Large-Scale Optimization with Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Biegler, Lorenz T.; Biegler, Lorenz T.; Coleman, Thomas F.

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:1997-08-07

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387982878

丛书系列:

图书标签:

优化
大规模优化
运筹学
算法
数值计算
机器学习
工程优化
凸优化
应用数学
最优化理论

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具体描述

The workshop on optimization for design and control was made up of specialists in optimization and practitioners in the fields of aerospace engineering, chemical engineering, and fluid and solid mechanics. The major themes included an assessment of the state of the art in optimization algorithms as well as challenging applications in design and control, in the areas of process engineering and systems with partial differential equation models. The papers in this volume represent a balanced selection from the above application areas as well as contributions that survey the state of the art in relevant areas of nonlinear programming.

《现代优化算法与应用》本书深入探讨了现代优化算法的理论基础、核心思想及其在各个领域的广泛应用。我们旨在为读者提供一个全面而系统的视角，理解如何利用计算技术解决复杂决策问题。核心内容概述：本书将首先奠定优化理论的基础。我们将详细介绍凸优化、非凸优化等基本概念，以及它们在数学建模中的重要性。读者将学习到诸如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等经典优化算法的原理、收敛性分析以及其优缺点。随后，我们将重点介绍一系列在现代计算中占据主导地位的先进优化技术。这包括：启发式与元启发式算法：遗传算法、粒子群优化、模拟退火算法、蚁群算法等。我们将深入剖析这些算法的设计思想，阐述它们如何通过模拟自然现象或生物行为来搜索全局最优解，并讨论它们在处理大规模、高维度、非线性、多模态问题时的优势。机器学习中的优化：聚焦于深度学习、支持向量机、逻辑回归等模型训练所依赖的优化方法。我们将详细讲解随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam、RMSprop），以及它们在处理海量数据和训练深层网络中的关键作用。此外，还会探讨正则化技术、批量归一化等如何与优化过程协同工作。组合优化：关注离散变量的优化问题，如旅行商问题、背包问题、调度问题等。本书将介绍精确算法（如分支定界法）的原理，并重点介绍用于近似求解的启发式和元启发式方法，以及它们在物流、生产制造、网络设计等领域的实际应用。全局优化：探讨如何找到非凸优化问题的全局最优解。我们将介绍诸如网格搜索、随机搜索、盆地跳跃、模拟退火等方法，并讨论它们在参数调优、函数拟合等场景下的有效性。应用领域展望：本书的另一大亮点在于其广泛的应用实例。我们将展示优化算法如何在以下关键领域发挥作用：工程设计与制造：结构优化、材料设计、工艺参数调整、生产线调度、供应链管理。金融与经济：投资组合优化、风险管理、资产定价、市场预测、经济模型校准。人工智能与机器学习：模型训练、超参数调优、特征选择、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉。科学研究：物理模拟、化学反应设计、生物信息学（蛋白质折叠、基因组分析）、气候模型。其他新兴领域：自动驾驶车辆的路径规划、机器人控制、能源系统优化、城市交通管理。学习方法与特点：本书的编写风格力求清晰易懂，理论与实践并重。每章都包含详细的算法描述、数学推导以及相应的代码示例（伪代码或常见编程语言实现）。通过大量的真实世界案例分析，读者可以深刻理解优化技术如何解决实际问题，并学习如何根据具体场景选择和应用合适的优化方法。本书适合以下读者：对算法优化感兴趣的研究生和高年级本科生。需要应用优化技术解决实际问题的工程师、数据科学家和研究人员。希望深入理解机器学习模型背后数学原理的从业者。通过学习本书，读者将能够：掌握各种主流优化算法的理论精髓和实现细节。建立强大的数学建模能力，将现实世界问题转化为优化模型。熟练运用优化技术解决工程、金融、AI等领域中的复杂挑战。培养独立分析和设计优化解决方案的能力。《现代优化算法与应用》将是您探索计算智能和解决复杂问题的强大工具。