《2025 带ppt 最优化方法 中石油 64讲 刘志斌 陈军斌 主编 视频教程》

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 刘志斌 陈军斌 主编  最优化方法及应用案例

 
 1 第一单元 数学规划基础  本章无ppt
1.1 序言
1.2 数学规划基础
 2 第二单元 线性规划  本章无ppt
2.1 线性规划简史
2.2 线性规划模型
2.3 线性规划图解法及软件求解
2.4 线性规划基本定理
2.5 线性规划的标准形
2.6 标准形线性规划的解
2.7 单纯形法原理
2.8 单纯形法算法步骤及程序实现
2.9 表格单纯形法
2.10 人工变量求解线性规划问题
 3 第三单元 对偶规划及灵敏度分析
3.1 对偶规划
3.2 对偶单纯形法
3.3 灵敏度分析
3.4 线性规划-内点法
3.5 整数线性规划
 4 第四单元 无约束非线性优化
4.1 非线性优化概论
4.2 一维搜索算法
4.3 梯度类算法
4.3.1 最速下降法
4.3.2 牛顿法与修正牛顿法
4.3.3 拟牛顿法（DFP+BFGS）
4.3.4 共轭梯度法（FR）
4.3.5 最小二乘
4.3.6 梯度算法历史注记
4.4 直接类算法
4.4.1 模式搜索法（Hooke Jeeves）
4.4.2 单纯形加速法
 5 第五单元 约束非线性优化
5.1 KKT点及程序实现
5.2 罚函数法（SUMT）
5.3 可行方向法
5.4 二次规划（QP）
5.5 约束优化软件求解
 6 第六单元 多目标规划
6.1 多目标规划原理
6.2 多目标的四个求解技巧
6.3 目标规划方法
6.4 多目标规划应用实例
 7 第七单元 动态规划  本章无视频无课件
 
 
 8 第八单元  现代优化算法
8.1 现代优化算法概论
8.2 禁忌搜索算法(Taboo Search, TS)
8.2.1 禁忌搜索算法原理
8.2.2 禁忌搜索算法步骤与参数设置
8.2.3 禁忌搜索算法的应用
8.3 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
8.3.1 模拟退火算法物理背景
8.3.2 模拟退火算法步骤与数学模型
8.3.3 模拟退火算法应用案例
8.4 遗传算法(Genetic Algrithm, GA)
8.4.1 遗传算法生物学背景
8.4.2 遗传算法流程用简单实例
8.4.3 改进遗传算法改进与应用
8.5 粒子群算法(Partical Swarm Optimization， PSO)
8.5.1 粒子群算法原理及实现
8.5.2 粒子群算法应用实例

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