Stochastic Network Optimization with Application to Communication and Queueing Systems 外文书籍

VMware OS Optimization Tool ，虚拟桌面系统优化的得力工具

双层优化问题是一类具有挑战性的优化问题，包含两个层次的优化任务。在这些问题中，下层问题的最优解成为上层问题的可能可行候选。这样的要求使得优化问题难以解决，并使研究人员忙于设计能够有效处理该问题的方法。尽管付出了努力，但几乎没有任何有效的方法能够处理复杂的双层问题。本文介绍了基于最优下层变量相对于上层变量的二次近似的双层进化算法。该方法能够在相对较少的函数求值中处理具有不同复杂性的两层问题。来自经典优化的思想已经与进化方法混合，为一大类双层问题生成了一个有效的优化算法。在两组测试问题上对算法的性能进行了评估。第一组是最近提出的SMD测试集，其中包含复杂性可控的问题，第二组包含从文献中收集的标准测试问题。已经将所提出的方法与三个基准进行了比较，并且观察到性能增益是显著的。

使用了粒子群算法的30节点配电网无功优化方案。

一本很好的关于优化问题求解的书，The rapid advancements in the efficiency of digital computers and the evolution of reliable software for numerical computation during the past three

运筹学中最经典的线性优化讲解教材，英文完整版（目前市面上大多是1-5章，本版本为完整版，但对印刷质量要求较高的朋友们慎下），希望能对研究线性优化的朋友们提供帮助！与君共勉~~

For many years all three of us have been interested in, and have tried to make contributions to, derivative-free optimization. Our motivation for writing this book resulted from various circumstances. We had the opportunity to work closely with the leading contributors to the field, including especially John Dennis, Michael Powell, Philippe Toint, and Virginia Torczon. We had some knowledge of various facets of the recent developments in the area, and yet felt there was a need for a unified view, and we hoped thereby to gain a better understanding of the field. In addition we were enticed by the growing number of applications.

MIT DIMITRI BERTSEKAS教授的Convex Optimization Theory 课程PPT,教材详细摘要和教材习题解答等。

这项工作包括 8 个不同版本的二元粒子群优化 (BPSO) 算法。 其中六个使用新的传递函数，分为两个系列：s 形和 v 形。 表现出最高性能的 V4（在 BPSO8 中）传递函数称为 VPSO，强烈建议使用。 主要论文：S. Mirjalili 和 A. Lewis，“二元粒子群优化的 S 形与 V 形传递函数”，Swarm 和进化计算，第一卷。 9, pp. 1-14, 2013. 链接： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650212000648 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** *************************************

这是一个黑盒函数优化工具包，可在给定有限的噪声评估预算的情况下找到函数的全局最优值。 该算法不需要了解函数的平滑度。 StoSOO 遵循乐观策略，在函数域的分层分区上迭代构建置信上限，以决定下一个采样点。 StoSOO 的有限时间分析表明，即使函数的局部平滑度未知，它的性能几乎与最佳的专门调整算法一样好。 https://sequel.lille.inria.fr/Software/StoSOO