最优化方法是一门新兴的应用数学分支，本书是根据“工学硕士研究生最优化方法课程基本要求”为工科硕士研究生及本科编写的该课程教材，内容包括最优化问题概述、线性规划、无约束最优化方法、约束最优化方法、多目标最优化方法、动态规划、遗传算法简介7章，每章内容着重阐明基本理论与基本方法，也给出了很有实用价值的新方法，并辅之以相应的例子和习题。<br>    本书经“工科研究生课程指导委员会数学课程指导小组”评审，得到众多同行专家的肯定并加以推荐，评语为：“概念清晰，重点突出，选材针对性较强，理论分析详简合适，对于优化及其应用问题阐明清楚，便于教学，具有较好的可读性。”

符号说明<br>第1章 最优化问题概述<br>1.1 最优化问题的数学模型与基本概念<br>1.2 最优化问题的一般算法<br>1.3 二维最优化问题的几何解释<br>1.4 一维搜索<br>习题<br>第2章 线性规划<br>2.1 凸集与凸函数<br>2.2 线性规划的标准型与基本概念<br>2.3 线性规划的基本定理<br>2.4 单纯形方法<br>2.5 单纯形表<br>2.6 初始基可行解的求法<br>2.7 退化与循环<br>2.8 线性规划的对偶理论<br>2.9 对偶单纯形法<br>2.10 灵敏度分析<br>2.11 整数线性规划<br>习题<br>第3章 无约束最优化方法<br>3.1 无约束最优化问题的最优性条件<br>3.2 最速下降法<br>3.3 Newton法<br>3.4 共轭方向法和共轭梯度法<br>3.5 拟Newton法<br>3.6 Powell方向加速法<br>习题<br>第4章 约束最优化方法<br>4.1 约束最优化问题的最优性条件<br>4.2 罚函数法与乘子数<br>4.3 投影梯度法与简约梯度法<br>4.4 约束变尺度法<br>习题<br>第5章 多目标最优化方法<br>5.1 多目标最优化问题的数字模型及其分类<br>5.2 解的概念与性质<br>5.3 评价函数法<br>5.4 分层求解法<br>5.5 目标规划法<br>习题<br>第6章 动态规划<br>6.1 动态规划的基本概念<br>6.2 动态规划的最优性原理与基本方程<br>6.3 函数迭代法和策略迭代法<br>6.4 动态规划的应用举例<br>习题<br>第7章 遗传算法简介<br>7.1 遗传算法概述<br>7.2 遗传算法的运算过程<br>7.3 基本遗传算法及应用举例<br>7.4 模式定理<br>参考文献