优化理论课件与讲义.zip

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最优化理论

最优化理论是关于系统的最优设计、最优控制、最优管理问题的理论与方法。最优化,就是在一定的约束条件下,使系统具有所期待的最优功能的组织过程。是从众多可能的选择中作出最优选择,使系统的目标函数在约束条件下达到最大或最小。最优化是系统方法的基本目的。优化方法有几个基本因素:系统目标;实现目标的可能方案;实行各方案的支付代价;建立系统模型;制定系统评价标准等。现代优化理论及方法是在本世纪40年代发展起来的,其理论和方法愈来愈多,如线性规划、非线性规划、动态规划、排队论、对策论、决策论、博弈论等。


【文件预览】:
优化理论
----Codes()
--------chapter_06.py(2KB)
--------functions.py(9KB)
--------BFGS.py(2KB)
--------Regression.py(880B)
--------Transform_Linear.py(768B)
--------complex_sample.py(949B)
--------test.py(1KB)
--------backtracking_line_search.py(2KB)
--------sympy.py(619B)
--------chapter_14.py(4KB)
--------LinearSearchMethods()
--------LogisticRegression.py(2KB)
--------iris.csv(3KB)
--------CvxpySolveLPDemo.py(1KB)
--------cvxpy_prob_status-03.py(372B)
--------reference.py(18KB)
--------DFP.py(2KB)
--------chapter_13.py(1KB)
--------cvxpy_partialopt.py(362B)
--------chapter_12.py(3KB)
--------Gradent_Descent.py(8KB)
--------functions05.py(5KB)
--------cvxpy_DCP_04.py(870B)
--------model_fitting.py(6KB)
--------cvxpy_Parameter-02.py(2KB)
--------Regression_with_batch_update.py(946B)
--------sample_02.py(800B)
--------scipy_tutorial.py(1KB)
--------cvxpy_Transform.py(277B)
--------contour.py(642B)
--------__pycache__()
--------sample_03.py(770B)
--------penalty_comp_cvx.py(3KB)
--------Symbolic.m(2KB)
--------cvxpy_least_squares.py(465B)
--------CvxpySolveNLPDemo.py(693B)
--------chapter_05.py(3KB)
--------gurobi.log(116B)
--------NewtonMethod.py(2KB)
--------cvxpy_Basis-01.py(5KB)
--------numpy_tutorial.py(16KB)
--------sample_01.py(744B)
----PDF()
--------PDF()

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