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商品介绍
目录
第1章引论
1.1引言
1.2数学基础
1.2.1凸集和凸函数
1.2.2最优性条件
1.3优化算法结构
1.3.1初始点的选取
1.3.2终止准则
1.3.3收敛速度
1.3.4迭代点的产生
1.4数值试验
第2章共轭梯度法
2.1一些基本的共轭梯度法及收敛性质
2.1.1共轭梯度法
2.1.2一些基本共轭梯度法的收敛性分析
2.2改进的共轭梯度法
2.2.1对共轭梯度法参数的修改
2.2.2一类修正Armijo型线搜索下的无约束优化问题PRP共轭梯度法
……
参考文献
索引
1.1引言
1.2数学基础
1.2.1凸集和凸函数
1.2.2最优性条件
1.3优化算法结构
1.3.1初始点的选取
1.3.2终止准则
1.3.3收敛速度
1.3.4迭代点的产生
1.4数值试验
第2章共轭梯度法
2.1一些基本的共轭梯度法及收敛性质
2.1.1共轭梯度法
2.1.2一些基本共轭梯度法的收敛性分析
2.2改进的共轭梯度法
2.2.1对共轭梯度法参数的修改
2.2.2一类修正Armijo型线搜索下的无约束优化问题PRP共轭梯度法
……
参考文献
索引
内容简介
本书主要对几类常用的非线性优化算法：共轭梯度法、拟牛顿法、邻近点法、信赖域方法以及求解约束优化问题的梯度投影法、有限记忆BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介绍，尤其着重于对这几类算法的改进和扩展应用，包含对共轭梯度法参数的讨论、修正的共轭梯度法、修正的拟牛顿公式及对应的修改的拟牛顿算法、非单调的BFGS类算法、非光滑凸优化的一类邻近点模式算法、邻近束方法、带非单调线搜索的Ba