这本教科书考察了科学和工程中的广泛问题,描述了应用于现实生活的关键数值方法。案例研究涉及数据拟合、车辆路线规划和最优控制、调度和资源分配、灵敏度计算和最坏情况分析等领域。

主要议题包括:

  • 单变量优化-优化条件,直接搜索和梯度
  • n变量的无约束优化——解决方法包括Nelder和Mead单纯形,最速下降,牛顿,高斯-牛顿和拟牛顿技术,信赖域和共轭梯度
  • n个变量的约束优化-求解方法包括降梯度、惩罚和障碍方法、顺序二次规划和内点技术
  • 对全局优化的介绍
  • 介绍自动差分

章节是独立的,在大多数章节的末尾提供了练习。非线性优化与工程应用是理想的自学和课堂使用的工程课程在高级本科或研究生水平。这本书也将吸引博士后和先进的研究人员对优化算法的发展和使用感兴趣。

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