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出版者:New Age International Pvt Ltd Publishers

作者:Singiresu U. Rao

出品人:

页数:928

译者:

出版时间:2006-12-1

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9788122411492

丛书系列:

图书标签:

• 工程优化
• 优化算法
• 数学建模
• 运筹学
• 工程设计
• 数值分析
• 最优化理论
• 约束优化
• 启发式算法
• 人工智能

工程优化：方法、理论与应用 本书深入探讨了工程优化领域的核心概念、先进理论与多元应用，旨在为工程师、研究人员和高年级学生提供一个全面而深刻的理解框架。内容涵盖了从经典优化方法到最新算法的广泛主题，并辅以大量实际工程案例，展示了优化技术在解决复杂工程问题中的强大威力。 本书涵盖的主要内容包括： 第一部分：优化基础理论与数学模型 引言与优化概述： 介绍优化问题的基本定义、重要性及其在工程设计、过程控制、资源分配等领域的广泛应用。阐述优化问题的构成要素，包括目标函数、约束条件和决策变量。 数学模型构建： 详细讲解如何将实际工程问题转化为精确的数学优化模型。涵盖线性模型、非线性模型、整数模型、混合整数模型等不同类型的模型构建方法。强调模型准确性、可解性与实际意义的平衡。 凸优化理论： 深入探讨凸集、凸函数等关键概念，以及凸优化的性质和优势。讲解无约束凸优化问题和带约束凸优化问题的基本求解方法，如梯度下降法、牛顿法等。重点阐述凸优化理论在保证全局最优解方面的重要性。 非凸优化问题： 分析非凸优化问题的挑战性，包括局部最优解的出现和全局最优解的难以获得。介绍处理非凸问题的常用策略，如多重起始点法、全局优化算法（如模拟退火、遗传算法、粒子群优化等）的原理和应用。 第二部分：经典优化算法与技术 线性规划（LP）： 详细介绍线性规划问题的标准形式、基本定理和图解法。深入讲解单纯形法（Simplex Method）的步骤、优缺点及在求解大规模线性规划问题中的应用。同时介绍对偶理论及其在理解和求解LP问题中的作用。 二次规划（QP）： 阐述二次规划问题的定义、特点以及其在工程中的应用场景。介绍求解二次规划问题的经典算法，如KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件和相关的迭代算法。 非线性规划（NLP）： 覆盖多种非线性规划问题的求解方法。包括： 无约束优化： 梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法（如BFGS算法）等。 约束优化： 拉格朗日乘子法、罚函数法、增广拉格朗日法、序列二次规划（SQP）等。 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 讲解整数规划问题的特点及其在组合优化问题中的应用。介绍割平面法（Cutting Plane Method）、分支定界法（Branch and Bound Method）等求解IP和MIP的经典算法。 动态规划（DP）： 介绍动态规划的基本原理，包括最优子结构和重叠子问题。通过实例讲解动态规划在解决序贯决策问题、路径规划问题等方面的应用。 第三部分：现代优化算法与技术 元启发式算法（Metaheuristics）： 遗传算法（GA）： 详细介绍遗传算法的原理，包括编码、选择、交叉、变异等操作。分析其在解决复杂、高维、多模态优化问题中的优势。 粒子群优化（PSO）： 阐述粒子群优化算法的基本思想，包括粒子的位置、速度更新规则以及对全局最优和局部最优的协同搜索。 模拟退火（SA）： 解释模拟退火算法的退火过程，以及其借鉴物理退火原理进行全局搜索的机制。 蚁群优化（ACO）： 介绍蚁群优化算法模拟蚂蚁觅食行为的原理，以及其在路径优化、调度问题中的应用。 其他元启发式算法： 简要介绍如禁忌搜索（TS）、差分进化（DE）等其他常用元启发式算法。 全局优化算法： 深入探讨确保找到全局最优解的算法，包括网格搜索、随机搜索、分支定界法的变种以及基于确定性方法的全局优化技术。 大规模优化： 针对大规模工程问题，介绍分布式优化、并行优化以及降阶模型等技术，以提高求解效率和可扩展性。 鲁棒优化与随机优化： 讨论在存在不确定性和随机性因素的情况下进行优化，包括如何建模不确定性，以及鲁棒优化和随机优化方法的应用。 第四部分：工程优化应用实例 本书精心挑选了大量来自不同工程领域的典型案例，生动地展示了优化方法的实际应用价值。这些案例涵盖但不限于： 结构优化： 桥梁、飞机机翼、建筑物的拓扑优化、尺寸优化、形状优化，以达到减重、增强强度、降低成本等目标。 控制系统优化： PID控制器参数整定、模型预测控制（MPC）的设计，以提高系统的响应速度、稳定性和能效。 生产制造与调度： 生产线平衡、设备调度、库存管理、供应链优化，以最大化产量、最小化成本、缩短交货期。 能源系统优化： 电网优化调度、发电厂运行优化、可再生能源布局优化，以提高能源利用效率、降低排放。 材料科学与设计： 材料成分优化、微结构设计，以获得期望的力学、热学或电学性能。 机器学习与数据科学中的优化： 模型训练中的损失函数最小化、特征选择、超参数调优等。 交通与物流： 路线优化、车辆路径规划（VRP）、交通流优化。 航空航天工程： 飞行器轨迹优化、发射窗口优化。 第五部分：优化软件与工具 常用优化软件介绍： 介绍MATLAB的优化工具箱、Python的SciPy.optimize库、Gurobi、CPLEX等商业求解器，以及开源求解器（如GLPK、CBC）的使用方法和特点。 建模语言： 简要介绍AMPL、GAMS等建模语言，以及如何利用它们构建和求解复杂的优化模型。 本书的特色： 理论与实践并重： 既深入讲解优化算法的数学原理，又通过丰富的工程案例展示其应用。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级算法，内容组织合理，便于读者逐步掌握。 清晰的数学推导： 对关键算法提供详细的数学推导，帮助读者理解其内在逻辑。 实际应用导向： 强调优化技术如何解决现实世界中的工程挑战。 面向广泛读者： 适用于工程技术人员、科研学者以及对优化技术感兴趣的学生。 通过阅读本书，读者将能够掌握解决工程问题所需的优化理论知识和实践技能，能够独立地构建优化模型、选择合适的算法，并有效求解复杂工程优化问题，从而在各自的领域实现更优的设计和决策。

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翻阅这本书的过程中，我发现它在“**资源分配优化**”方面的案例分析尤为精彩。比如，书中用很大篇幅介绍了一个关于**供应链网络**的最优化模型构建过程，从最初的**节点选择**到**运输路径**的确定，每一步的数学建模都非常清晰。我特别欣赏作者在讨论“**多目标优化**”时的处理方式，没有简单地倾向于某一个目标，而是系统地介绍了如何通过**帕累托前沿**的概念来平衡相互冲突的需求，比如在提高系统性能的同时如何最小化成本。这对于那些需要在复杂限制下做决策的工程师来说，简直是一本**实战手册**。

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这本书的**参考文献**部分做得极其详尽，这对于希望进一步深挖某个特定优化领域的读者来说，是无价之宝。我注意到许多近十年的顶级期刊论文都被囊括其中，这表明作者对该领域的最新进展保持着高度的关注。我个人比较感兴趣的是其中关于**机器学习模型训练**中的**超参数优化**策略。书里详细分析了如何使用**贝叶斯优化**来替代传统的网格搜索，并给出了实际的收敛速度对比数据。虽然这本书的篇幅巨大，阅读起来需要投入大量时间精力，但每攻克一个难点，那种豁然开朗的感觉，绝对值回票价。它不仅仅是一本教材，更像是一本深入探索现代工程思维方式的**百科全书**。

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我最近在尝试将书中的方法应用于一个关于**热力系统**的能耗最小化问题。这本书的章节结构安排得非常合理，从基础的**线性规划**逐步过渡到更高级的**随机优化**。我发现，作者在引入**鲁棒优化**的概念时，用了一个非常巧妙的例子来说明如何处理不确定性，这与我以往接触的保守估计方法有着本质的区别。它教会我如何构建一个在最坏情况下依然能够接受的解决方案，而不是仅仅追求理论上的最优解。这种务实的态度贯穿全书，让我觉得这本书不只是纸上谈兵的学术著作，而是真正能够指导工程实践的工具书。

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这本书的排版和图示部分，说实话，有些地方需要改进。虽然数学公式排版很标准，但一些关键的**优化迭代过程**的流程图画得略显拥挤，初次阅读时有些费力。我花了不少时间去对照文本理解那些**梯度下降**的每一步变化，如果能有更直观的**三维曲面**图来展示收敛路径，可能会更容易理解。尤其是在讲解**整数规划**和**混合整数规划**时，我感觉作者更侧重于介绍**分支定界法**的理论框架，而对于实际软件中如何高效地求解大规模问题，描述得稍微单薄了一些。尽管如此，书后附带的**算法伪代码**还是为我后续的编程实现打下了坚实的基础。

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这本《**工程优化**》的封面设计倒是挺吸引人的，那种深蓝配上银色字体，透着一股严谨和专业感。我拿到书的时候，第一印象是它比我想象的要厚实不少，拿在手里沉甸甸的，感觉内容一定很充实。我当初买这本书，主要是冲着它在“**结构设计**”和“**过程控制**”这两个领域的应用前景去的。听说书里对**非线性规划**和**动态规划**的讲解非常深入，特别是涉及到实际工程案例的剖析，能够将理论与实践紧密结合起来，这正是我所期望的。 不过，我得说，这本书的**理论深度**确实不是盖的。一开始读的时候，感觉就像在啃一本高阶的**数学分析**教材，各种复杂的**目标函数**、**约束条件**的推导和证明占据了大量的篇幅。我对一些**拉格朗日乘子法**的变体和**KKT条件**的理解，通过这本书得到了极大的深化，但说实话，对于初学者来说，可能需要非常扎实的**微积分**和**线性代数**基础才能跟得上节奏。书中对**启发式算法**的介绍也相当详尽，比如**遗传算法**和**模拟退火**，不仅仅是给出了公式，还详细讨论了参数选择对求解效率和精度的影响，这一点非常宝贵。

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