现代优化计算方法

出版者:清华大学出版社

作者:邢文训

页数:298

出版时间:1999-08

价格:13.50元

装帧:平装

isbn号码:9787302036104

具体描述

内容简介

本书系统介绍了禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络和拉格朗

日松弛等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。

全书共6章，第1章介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方

法，后5章分别介绍各个现代优化计算方法。

本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专

业的研究生教材，也可供相关专业研究人员参考。

目录信息

目录
序言
第1章 概论
1.1组合最优化问题
1.2计算复杂性的概念
1.3邻域概念
1.4启发式算法
1.5NP，NPC和NPhard概念
1.6小结
练习题
参考文献
第2章 禁忌搜索算法
2.1局部搜索
2.2禁忌搜索
2.3技术问题
2.4应用实例
练习题
参考文献
第3章 模拟退火算法
3.1模拟退火算法及模型
3.2马尔可夫链
3.3时齐算法的收敛性
3.4非时齐算法收敛性简介
3.5实现的技术问题
3.6应用案例――下料问题
练习题
参考文献
第4章 遗传算法
4.1遗传算法
4.2模板理论
4.3马尔可夫链收敛分析
4.4实现的技术问题
4.5遗传模拟退火算法
4.6应用案例――生产批量问题
练习题
参考文献
第5章 人工神经网络
5.1人工神经网络的基本概念
5.2单层前向神经网络
5.3多层前向神经网络
5.4竞争学习神经网络
5.5反馈型神经网络
练习题
参考文献
第6章 拉格朗日松弛算法
6.1基于规划论的松弛方法
6.2拉格朗日松弛方法的理论
6.3拉格朗日松弛的进一步讨论
6.4拉格朗日松弛算法
6.5拉格朗日松弛在能力约束单机排序问题中
的应用
练习题
参考文献
索引及英文关键词
· · · · · · (收起)

用户评价

我对这本书的评价可以用“相见恨晚”来形容。在过去接触过的相关书籍中，很多要么过于偏重纯理论推导，让人读起来昏昏欲睡，要么就是只罗列一些应用案例，却对背后的数学基础轻描淡写。而这本书的平衡感把握得极其出色。作者仿佛是一位经验丰富的老教授，既能用严谨的数学语言阐述收敛性、最优性等核心概念，又能巧妙地穿插一些历史背景和算法的演变过程，让整个阅读体验充满了故事性。特别是关于牛顿法和拟牛顿法的比较分析，写得非常到位，不仅解释了它们各自的迭代过程，还深入探讨了在不同规模和性质的问题中如何选择最合适的算法。我甚至发现作者在处理非线性约束优化时的一些独到见解，这对于我正在进行的一个复杂项目来说，提供了全新的思路。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本高水平的工具书和思想启迪录。

对于一个刚接触计算科学领域的自学者而言，选择一本合适的引路书至关重要，而《现代优化计算方法》无疑是幸运的选择。它的语言风格非常平易近人，仿佛有一位耐心十足的导师在身边指导。最让我感到惊喜的是，它并没有将优化计算仅仅视为一组孤立的数学技巧，而是将其置于整个计算科学和决策科学的大背景下进行阐述。书中对随机优化和近似算法的介绍，特别强调了在计算资源有限或问题本身具有内在随机性时，如何权衡精度与时间成本。这种宏观视野的构建，帮助我建立了一个完整的知识框架，而不是零散的知识点堆砌。每当我在学习某个算法时感到困惑，翻阅相关章节，总能找到清晰的类比或直观的几何解释来帮助理解。这本书的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”以及“在什么情况下应该这样做”。

说实话，我一开始是抱着试试看的心态打开这本《现代优化计算方法》的，毕竟市面上讲优化算法的书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的并不多。但这本书的结构设计，尤其是对“求解思路”的梳理，立刻抓住了我的注意力。它没有急于抛出复杂的矩阵运算，而是从实际问题的“建模”出发，引导读者思考如何将现实世界的挑战转化为数学可解的形式。比如在讲解动态规划时，作者用了大量的篇幅去剖析什么是“最优子结构”和“重叠子问题”，这比直接给出贝尔曼方程要有效得多。这本书的行文风格非常清晰、流畅，逻辑链条紧密，读起来几乎没有卡壳的地方。对于我这种需要快速掌握并应用新算法的研究生来说，这种高效的学习路径至关重要。它让我明白，优化计算的精髓不在于算法本身有多复杂，而在于如何准确地定义问题并选择恰当的工具。

这本书带给我的震撼是多维度的。我尤其欣赏作者对算法鲁棒性和效率的深入探讨。很多入门书籍往往只停留在算法“能跑起来”的层面，但这本书却致力于探究算法在“实际生产环境”中的表现。例如，在讨论大规模线性规划问题时，作者对单纯形法和内点法的性能对比分析，不仅基于理论复杂度，还结合了实际计算资源消耗进行了评估。这种务实的态度，对于我们这些需要将理论成果部署到生产环境中的工程师来说，是极其宝贵的经验。此外，书中对算法的局限性也毫不避讳，诚实地指出了某些方法在处理病态条件或高维稀疏数据时的潜在风险，并提供了相应的预处理或后处理技巧。这使得我们能够更审慎地应用这些工具，避免盲目自信带来的灾难性后果。这本书的深度和广度，完全超越了一般的参考书范畴。

这本书简直是为我量身定制的！我一直对数学建模和复杂的工程问题抱有浓厚的兴趣，但总是苦于找不到一本既有理论深度又能兼顾实际应用的入门指南。这本《现代优化计算方法》恰好填补了这个空白。它没有像传统教科书那样堆砌晦涩难懂的公式，而是用非常生动的案例和循序渐进的逻辑，将那些抽象的优化算法变得直观易懂。尤其是它对启发式算法的讲解，从遗传算法到粒子群优化，每一种方法的原理、优缺点以及适用场景都分析得入木三分。我尤其欣赏作者在介绍完基本理论后，立即会提供一些实际应用的代码示例或者伪代码，这让我能立刻动手实践，而不是停留在纸上谈兵的阶段。对于我这种既想理解底层原理又急于看到结果的实践者来说，这种教学方式简直是福音。读完前几章，我已经能尝试用这些方法去解决一些我工作中的小问题了，这极大地增强了我的信心。

老板的课。能有效解决一些NP问题的算法。

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