資源簡介
教學目的要求
最優化方法屬于專業普及課程，是從所有可能方案中選擇最合理的方案以達到最優目標的學科，是隨著計算機的普遍應用而發展起來的，它已廣泛應用于各個領域。隨著最優化方法理論的完善及計算機技術中各種算法的發展，最優化方法也廣泛被應用于計算機算法的設計和優化。本門課程旨在講授最優化的基本理論和方法，要求通過本課程的學習，具有應用最優化方法解決一些實際問題的初步技能，并為以后的學習和工作做必要的準備。
本課程的任務是討論求解線性規劃、無約束非線性規劃、約束非線性規劃、多目標規劃、整數規劃的基本原理與一般方法，并學習MATLAB等工具軟件的應用，使學生掌握最優化方法的基本概念、基本原理和基本方法，初步學會應用最優化方法解決簡單的實際優化問題，培養解決實際問題的能力。
預修課程
微積分、線性代數
教材
教材：
《最優化理論與方法》，作者袁亞湘、孫文瑜，科學出版社，1997；
課程資料。
主要內容
第一章 最優化方法的由來及其基本原理
. 最優化方法的產生與發展，最優化方法的基本原理
第二章 線性規劃
.線性規劃問題，單純形法
第三章 二次規劃
. 二次規劃算法及應用
第四章 無約束非線性規劃
. 牛頓、擬牛頓方法，下降方向及線性搜索
第五章 有約束非線性規劃
. 有約束非線性規劃算法，等式約束和不等式約束的處理
第六章 凸優化
. 凸問題，凸約束，凸優化算法及實例
第七章 全局優化
. 局部與全局最優解，多起始點、模擬退火、遺傳算法
第八章 MATLAB優化工具箱
. MATLAB優化工具軟件的使用
第九章 多目標優化
. Pareto最優性，多目標優化算法
第十章 整數規劃
. 混合整數規劃算法概述，整數規劃復雜性，搜索
第十一章 最優化方法在計算機算法中的應用
. 最優化方法在機器學習等領域的應用。
基本要求：
1、掌握最優化方法的基本概念、相關的優化原理和最常用的算法，注意方法處理的技巧及其與計算機的結合，提高計算機應用能力；
2、通過例子，學習使用各種優化方法解決實際中遇到的簡單優化問題，提高分析、解決實際問題的能力；
參考文獻
主要參考書：
《最優化理論與方法》，作者陳寶林，清華大學出版社，1989；
Nonlinear Programming (Second Edition),Dimitri P. Bertsekas, Athena Scientific Belmont, 1999.
代碼片段和文件信息
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