- 机械工业出版社
- 9787111460480
- 1-2
- 48456
- 46256883-3
- 平装
- 16开
- 2014-05
- 409
- 268
- 工学
- 机械工程
- TH122
- 机械设计制造及其自动化
- 本科
内容简介
本书较系统地介绍了优化设计的基本概念、基本理论和常用的优化方法：一维优化、无约束优化、约束优化、线性规划和多目标函数的优化方法。并注意到近年来发展起来的现代优化方法：遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法和蚁群算法以及优化设计方法在机械设计和电气工程设计中的典型应用实例。为便于教与学，在论述优化原理与方法时，力求说理透彻、概念清晰、深入浅出，并尽可能多的列举算例和较详细的解题步骤以加深理解。并在各章首末辅以内容提示、学习要点和习题，以引导和巩固本章的学习。书中附有常用优化方法C语言和Matlab的参考程序。本书可作为高等院校机械类、电气工程类各专业本科生和研究生的教学用书，也可供其他相关专业的师生及工程技术人员参考。
目录
前言
第一章优化设计的基本概念1
第一节优化设计概述1
第二节优化设计的数学模型2
第三节优化设计问题的几何描述9
本章学习要点10
习题10
第二章优化设计方法的极值理论与
数学基础12
第一节函数的梯度12
第二节多元函数的泰勒(Taylor)
展开16
第三节二次函数18
第四节无约束优化问题的极值条件19
第五节凸函数与凸规划21
第六节约束优化问题的极值条件23
第七节优化设计方法的基本思想与迭代
终止准则28
本章学习要点30
习题31
第三章一维搜索方法33
第一节搜索区间的确定及区间消去法
原理33
第二节0618法(黄金分割法)35
第三节二次插值法39
本章学习要点43
习题43
第四章无约束优化方法44
第一节共轭方向44
第二节共轭方向法及其改进——
Powell法47
第三节单纯形法55
第四节梯度法59
第五节共轭梯度法62
第六节牛顿法65
第七节变尺度法(DFP法)68
本章学习要点74
习题74
第五章线性规划76
第一节线性规划的标准形式76
第二节线性规划的基本解与基本可
行解78
第三节单纯形法的基本原理与迭代
公式81
第四节单纯形表迭代算法90
第五节人工变量与两段法95
第六节序列线性规划法(简介)98
本章学习要点102
习题102
第六章约束优化方法104
第一节复合形法104
第二节可行方向法110
第三节惩罚函数法119
第四节增广拉格朗日(Lagrange)
乘子法126
第五节简约梯度法及广义简约梯度法133
本章学习要点143
习题144
第七章多目标函数的优化方法147
第一节统一目标法147
第二节主要目标法149
第三节协调曲线法149
本章学习要点150
习题150
第八章现代优化方法简介151
第一节工程遗传算法151
第二节模拟退火算法158
第三节人工神经网络与神经网络优化
算法165
第四节蚁群算法175
本章学习要点179
习题180
第九章优化设计应用实例181
第一节平面连杆机构优化设计实例181
第二节齿轮变位系数的优化选择187
第三节二级圆柱齿轮减速器最小体积的
优化设计190
第四节行星减速器的优化设计193
第五节火力发电厂生产效益优化198
〖2〗目录Ⅴ第六节电力系统约束潮流计算优化201
第七节有源滤波器设计问题204
附录常用优化方法的MATLAB和
C语言参考程序208
参考文献261〖4〗机械制造装备设计〖2〗绪论Ⅴ
第一章优化设计的基本概念1
第一节优化设计概述1
第二节优化设计的数学模型2
第三节优化设计问题的几何描述9
本章学习要点10
习题10
第二章优化设计方法的极值理论与
数学基础12
第一节函数的梯度12
第二节多元函数的泰勒(Taylor)
展开16
第三节二次函数18
第四节无约束优化问题的极值条件19
第五节凸函数与凸规划21
第六节约束优化问题的极值条件23
第七节优化设计方法的基本思想与迭代
终止准则28
本章学习要点30
习题31
第三章一维搜索方法33
第一节搜索区间的确定及区间消去法
原理33
第二节0618法(黄金分割法)35
第三节二次插值法39
本章学习要点43
习题43
第四章无约束优化方法44
第一节共轭方向44
第二节共轭方向法及其改进——
Powell法47
第三节单纯形法55
第四节梯度法59
第五节共轭梯度法62
第六节牛顿法65
第七节变尺度法(DFP法)68
本章学习要点74
习题74
第五章线性规划76
第一节线性规划的标准形式76
第二节线性规划的基本解与基本可
行解78
第三节单纯形法的基本原理与迭代
公式81
第四节单纯形表迭代算法90
第五节人工变量与两段法95
第六节序列线性规划法(简介)98
本章学习要点102
习题102
第六章约束优化方法104
第一节复合形法104
第二节可行方向法110
第三节惩罚函数法119
第四节增广拉格朗日(Lagrange)
乘子法126
第五节简约梯度法及广义简约梯度法133
本章学习要点143
习题144
第七章多目标函数的优化方法147
第一节统一目标法147
第二节主要目标法149
第三节协调曲线法149
本章学习要点150
习题150
第八章现代优化方法简介151
第一节工程遗传算法151
第二节模拟退火算法158
第三节人工神经网络与神经网络优化
算法165
第四节蚁群算法175
本章学习要点179
习题180
第九章优化设计应用实例181
第一节平面连杆机构优化设计实例181
第二节齿轮变位系数的优化选择187
第三节二级圆柱齿轮减速器最小体积的
优化设计190
第四节行星减速器的优化设计193
第五节火力发电厂生产效益优化198
〖2〗目录Ⅴ第六节电力系统约束潮流计算优化201
第七节有源滤波器设计问题204
附录常用优化方法的MATLAB和
C语言参考程序208
参考文献261〖4〗机械制造装备设计〖2〗绪论Ⅴ
