М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 304 с. Современный курс численных методов
оптимизации. Основное внимание уделено методам общего назначения,
ориентированным на решение гладких задач математического
программирования без какой-либо специальной структуры. Излагаются
как "классические" методы, важные в идейном отношении, так и более
изощренные "новые" алгоритмы, привлекающие в настоящее время
наибольшее внимание специалистов и пользователей. Для студентов,
аспирантов и научных работников, интересующихся численными методами
оптимизации.
Оглавление
Глава 1 Элементы теории оптимизации
Начальные сведения о задачах оптимизации
Прямые условия оптимальности
Задача с ограничениями-равенствами
Задача со смешанными ограничениями
Глава 2 Начальные сведения о методах оптимизации
Общее понятие о методах оптимизации
Методы одномерной оптимизации
Глава 3 Методы безусловной оптимизации
Методы спуска
Метод Ньютона. Квазиньютоновские методы
Методы сопряженных направлений
Методы сопряженных направлений для квадратичных функций
Методы нулевого порядка
Глава 4 Методы условной оптимизации
Методы решения задач с простыми ограничениями
Методы возможных направлений
Методы решения задач с ограничениями-равенствами
Последовательное квадратичное
Методы решения системы Каруша К у н а Таккера
Идентификация активных ограничений
Штрафы и модифицированные функции Лагранжа для задачи со смешанными ограничениями
Глава 5 Стратегии глобализации сходимости
Одномерный поиск
Методы доверительной области
Продолжение по параметру
Глобализация сходимости методов последовательного квадратичного программирования
Глава 6 Методы негладкой выпуклой оптимизации
Элементы выпуклого анализа и двойственные методы
Субградиентные методы. Кусочно линейная аппроксимация
Глава 7 Специальные задачи оптимизации
Элементы теории линейного программирования
Симплекс-метод
Методы решения задач квадратичного программирования
Методы внутренней точки
Оглавление
Глава 1 Элементы теории оптимизации
Начальные сведения о задачах оптимизации
Прямые условия оптимальности
Задача с ограничениями-равенствами
Задача со смешанными ограничениями
Глава 2 Начальные сведения о методах оптимизации
Общее понятие о методах оптимизации
Методы одномерной оптимизации
Глава 3 Методы безусловной оптимизации
Методы спуска
Метод Ньютона. Квазиньютоновские методы
Методы сопряженных направлений
Методы сопряженных направлений для квадратичных функций
Методы нулевого порядка
Глава 4 Методы условной оптимизации
Методы решения задач с простыми ограничениями
Методы возможных направлений
Методы решения задач с ограничениями-равенствами
Последовательное квадратичное
Методы решения системы Каруша К у н а Таккера
Идентификация активных ограничений
Штрафы и модифицированные функции Лагранжа для задачи со смешанными ограничениями
Глава 5 Стратегии глобализации сходимости
Одномерный поиск
Методы доверительной области
Продолжение по параметру
Глобализация сходимости методов последовательного квадратичного программирования
Глава 6 Методы негладкой выпуклой оптимизации
Элементы выпуклого анализа и двойственные методы
Субградиентные методы. Кусочно линейная аппроксимация
Глава 7 Специальные задачи оптимизации
Элементы теории линейного программирования
Симплекс-метод
Методы решения задач квадратичного программирования
Методы внутренней точки