主要内容

1.线性规划

单纯形法

2.二次规划

modified simplex method（改进的单纯形法）
有效集法

3.无约束的非线性规划

梯度下降法
牛顿法、拟牛顿法
方向确定和步长确定的方法
垂直搜索方法 Powell垂直搜索方法

4.有约束的非线性规划

线性约束（拉格朗日方法）
非线性约束（罚函数、障碍法、SQP）

5.凸优化

凸集
截平面法、椭圆法、内点法

6.全局优化

多起点局部优化
遗传算法
模拟退火

7.多目标优化

帕累托最优化
Weighted-sum strategy 、ε-constraint method 、 Goal attainment method

8.整数规划

either-or constraints 、 K out of N constraints 、 functions with N possible values
分支限界

9.动态规划

问题

1.KKT条件到底是什么

2.常用的将约束问题转化为无约束问题的方法

拉格朗日函数和增广拉格朗日函数
罚函数和障碍函数
如果约束是凸函数的话可以用特殊的方法

最优化

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