非线性最优化理论与方法

　　第1章 引论
　　1.1 最优化问题
　　1.2 方法概述
　　1.3 凸集与凸函数
　　1.4 无约束优化最优性条件
　　习题
　　第2章 线搜索方法与信赖域方法
　　2.1 精确线搜索方法
　　2.2 非精确线搜索方法
　　2.3 信赖域方法
　　习题
　　第3章 最速下降法与牛顿方法
　　3.1 最速下降法
　　3.2 牛顿方法
　　习题
　　第4章 共轭梯度法
　　4.1 线性共轭方向法
　　4.2 线性共轭梯度法
　　4.3 非线性共轭梯度法
　　4.4 共轭梯度法的收敛性
　　习题
　　第5章 拟牛顿方法
　　5.1 方法概述与校正公式
　　5.2 拟牛顿方法的全局收敛性
　　5.3 一般拟牛顿方法的超线性收敛性
　　5.4 DFP，BFGS方法的超线性收敛性
　　习题
　　第6章 最小二乘问题
　　6.1 线性最小二乘问题
　　6.2 非线性最小二乘问题
　　习题
　　第7章 约束优化最优性条件
　　7.1 等式约束优化一阶最优性条件
　　7.2 不等式约束优化一阶最优性条件
　　7.3 Lagrange函数的鞍点
　　7.4 凸规划最优性条件
　　7.5 Lagrange对偶
　　7.6 约束优化二阶最优性条件
　　习题
　　第8章 二次规划
　　8.1 模型与基本性质
　　8.2 对偶理论
　　8.3 等式约束二次规划的求解方法
　　8.4 不等式约束二次规划的有效集方法
　　习题
　　第9章 约束优化的可行方法
　　9.1 Zoutendijk可行方向法
　　9.2 Topkis-Veinott可行方向法
　　9.3 投影算子
　　9.4 约束优化梯度投影方法
　　习题
　　第10章 约束优化的罚函数方法
　　10.1 外点罚函数方法
　　10.2 内点罚函数方法
　　10.3 乘子罚函数方法
　　习题
　　第11章 序N——次规划方法
　　11.1 SQP方法的基本形式
　　11.2 SQP方法的收敛性质
　　11.3 既约sqP方法
　　11.4 信赖域SQP方之
　　习题
　　参考文献

　　《非线性优化理论与方法》系统地介绍了非线性优化问题的有关理论与方法，主要包括一些传统理论与经典方法，如非线性优化问题的优性理论，无约束优化问题的线搜索方法、共轭梯度法、拟牛顿方法，约束优化问题的可行方法、罚函数方法和SQP方法等，同时也吸收了新近发展成熟并得到广泛应用的成果，如信赖域方法、投影方法等。