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最優化方法及應用(西安交通大學研究生十四五規劃精品系列教材)

  • 作者：編者:楊福勝//吳震//鄧春//張早校|責編:賈娜
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122475794
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：220
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是為高等學校工科研究生編寫的「最優化方法及應用」課程教材，主要內容包括：概述、無約束最優化（一維、多維）、約束最優化（線性、非線性）、全局最優化新方法、多目標優化、應用實例等。全書內容組織突出應用導向，力求在使學生理解優化方法的基本思想、實施步驟、軟體實現的基礎上，最大限度減少繁複的數學推導和證明，同時結合案例將相關方法應用於個人科研實踐。
    本書可以作為化學工程、化工過程機械、動力工程、環境工程、能源動力、材料化工等相關工科專業的研究生的教材或教學參考書，具有高等數學、線性代數、計算方法基礎的科技人員可自學本書。
作者介紹
編者:楊福勝//吳震//鄧春//張早校|責編:賈娜
目錄
第1章  概述
  1.1  過程工業對最優化的需求
  1.2  什麼是最優化問題
  1.3  化工過程中的最優化問題實例
    1.3.1  過程設備的最優化問題
    1.3.2  過程系統的最優化問題
    1.3.3  安全環保問題
    1.3.4  數字孿生問題
    1.3.5  多目標優化
  1.4  最優化問題的數學描述
  1.5  求解最優化問題的一般步驟
  1.6  求解最優化問題的困難
  1.7  求解最優化問題的理論基礎
第2章  一維搜索方法
  2.1  精確一維搜索
    2.1.1  區間消去法
    2.1.2  牛頓法
    2.1.3  二次插值法
  2.2  非精確一維搜索
    2.2.1  Armijo準則
    2.2.2  Goldstein準則
    2.2.3  Wolfe準則
  2.3  本章小結
  習題
第3章  多元函數無約束最優化
  3.1  演算法分類
    3.1.1  線搜索方法
    3.1.2  信賴域方法
  3.2  一階導數方法
    3.2.1  最速下降法
    3.2.2  共軛梯度法
  3.3  二階導數方法
    3.3.1  牛頓法
    3.3.2  最小二乘擬合及解法
    3.3.3  擬牛頓法
  3.4  無導數方法
    3.4.1  Nelder-Mead法
    3.4.2  Powell法
    3.4.3  遺傳演算法
  3.5  本章小結
  習題
第4章  線性規劃
  4.1  問題形式及性質
    4.1.1  標準型及轉換
    4.1.2  解的基本概念及理論
    4.1.3  二維LP的圖解法
  4.2  單純形法
    4.2.1  傳統單純形法
    4.2.2  對偶單純形法
    4.2.3  線性規劃Matlab實現

  4.3  內點法
    4.3.1  Karmarkar內點法的原理和基本觀點
    4.3.2  Karmarkar內點法的基本步驟
  4.4  整數規劃
    4.4.1  切平面法
    4.4.2  分支定界法
    4.4.3  整數規劃Matlab實現
  4.5  線性規劃解決實際問題
    4.5.1  生產計劃優化問題
    4.5.2  連續投資問題
    4.5.3  物流運輸問題
    4.5.4  配料問題
  4.6  本章小結
  習題
第5章  非線性約束問題的最優化
  5.1  約束問題最優解的充分必要條件
    5.1.1  基本概念
    5.1.2  一階必要條件
    5.1.3  廣義Lagrange函數
    5.1.4  二階充分條件
  5.2  約束問題轉為無約束問題
    5.2.1  Lagrange乘子法
    5.2.2  罰函數法
  5.3  非線性約束最優化問題轉為線性約束二次優化問題
    5.3.1  序列二次規劃（SQP）法
    5.3.2  序列二次規劃（SQP）法在化工生產中的應用
  5.4  可行方向法
    5.4.1  Zoutendijk可行方向法
    5.4.2  非線性約束的Topkis-Veinott法
    5.4.3  Rosen投影梯度法
  5.5  本章小結
  習題
第6章  全局最優化新方法
  6.1  智能演算法
  6.2  模擬退火演算法
    6.2.1  模擬退火演算法概述
    6.2.2  模擬退火演算法中的Metropolis準則
    6.2.3  模擬退火演算法求解全局最優化問題基本原理
    6.2.4  模擬退火演算法的程序實現
    6.2.5  模擬退火演算法的算例應用
  6.3  最優化方法的發展趨勢
  6.4  最優化新演算法在化工生產中的應用
  6.5  本章小結
  習題
第7章  多目標優化
  7.1  多目標優化概念及定義
  7.2  求解多目標優化問題的方法
    7.2.1  傳統多目標優化方法
    7.2.2  進化多目標優化方法
  7.3  NSGA-Ⅱ演算法應用示例

    7.3.1  計算步驟
    7.3.2  隔壁塔操作優化
  7.4  本章小結
  習題
第8章  最優化方法的應用
  8.1  能源系統最優化
    8.1.1  蒸汽動力系統最優化
    8.1.2  氫燃料電池系統最優化
    8.1.3  換熱網路最優化
  8.2  化工過程最優化
    8.2.1  工廠選址最優化
    8.2.2  精餾塔操作最優化
    8.2.3  工業水系統最優化
  8.3  化工設備最優化
    8.3.1  不可壓縮流體管徑最優化
    8.3.2  氣體壓縮功最優化
    8.3.3  原油管道系統配置最優化
  8.4  本章小結
參考文獻

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