最优化理论与算法(第二版)

《优化理论与算法（第2版）》包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KOT条件、无约束方法、约束化方法、整数规划和动态规划等内容。《优化理论与算法（第2版）》含有大量经典的和新近的算法，有比较系统的理论分析，实用性比较强；定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础，比较简单易学。
　　《优化理论与算法（第2版）》可以作为运筹学类课程的教学参考书，也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。

章 引言
1．1 学科简述
1．2 线性与非线性规划问题
*1．3 几个数学概念
1．4 凸集和凸函数
习题

第2章 线性规划的基本性质
2．1 标准形式及图解法
2．2 基本性质
习题

第3章 单纯形方法
3．1 单纯形方法原理
3．2 两阶段法与大M法
3．3 退化情形
3．4 修正单纯形法
*3．5 变量有界的情形
*3．6 分解算法
习题

第4章 对偶原理及灵敏度分析
4．1 线性规划中的对偶理论
4．2 对偶单纯形法
4．3 原始对偶算法
4．4 灵敏度分析
*4．5 含参数线性规划
习题

第5章 运输问题
5．1 运输问题的数学模型与基本性质
5．2 表上作业法
5．3 产销不平衡运输问题
习题

第6章 线性规划的内点算法
*6．1 Karmarkar算法
*6．2 内点法
6．3 路径跟踪法

第7章 优性条件
7．1 无约束问题的极值条件
7．2 约束极值问题的优性条件
*7．3 对偶及鞍点问题
习题

*第8章 算法
8．1 算法概念
8．2 算法收敛问题
习题

第9章 一维搜索
9．1 一维搜索概念
9．2 试探法
9．3 函数逼近法
习题

0章 使用导数的优化方法
10．1 速下降法
10．2 牛顿法
10．3 共轭梯度法
10．4 拟牛顿法
10．5 信赖域方法
10．6 小二乘法
习题

1章 无约束优化的直接方法
11．1 模式搜索法
11．2 Rosenbrock方法
11．3 单纯形搜索法
11．4 Powell方法
习题

2章 可行方向法
12．1 Zoutendijk可行方向法
12．2 Rosen梯度投影法
*12．3 既约梯度法
12．4 Frank Wolfe方法
习题

3章 惩罚函数法
13．1 外点罚函数法
13．2 内点罚函数法
*13．3 乘子法
习题

4章 二次规划
14．1 Lagrange方法
14．2 起作用集方法
14．3 Lemke方法
14．4 路径跟踪法
习题

*5章 整数规划简介
15．1 分支定界法
15．2 割平面法
15．3 0-1规划的隐数法
15．4 指派问题
习题

6章 动态规划简介
16．1 动态规划的一些基本概念
16．2 动态规划的基本定理和基本方程
16．3 逆推解法和顺推解法
16．4 动态规划与静态规划的关系
16．5 函数迭代法
习题
参考文献