最优化理论与算法：《最优化理论与算法》(第2版)－陈宝林

5.1 Lagrange对偶函数 5.2 Lagrange对偶问题 5.3 几何解释 5.4 鞍点解释 5.5 最优性条件 5.6 扰动及灵敏度分析 5.7 例子 5.8 择一定理

中国科学院数学课讲义，简练，精辟，直观性强，由浅入深，可做数学，金融专业学生参考资料。

本书论述了遗传算法与人工神经网络的基本原理，设计与实现方法及其在压力管网最优化领域中的应用，主要内容包括：遗传算法基本原理与设计　，单亲遗传算法，树神经网络优化设计，环状管网的遗传优化设计及其应用等，可供高等院校有关专业的师生，科研人员、工程技术人员学习参考。

本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的.书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KKT条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容.本书含有大量经典的和新近的算法,有比较系统的理论分析,实用性比较强;定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础,比较简单易学.本书可以作为运筹学类课程的教学参考书,也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。

整理了各种资料，结合最优化课程上的内容（范数，泛函，ADMM，对偶，图像去噪）写下这篇文章，请指教

Convex Optimization 凸优化经典

无约束优化实践 训练一个神经网络 优化理论实践 用了一周的时间学习了一下最优化理论这门课，为了更深度地理解各种优化方法的理念和算法过程，自己把这些算法应用到实践中是很必要的。为此我设计了和优化算法相关的四个实验项目，在这里和大家分享一下。 无约束优化方法 前馈神经网络 根据链式法则，从输出层直接对误差函数求导得到的误差(这里我们简写为δ)，就可以通过和上面的这些局部导数不断做乘积、并把新的δ传播到上一层，就能计算得到所有参数的导数。通过一阶导数，就能实现基本的梯度优化方法。 训练方法 神经网络可以很好地处理函数拟合问题，因为模型带有大量可调节的参数，而且内置了非线性的激励函数，这

约束优化算法实现SVM 约束优化算法概述 阅读文章前，我希望你应该知道约束优化问题的KKT条件，KKT条件能够给出一组方程，并且是最优解的必要条件，在这些解里做遍历并用二阶条件判断是一种解决问题的方式，但对一些并不容易计算的非线性方程组和hessian矩阵，这种方法并不高效。因此我们来介绍一些简单的解决一般约束优化问题的算法。 支持向量机算法推导 Python实现 import numpy as np import random from copy import deepcopy from matplotlib import pyplot as plt 这里使用0.1的起始γ，

2021本人备考最优化理论课程时的一些资料文件 笔记文档里面的有道云笔记里面了 自动化工程学院适用 也有数学院的最优化ppt 仅供参考 包含习题解答 教材 ppt 笔记