本书结合作者多年的教学体会与心得,本着加强*优化方法的基础理论、突出非线性*优化的应用背景、提高数学建模及计算机应用能力的原则,参照非线性*优化的*新发展,较全面、系统地介绍了非线性*优化的理论与方法。
全书共分十二章,内容包括*优化问题的建模、无约束*优化和约束*优化问题的理论和各种算法,以及二次规划、凸规划和线性分式规划的一些特殊算法。

**章 绪论
1.1 模型与实例
1.2 数学预备知识
1.3 *优化问题的图解法
习题一
第二章 凸性
2.1 凸集
2.2 多胞形的表示定理
2.3 凸函数
2.4 凸规划
习题二
第三章 *优性条件
3.1 无约束*优化问题的*优性条件
3.2 等式约束*优化问题的*优性条件
3.3 不等式约束*优化问题的*优性条件
3.4 一般约束*优化问题的*优性条件
习题三
第四章 线性规划
4.1 线性规划的基本理论
4.2 单纯形法
4.3 对偶理论
4.4 对偶单纯形法
习题四
第五章 迭代算法
5.1 下降迭代算法的基本格式
5.2 收敛性与收敛速度
5.3 实用终止准则
习题五
第六章 一维搜索
6.1 一���搜索的搜索区间
6.2 0.618法和Fibonacci法
6.3 函数逼近法
6.4 非**一维搜索
习题六
第七章 无约束*优化的解析法
7.1 *速下降法
7.2 Newton法
7.3 共轭梯度法
7.4 变度量法
7.5 *小二乘法
7.6 信赖域法
习题七
第八章 无约束*优化的直接法
8.1 坐标轮换法
8.2 模式搜索法
8.3 旋转方向法
8.4 Powell法
8.5 单纯形调优法
习题八
第九章 可行方向法
9.1 Zoutendijk可行方向法
9.2 梯度投影法
9.3 既约梯度法
9.4 Frank-Wolfe方法
习题九
第十章 罚函数法与广义乘子法
10.1 外罚函数法
10.2 内罚函数法
10.3 广义乘子法
习题十
第十一章 二次规划与凸规划
11.1 等式约束二次规划问题
11.2 起作用集方法
11.3 Wolfe算法
11.4 Lemke算法
11.5 割平面法
习题十一
第十二章 线性分式规划
12.1 原始单纯形法
12.2 Gilmore-Gomorv方法
12.3 Charnes-Cooper方法
习题十二
参考文献
中英文名词索引