线性规划 1.线性规划模型 2.标准型 3.图解法 4.解的概念和性质 5.单纯形算法

单纯形替换法 1.单纯形替换法: Spendley、hext和 Himsworth于1962年提出; Nelder和Mead1965年改进 2.问题:

约束极值问题的最优性条件 一、约束极值问题 二、最优性条件

1.模式搜索法 2.Powe算法 3.单纯形替换法

1.模式搜索法 2. Powell算法 3.单纯形替换法

1.一维最优化问题 2.黄金分割法 3.进退法 4.抛物线搜索法 5.三次插值法

约束极值问题的算法 一、惩罚函数法(suMT) 1.问题:minf(x) s.t.g(x)≥0i=1,…,m minf(x) s.t.g(x)≥0这里g(x)=(g1(x),…,gm(x) min f() S.t.x∈D D={x|g(x)≥0}:可行点集或可行解集

梯度法和共轭梯度法 1.无约束最优化问题 2.梯度法 3.共轭梯度法

最小二乘法 一、线性最小二乘法 二、非线性最小二乘法 1.改进的 Gauss-Newton-法 2. Levenberger-Marquart-方法

八.凸集与凸函数 1凸集 (1)凸组合:已知XcR,任取k个点x∈X,如果存在常数 a≥0(i=1,2,k), a1=1,使得ax=x,则称x为x (i=1,2,,k)的凸组合。 (2)凸集:设集合XR,如果X中任意两点的凸组合 仍然属于,则称Ⅹ为凸集