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出版者:Springer

作者:Floudas, Christodoulos A.; Pardalos, P. M.;

出品人:

页数:3082

译者:

出版时间:2006-09-21

价格:USD 2124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387336244

丛书系列:

图书标签:

优化
运筹学
数学规划
算法
工程优化
计算方法
应用数学
决策分析
模型优化
人工智能

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具体描述

Optimization problems are widespread in the mathematical modeling of real world systems and their applications arise in all branches of science, applied science and engineering. The goal of the Encyclopedia of Optimization is to introduce the reader to a complete set of topics in order to show the spectrum of recent research activities and the richness of ideas in the development of theories, algorithms and the applications of optimization. It is directed to a diverse audience of students, scientists, engineers, decision makers and problem solvers in academia, business, industry, and government.

《优化百科全书》并非一本内容冗余的书籍，它是一部详尽阐述优化理论、方法及其广泛应用的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面而深入的优化知识体系，涵盖从基础概念到前沿研究的各个层面。核心内容概述：本书的结构设计精巧，逻辑清晰，旨在循序渐进地引导读者理解优化的本质和力量。基础理论奠基：开篇章节将系统梳理优化的基本概念，包括目标函数、约束条件、可行域、最优解等核心术语。读者将深入理解不同类型的优化问题，如线性规划、非线性规划、整数规划、组合优化等，并学习如何将其抽象化为数学模型。此外，还会详细介绍凸集、凸函数等关键概念，它们是许多高效优化算法的基础。经典与现代方法：本书将深入剖析一系列久经考验的经典优化算法。对于线性规划，我们将详细讲解单纯形法、内点法等，并探讨它们在理论上的优雅与实践中的效率。对于非线性规划，则会涵盖梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法以及序列二次规划（SQP）等多种方法，深入分析它们的收敛性、稳定性和适用范围。此外，本书还将重点介绍近年来发展迅猛的现代优化技术，例如：启发式与元启发式算法：针对NP-hard问题，本书将详述遗传算法、粒子群优化（PSO）、模拟退火、禁忌搜索等启发式方法，以及它们在解决复杂实际问题中的优势。随机优化：探讨在不确定环境下进行优化的策略，包括随机梯度下降、模拟退火的随机版本等。全局优化：关注如何在复杂、多模态的搜索空间中找到全局最优解，介绍如分支定界法、分割超平面法、空间填充曲线等技术。特定领域优化：《优化百科全书》的独特之处在于，它并非仅局限于理论探讨，而是将其与众多应用领域紧密结合。本书将系统地介绍优化方法在以下关键领域的应用：运筹学与管理科学：详细讲解如何利用优化技术解决生产调度、资源分配、物流网络设计、库存管理、供应链优化等问题。工程领域：探讨结构优化、控制系统设计、信号处理、机器学习模型训练、电力系统调度等方面的优化应用。金融与经济学：涵盖投资组合优化、风险管理、经济模型校准、宏观经济政策设计等。数据科学与机器学习：深入分析优化在模型训练（如支持向量机、深度学习）、特征选择、聚类分析、降维等任务中的核心作用，并介绍针对大规模数据集的优化技巧。其他领域：还会触及网络优化、生物信息学、医疗保健等新兴应用领域。理论深度与实践指南：本书不仅提供算法的理论分析，还注重其在实际应用中的指导意义。每一类优化问题和方法都配以清晰的数学推导和易于理解的示例。对于初学者，本书提供了扎实的理论基础；对于专业研究者，本书则提供了深入的分析和最新的研究方向。本书还将探讨如何选择合适的优化算法、如何处理大规模问题、以及如何对算法性能进行评估等实践性问题。前沿研究与未来展望：《优化百科全书》紧跟学术前沿，将对当前优化领域的热点问题和新兴研究方向进行探讨。例如，多目标优化、鲁棒优化、在线优化、分布式优化等。同时，本书还将对优化技术的未来发展趋势进行展望，探讨其在人工智能、大数据、物联网等颠覆性技术中的潜力和机遇。阅读本书的价值：无论您是希望入门优化理论的学生，还是寻求解决实际问题的高级工程师、研究人员，抑或是对数据驱动决策充满好奇的商业人士，《优化百科全书》都将是您不可或缺的参考工具。它将帮助您：构建坚实的理论基础：深刻理解各种优化模型的内在逻辑和数学原理。掌握多样化的算法工具：熟练运用经典的以及前沿的优化算法解决不同类型的问题。提升解决实际问题的能力：将抽象的优化理论转化为解决工程、金融、商业等领域实际挑战的有效手段。激发创新思维：了解优化领域的前沿动态，为您的研究和工作提供新的思路和灵感。《优化百科全书》是一部集理论深度、方法广度与应用实践于一体的力作，它将为任何希望掌握和运用优化力量的读者提供一条清晰而高效的学习路径。