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优化方法
本课程共13集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:最优化问题广泛应用于工程、经济、金融、国防和管理科学等许多重要领域,人们总想从一切可能的方案中选出最优的方案,这就是最优化问题。例如工程设计中参数选择、生产计划安排、金融领域投资组合、交通运输的规划等等,都涉及到最优化问题。最优化理论给我们提供了科学而有效的方法,使我们在解决复杂问题时,能从各个方案中找出尽可能完善的或最适合的解决方案,达到最优目标,这样可以大大提高效率和质量,具有明显的经济效益和社会效益。如今随着计算机科学的发展,人工智能的快速兴起,作为其基础核心思想的最优化理论与方法日益成为科学工作者、工程技术和管理人员必备的基础知识之一。本课程将以工科学生所具备的数学基础知识为起点,介绍最优化问题和模型,由浅入深给出了经典的线性规划、无约束规划、约束规划等问题的数值算法。通过本课程的教学,使学生既能理解最优化的理论思想,又能掌握常用的优化算法,并能运用算法解决科学研究与实践中的最优化问题。

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课程列表
【第1集】课程简介
【第2集】1.0 基础数学知识(上)
【第3集】1.0 基础数学知识(下)
【第4集】1.1 最优化问题举例
【第5集】1.2 最优化的基本概念(上)
【第6集】1.2 最优化的基本概念(下)
【第7集】1.3 凸集和凸函数(上)
【第8集】1.3 凸集和凸函数(中)
【第9集】1.3 凸集和凸函数(下)
【第10集】2.1 线性规划的标准形式(上)
【第11集】2.1 线性规划的标准形式(下)
【第12集】2.2 线性规划的基本定理(上)
【第13集】2.2 线性规划的基本定理(下)
【第14集】2.3 单纯形法(上)
【第15集】2.3 单纯形法(下)
【第16集】2.3 单纯形法
【第17集】2.3 单纯形法(上)
【第18集】2.3 单纯形法(下)
【第19集】2.4 单纯形法的说明和补充(上)
【第20集】2.4 单纯形法的说明和补充(下)
【第21集】2.5 线性规划的对偶理论与对偶单纯形法(上)
【第22集】2.5 线性规划的对偶理论与对偶单纯形法(下)
【第23集】3.1 下降递推算法(上)
【第24集】3.1 下降递推算法(下)
【第25集】3.2 一维搜索(上)
【第26集】3.2 一维搜索(下)
【第27集】3.2 一维搜索(上)
【第28集】3.2 一维搜索(下)
【第29集】3.2 一维搜索(上)
【第30集】3.2 一维搜索(中)
【第31集】3.2 一维搜索(下)
【第32集】3.3 求多变量函数极值的基本下降法(上)
【第33集】3.3 求多变量函数极值的基本下降法(下)
【第34集】3.4 共轭方向法和共轭梯度法(上)
【第35集】3.4 共轭方向法和共轭梯度法(中)
【第36集】3.4 共轭方向法和共轭梯度法(下)
【第37集】3.5 变尺度法(上)
【第38集】3.5 变尺度法(中)
【第39集】3.5 变尺度法(下)
【第40集】4.1 约束优化的K-T条件(上)
【第41集】4.1 约束优化的K-T条件(下)
【第42集】4.2 惩罚函数法(上)
【第43集】4.2 惩罚函数法(中)
【第44集】4.2 惩罚函数法(下)
【第45集】4.3 碰壁函数法(上)
【第46集】4.3 碰壁函数法(下)
【第47集】4.4 可行方向法(上)
【第48集】4.4 可行方向法(中)
【第49集】4.4 可行方向法(下)
【第50集】4.7 乘子法(上)
【第51集】4.7 乘子法(中)
【第52集】4.7 乘子法(下)
【第53集】4.8 二次逼近法(上)
【第54集】4.8 二次逼近法(中)
【第55集】4.8 二次逼近法(下)
【第56集】4.8 二次逼近法(上)
【第57集】4.8 二次逼近法(下)
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