机械优化设计的图书目录 前言第1章 绪论1.1 机械优化设计概况1.2 优化设计的基本概念1.3 机械优化设计的发展趋势习题第2章 优化方法的数学基础2.1 矩阵运算和微积分基础2.2 无约束优化问题的极值条件2.3 凸集.凸函数与凸规划2.4 等式约束优化问题的极值条件2.5 不等式约束优化问题的极值条件习题第3章 一维搜索方法3.1 函数的单峰区间及其确定3.2 一维搜索的基本思想及方法分类3.3 黄金分割法3.4 斐波那契(Fibonacci)法3.5 二次插值法习题第4章 基于导数的优化方法4.1 梯度法4.2 牛顿法4.3 变尺度法4.4 共轭梯度法习题第5章 非导数优化方法5.1 坐标轮换法5.2 鲍威尔法5.3 单形替换法.5.4 遗传算法5.5 模拟退火算法5.6 随机搜索法习题第6章 线性规划方法6.1 线性规划问题的一般形式6.2 基本解与基本可行解6.3 解的产生与转换6.4 单纯形法习题第7章 优化设计实用技术7.1 约束优化问题的处理7.2 多目标优化方法7.3 离散变量优化方法7.4 多学科优化设计方法7.5 优化设计结果的灵敏度分析习题第8章 机械优化设计常用软件8.1 MATLAB在优化设计中的应用8.2 ANSYS在优化设计中的应用习题第9章 优化设计应用实例9.1 线性规划问题9.2 机构优化问题9.3 。
哪些控制类的算法惊艳了你？ https：//www. mathworks.com/matlabcen tral/fileexchange/52069-ilqg-ddp-trajectory-optimization 参考文献 说明： 本文的推导过程主要来自于伯克利CS285课程[3]和[4] [1]。
人工智能工程师和传统人工有什么区别？ 人工智能工程师（AI结构师）据我的了解，是通过利用计算机分析软件建立优化设计的分析模型，采用高效的计算机优化计算方法，设立结构设计达到的目标要求，最终实现结构设计的优化目的。在具体的优化设计过程中，优化设计实际上已经由一个工程问题转变为一个数学问题。传统的人工结构优化是结构大师利用个人的经验在保证建筑质量的基础上，采用合理的计算模型、计算参数、设计荷载、构造措施及合理的计算指标是达到经济合理含钢量的重要途径，应认真结合规范和具体工程情况进行选择，并依据规范和结构概念合理使用计算结果进行设计，必要时采用手算复核。在给定约束条件下，按某种目标，如重量最轻、成本最低、刚度最大等，求出最好的设计方案。优化设计还包含选型、布置、受力分析、造价分析等内容，并应在满足设计规范和使用要求的前提下，结合具体工程的实际情况，围绕其综合经济效益的目标进行结构优化设计。当然，两者最终的目标都是在满足建筑结构长远效益的前提下，应尽量减少建筑结构的近期投资并提高建筑结构的可靠度和合理性。与传统设计相比，采用设计优化技术可以使建筑工程造价降低5%-30%。优化技术的实现，可以最合理的利用材料的性能，使建筑结构内部各单元得到。
多目标决策方法的主要的方法 （1）化多为少法：将多目标问题化成只有一个或二个目标的问题，然后用简单的决策方法求解，最常用的是线性加权和法。（2）分层序列法：将所有目标按其重要性程度依次排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一目标最优解的前提下依次求下一目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。（3）直接求非劣解法：先求出一组非劣解，然后按事先确定好的评价标准从中找出一个满意的解。（4）目标规划法：对于每一个目标都事先给定一个期望值，然后在满足系统一定约束条件下，找出与目标期望值最近的解。（5）多属性效用法：各个目标均用表示效用程度大小的效用函数表示，通过效用函数构成多目标的综合效用函数，以此来评价各个可行方案的优劣。（6）层次分析法：把目标体系结构予以展开，求得目标与决策方案的计量关系。（7）重排序法：把原来的不好比较的非劣解通过其他办法使其排出优劣次序来。（8）多目标群决策和多目标模糊决策等。多目标决策一般包括多目标决策和多属性决策，是一门应用非常广泛的学科。目前，无论在理论上、方法上和应用方面都取得了迅速的发展。书中以方法和实例相结合，既介绍目前常用的多目标决策方法，又包含模糊多目标优化、多属性。
有什么网站介绍数据挖掘算法的实现过程的？ 有没有什么网站、博客或者书籍是讲数据挖掘的各种算法（像是神经网络啊，回归分析啊，树）是怎么通过手工…
互联网公司最常见的面试算法题有哪些？ https：//www.zhihu.com/question/2658 8665/answer/33490049 2、TPR（Recall）、FPR、ROC、AUC(与准确率和召回率有关) 。http：//www. cnblogs.com/boat-lee/p/ 5503036.html 。
机器学习需要哪些数学基础？ 最主要的是线性代数和概率论。线性代数现在最流行的机器学习模型，神经网络基本是就是一大堆向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵、张量的操作和运算。其他“传统”机器学习算法也大量使用线性代数。比如线性回归听名字就知道和线性代数关系密切了。而主成分分析，从线性代数的观点看，就是对角化协方差矩阵。概率特别是当你读论文或者想深入一点的时候，概率论的知识非常有帮助。包括边缘概率、链式法则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验、自信息、香农熵、KL散度，等等。其他神经网络很讲究“可微”，因为可微的模型可以通过梯度下降的方法优化。梯度下降离不开求导。所以多变量微积分也需要。另外，因为机器学习是基于统计的方法，所以统计学的知识也缺不了。不过大部分理工科应该都学过这两块内容，所以这也许不属于需要补充的内容。
零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？ 本文相关海量书籍下载 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)Format Pdf Page Count 586 Pageshttps：//github.com/yhilpisch/py4fi2nd 2019-04 100+星 。
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运筹学基础的目录 前言/I第1部分 预 备 知 识第1章 预备知识/31.1 向量31.1.1 向量定义及线性运算31.1.2 向量的线性相关性41.1.3 向量组的秩61.2 矩阵71.2.1 矩阵的概念与运算71.2.2 矩阵的求逆运算91.2.3 矩阵的初等变换111.2.4 矩阵的分块121.2.5 矩阵的秩161.3 二次型及其正定性191.3.1 二次型及其矩阵表达式191.3.2 二次型的正定性211.4 多元函数的导数与极值231.4.1 一元函数的导数、极值与泰勒公式231.4.2 多元函数的梯度、黑塞矩阵与泰勒公式271.4.3 多元函数的极值34习题137第2部分 线 性 规 划第2章 线性规划的基本概念/432.1 线性规划问题及其数学模型432.1.1 问题的提出432.1.2 线性规划问题的数学模型452.2 两个变量问题的图解法452.3 线性规划数学模型的标准形式及解的概念492.3.1 标准形式492.3.2 将非标准形式化为标准形式502.3.3 有关解的概念512.4 线性规划的基本理论542.4.1 凸集与凸组合542.4.2 线性规划基本定理56习题261第3章 单纯形法/633.1 单纯形法原理633.1.1 单纯形法的基本思路633.1.2 确定初始基本可行解673.1.3 最优性检验693.1.4 基变换713.1.5 无穷多个最优解及无界解的判定743.2 单纯形表753.3 人工变量及其处理。
