教学目标：
最优化方法是在科学技术、工程设计和经济管理等众多领域中具有广泛的应用价值. 本课程旨在讲授最优化的基本理论和方法，要求通过本课程的学习，理解最优化方法的基本原理，学会用优化方法解决某些实际问题的初步技能，并能在计算机上应用各种优化软件包解决一些实际应用案例。

课程内容：
1.绪论（1学时）
最优化问题的数学模型、基本概念、分类、算法及有关概念；
2.预备知识（4学时）
梯度与Hessen矩阵、多元函数Taylor展开；凸集、凸函数、凸规划及其性质；
3.线性规划及单纯形法(4学时)
线性规划标准型；线性规划问题的图解法、单纯形法；
4.常用的一维搜索方法（4学时）
精确一维搜索：成功--失败法（进退法）、黄金分割法（0.618法）、牛顿法；
不精确一维搜索方法：Armiji-Goldstein和Wolfe-Powell准则；
5  无约束最优化方法（6学时）
无约束优化问题的最优性条件；
最速（梯度）下降法、牛顿法、阻尼牛顿法；
共轭方向法；共轭梯度法；变尺度法（DFP方法和BFGS方法）；
6  约束最优化方法（9学时）
约束优化问题的最优性条件；
间接法：可行方向法、复合单纯形法；
直接法：罚函数法、Lagrange乘子法、增广Lagrange乘子法；
7.各自专业中的优化问题（4学时）
如何构建目标函数？如何求解？实验结果分析？问题原因分析？

适用学生：
全日制硕士    非全日制硕士    留学硕士    进修硕士    硕博连读    本科直博    全日制博士    留学博士    进修博士    在职专硕    其他    

预修课程：
预修课程：
线性代数、高等数学

参考书目：
教材：
陈宝林；最优化理论与算法。北京：清华大学出版社，2005。
参考书：
[1].袁亚湘，孙文瑜；最优化理论和方法。北京：科学出版社，2001。
[2].吴祈宗主编；运筹学与最优化方法。北京：机械工业出版社，2003。
[3].J.Nocedal& S. J. Wright; Numerical Optimization。北京：科学出版社，2006。

备注：