全局优化引论

第1章 关于凸性和最优化的基本结果
1.1 凸集和函数
1.2 最优化问题的一般特性
1.3 凸包络
1.4 库恩-塔克条件
1.5 二阶最优性条件
1.6 非线性规划的对偶性
1.7 复杂性论题
1.8 习题
第2章 二次规划
2.1 引言
2.2 二次整数规划
2.3 线性互补总是
2.4 二次优化的复杂性
2.5 枚举方法
2.6 可分和插值
2.7 习题
第3章 一般凹极小化
3.1 引言
3.2 应用
3.3 基本操作
3.4 割平面算法
3.5 外逼近算法
3.6 内逼近算法
3.7 分支定界算法
3.8 二次规划的单纯形分支定界法
3.9 习题
第4章 D.C.规划
4.1 引言
4.2 D.C.函数空间
4.3 一些其他的应用
4.4 最优性条件
4.5 典型D.C.规划
4.6 单纯形分支定界算法
4.7 在多胞形上极小化D.C.函数的棱柱算法
4.8 习题
第5章 利普希茨优化
5.1 利普希茨函数
5.2 利普希茨优化问题
5.3 下界
5.4 分支定界算法
5.5 分支定界法的实现和数值结果
5.6 习题
第6章 网络中的全局优化
6.1 引言
6.2 MCCFP的一些模型及其复杂性
6.3 求解方法
6.4 习题
第7章 非凸优化中的分解算法
7.1 引言
7.2 变量分解 锥形算法
7.3 变量分解 外逼近
7.4 约束分解 锥形算法
7.5 约束分解 割平面算法
7.6 习题
参考答案
参考文献
索引