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