优或全局最优,包括必要条件和充分条件。 - **拉格朗日乘子法**: 一种处理约束优化问题的方法,通过引入拉格朗日乘子将约束问题转换为无约束问题进行求解。 - **对偶性**: 在某些情况下,原始问题可以通过构建其对偶问题来求解,从而简化计算过程。 #### 四、数值优化的基本算法 - **梯度下降法**: 基于目标函数的梯度方向来迭代更新参数,是最基本的无约束优化方法之一。 - **牛顿法**: 利用目标函数的二阶导数信息来加速收敛速度,适用于光滑可微的目标函数。 - **拟牛顿法**: 为了克服牛顿法中计算二阶导数矩阵的复杂性和成本,提出了一系列近似牛顿法的方法。 - **共轭梯度法**: 结合了梯度下降法和牛顿法的优点,能够有效地处理大型稀疏线性系统。 - **序列二次规划 (SQP)**: 一种高效的约束优化方法,通过逐步逼近原问题的二次规划子问题来求解。 - **内点法**: 一类针对约束优化问题的有效算法,特别适合处理大规模问题。 #### 五、数值优化的实际挑战与解决方案 - **局部最优问题**: 很多优化算法容易陷入局部最优而非全局最优。解决策略包括多起点搜索、模拟退火等。 - **约束处理**: 约束条件的存在会增加问题的复杂度。常见的处理方法有罚函数法、增广拉格朗日乘子法等。 - **非平滑优化**: 当目标函数或约束条件不连续时,传统的优化算法可能失效。此时需要采用专门的方法来处理这类问题。 #### 六、数值优化的理论基础 本书不仅提供了丰富的算法实现细节,还注重理论基础的介绍,确保读者能够理解算法背后的数学原理。这包括但不限于: - **最优性条件**:如Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件。 - **收敛性分析**:如何证明算法能够收敛到最优解。 - **复杂度分析**:评估算法的时间和空间复杂度。 《数值优化》这本书不仅覆盖了数值优化的基础知识和经典算法,还深入探讨了高级主题和技术细节,是一本非常适合研究人员、工程师和学生参考学习的优秀教材。通过对本书的学习,读者不仅能掌握数值优化的核心思想,还能了解到该领域最新的研究成果和发展趋势。
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- sstoney2013-03-01Bonnas的数值优化书,比较详细,文字图片都很清楚
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