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(美)米凯尔·J.科申德弗等
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优化理论与实用算法
本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容,讲述了解决各种问题的计算方法,包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题:多维导数及其生成,局部下降和一阶、二阶方法,将随机性引入优化过程的随机方法,目标函数和约束都为线性时的线性约束优化,基于种群的方法,代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法,不确定性下的优化,不确定性传播,表达式优化,多学科优
基础知识
14.5万字
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