凸优化算法 电子书下载 PDF下载

凸优化算法
内容简介
《凸优化算法》几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。  这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性),并与对偶性有着直接或问接的联系。作者针对具体问题的特定结构,给出了大量的例题,来充分展示算法的应用。各章的内容如下:第一章,凸优化模型概述;第2章,优化算法概述;第3章,次梯度算法;第4章,多面体逼近算法;第5章,邻近算法;第6章,其他算法问题。《凸优化算法》的一个特色是在强调问题之间的对偶性的同时,也十分重视建立在共轭概念上的算法之间的对偶性,这常常能为选择合适的算法实现方式提供新的灵感和计算上的便利。  《凸优化算法》均取材于作者过去15年在美国麻省理工学院的凸优化方面课堂教学的内容。《凸优化算法》和《凸优化理论》这两《凸优化算法》合起来可以作为一个学期的凸优化课程的教材;《凸优化算法》也可以用作非线性规划课程的补充材料。
Copyright © 2018 by topbester.com.
All Rights Reserved.
沪ICP备14027842号-1