同伦算法的简介与意义。急。 逆变器消谐PWM模型的同伦算法研究？逆变器消谐PWM模型的同伦算法研究？计算机优化同伦算法 暂缺简介.【图书目录】-计算机优化同伦算法第一章绪论1.1优化模型与算法1.2计算机。
pso的约束优化 约束优化问题的目标是在满足一组线性或非线性约束的条件下，找到使得适应值函数最优的解。对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。一种简单的方法是，所有的微粒初始化时都从可行解开始，在更新过程中，仅需记住在可行空间中的位置，抛弃那些不可行解即可。该方法的缺点是对于某些问题，初始的可行解集很难找到。或者，当微粒位置超出可行范围时，可将微粒位置重置为之前找到的最好位置，这种简单的修正就能成功找到一系列Benchmark问题的最优解。Paquet让微粒在运动过程中保持线性约束，从而得到一种可以解决线性约束优化问题的PSO算法。Pulido引入扰动算子和约束处理机制来处理约束优化问题。Park提出一种改进的PSO算法来处理等式约束和不等式约束。另一种简单的方法是使用惩罚函数将约束优化问题转变为无约束优化问题，之后再使用PSO算法来进行求解。Shi将约束优化问题转化为最小—最大问题，并使用两个共同进化的微粒群来对其求解。谭瑛提出一种双微粒群的PSO算法，通过在微粒群间引入目标信息与约束信息项来解决在满足约束条件下求解目标函数的最优化问题。Zavala在PSO算法中引入两个扰动算子，用来解决单目标约束优化问题。第三种方法是采用修复策略，。
非线性优化中的 KKT 条件该如何理解？ 普通本科数学教材中都会介绍Lagrange乘子法，用于求解带等式约束的极值问题，KKT条件是拉格朗日乘子法的…
最优化方法的图书目录 前言第1章 变分分析的相关素材1.1 凸分析素材1.1.1 凸集合1.1.2 凸函数的闭包1.1.3 共轭函数1.1.4 次可微性1.2 集值映射的极限1.3 方向导数1.4 集合的切锥与二阶切集1.4.1 集合的切锥1.4.2 二阶切集1.4.3 函数水平集的切锥与二阶切集1.4.4 负卦限锥的切锥与二阶切集1.5 有限维系统的稳定性1.5.1线性系统1.5.2 集合约束的线性系统1.5.3 集合约束的非线性系统第2章 无约束优化2.1 引言2.2 线搜索方法2.2.1 线搜索原则2.2.2 下降方法的收敛性2.3 最速下降方法2.3.1 最速下降方法的全局收敛性2.3.2 最速下降方法的收敛速度2.4 Newton法2.4.1 经典Newton法2.4.2 带线搜索的：Newton法2.4.3 自协调函数的Newton法2.5 拟Newton法2.5.1 拟Newton方程和著名的拟Newton公式2.5.2 拟Newton法求解凸二次规划2.5.3 Dixon定理2.5.4 DFP方法的收敛性2.5.5 BFGS方法的收敛性2.5.6 限制Broyden类方法的收敛性2.6 共轭梯度方法2.6.1 共轭方向2.6.2 共轭梯度方法求解二次规划2.6.3 求解无约束优化问题的FR方法2.7 信赖域方法2.7.1 信赖域基本算法2.7.2 Cauchy点与模型下降2.7.3 信赖域算法的收敛性第3章 线性规划3.1 线性规划问题及其。
最优化理论与算法的图书目录 第1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6.1Karmarkar算法6.2内点法6.3路径跟踪法第7章最优性条件7.1无约束问题的极值条件7.2约束极值问题的最优性条件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函数逼近法习题第10章使用导数的最优化方法10.1最速下降法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最小二乘习题第11章无约束最优化的直接方法11.1模式搜索法11.2Rosenbrock方法11.3单纯形搜索法11.4Powell方法习题第12章可行方向法12.1Zoutendijk可行方向法12.2Rosen梯度。
经济理论中的最优化方法的目录 出版前言中文版前言前言第一章1 导论1.1 套利方法1.2 使用微积分的相切条件1.3 角点解1.4 收入的边际效用1.5 多种商品和多个约束条件1.6 非紧的约束条件第二章2 拉格朗日方法2.1 问题的陈述2.2 套利方法2.3 约束规格2.4 相切方法2.5 必要条件和充分条件2.6 拉格朗日方法例题习题第三章3 扩展与一般化3.1 多个变量和多个约束条件的情形3.2 非负变量3.3 不等式约束例题习题第四章4 影子价格4.1 比较静态分析4.2 等式约束4.3 影子价格4.4 不等式约束例题习题第五章5 最大值函数5.1 目标函数中的参数5.2 包络定理5.3 影响所有函数的参数5.4 某些选择变量固定不变例题习题第六章6 凸集及其分离6.1 分离性质6.2 凸集和凸函数6.3 分离角度的最优化定理6.4 惟一性例题习题第七章7 凹规划7.1 凹函数及其导数7.2 凹规划7.3 拟凹规划7.4 惟一性例题习题第八章8 二阶条件8.1 局部和全局最大值8.2 无约束最大化问题8.3 约束最优化8.4 包络性质例题习题第九章9 不确定性9.1 期望效用9.2 一种无风险资产和一种风险资产9.3 投资组合选择例题习题第十章10 时间：最大值原理10.1 问题的论述10.2 最大值。
