最优化计算方法的编辑推荐 本书是关于介绍“最优化计算方法”的教学用书，全书内容分为线性规划、非线性规划和现代最优化算法三部分：线性规划主要介绍线性规、划基本理论、单纯形法、对偶理论和应用实例；非线性规划主要介绍非线性规划的基本概念与基本原理、无约束问题最优化方法和约束问题的最优化方法；现代最优化算法主要介绍计算复杂性与启发式算法、模拟退火算法、遗传算法和人工神经网络。本书可作为工科硕士研究生和工程硕士研究生的教材。
最优化的典型例子 典型的，A一般为欧几里得空间中的子集，通常由一个A必须满足的约束等式或者不等式来规定。A的元素被称为是可行解。函数f被称为目标函数，或者费用函数。一个最小化（或者最大化）目标函数的可行解被称为最优解。一般情况下，会存在若干个局部的极小值或者极大值。局部极小值x*定义为对于一些δ>；0，以及所有的x 满足}-；公式成立。这就是说，在周围的一些闭球上，所有的函数值都大于或者等于在该点的函数值。一般的，求局部极小值是容易的，但是要确保其为全域性的最小值，则需要一些附加性的条件，例如，该函数必须是凸函数。
最优化计算方法的目录 第一篇 线性规划第1章 线性规划的数学模型和基本性质1.1 线性规划问题及其数学模型1.1.1 问题的提出1.1.2 线性规划问题的数学模型1.2 线性规划问题的图解法1.2.1 图解法的步骤1.2.2 线性规划问题求解的几种可能结果1.3 线性规划的基本性质1.3.1 线性规划的基本概念1.3.2 凸集与凸集的顶点1.3.3 线性规划的基本定理习题第2章 单纯形法2.1 单纯形法的原理2.1.1 确定初始基本可行解2.1.2 最优性检验和解的判别2.1.3 从一个基本可行解转换到相邻且改善了的基本可行解2.2 单纯形法的计算步骤2.3 人工变量的处理方法2.3.1 大M法2.3.2 两阶段法2.4 单纯形法的有限终止性2.5 改进单纯形法2.5.1 单纯形法的矩阵描述2.5.2 改进单纯形法习题第3章 线性规划的对偶理论3.1 线性规划的对偶问题3.1.1 对偶问题的提出3.1.2 原问题与对偶问题之间的对偶关系3.2 对偶性定理3.3 对偶单纯形法3.3.1 对偶单纯形法的基本思路3.3.2 对偶单纯形法的计算步骤3.3.3 初始对偶基本可行解的求法习题第4章 灵敏度分析和参数线性规划4.1 灵敏度分析4.1.1 参数cj的灵敏度分析4.1.2 参数6i的灵敏度分析4.1.3 约束条件的系数列向量Ak的灵敏度分析4.1.4 增加。
你认为作为一名运营，最重要的能力是什么？ 想在运营岗位上有很好的发展，能力模型应该是怎样的？哪些能力比较关键？
多目标优化方法及实例解析 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：非你不可1010第九讲多目标规划方法多目标规划解的讨论—非劣解多目标规划及其求解技术简介效用最优化模型约束模型目标达到法罚款模型目标规划模型目标规划方法目标规划模型目标规划的图解法求解目标规划的单纯形方法多目标规划应用实例多目标规划是数学规划的一个分支。研究多于一个的目标函数在给定7a686964616fe59b9ee7ad9431333433623830区域上的最优化。又称多目标最优化。通常记为MOP(multi-objectiveprogramming)。在很多实际问题中，例如经济、管理、军事、科学和工程设计等领域，衡量一个方案的好坏往往难以用一个指标来判断，而需要用多个目标来比较，而这些目标有时不甚协调，甚至是矛盾的。因此有许多学者致力于这方面的研究。1896年法国经济学家V.帕雷托最早研究不可比较目标的优化问题，之后，J.冯·诺伊曼、H.W.库恩、A.W.塔克、A.M.日夫里翁等数学家做了深入的探讨，但是尚未有一个完全令人满意的定义。求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标或双目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列。
线性无关假设如何影响非线性约束最优化算法 找文献，上知网或者任何一个学术网络，无约束优化问题，会有很多相关文献、论文，查看里面的无约束优化实例，一般都有优化结果作为参考，你正好将自己的优化结果与已有文献对比，进一步验证自己程序的合理、可靠与准确。
如何成为一个 design compiler 高手？ http：// weixin.qq.com/r/ZC7D2z3 E82CMrXm493t2123(二维码自动识别) 1、逻辑综合（Logic Synthesis）分为哪三个步骤？逻辑综合的行为是将数字电路的寄存器传输级描述（RTL。
