an－introduction－to－optimization－4th－edition－solution－manual 为an introduction－to－optimization－4th－edition 的习题解答，高清英文完整版本

1 Introduction 1 1.1 Mathematical optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Least-squares and linear programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Convex optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 Nonlinear optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5 Outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.6 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I Theory 19 2 Convex sets 21 2.1 Affine and convex sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.2 Some important examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.3 Operations that preserve convexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4 Generalized inequalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.5 Separating and supporting hyperplanes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 2.6 Dual cones and generalized inequalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3 Convex functions 67 3.1 Basic properties and examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.2 Operations that preserve convexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.3 The conjugate function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.4 Quasiconvex functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.5 Log-concave and log-convex functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.6 Convexity with respect to generalized inequalities . . . . . . . . . . . . 108 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 viii Contents 4 Conv

主要用于三维拓扑优化的，用matlab编写的，比经典的二维拓扑优化（99行）学习，应用更有价值，带有注释讲解的。

斯坦福大学最经典的凸优化课程，boyd教授亲自授课，课程清晰，讲义详细，pdf字幕。

Convex Optimization 英文版 Boyd著；凸优化 中文版 王会宁译；中文版讲义；英文版答案等一系列资料都有。

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Chicken Swarm Optimization（CSO）鸡群算法，于2014年10月刚在ICSI 2014上见刊！ 这是一个全新的群智能优化算法，具有简单，良好扩展性的特点，是一种天然的多种群，自适应算法！ 作为刚提出的新算法，很适合进行各种改进研究，发表论文。 http://www.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/48204-chicken-swarm-optimization-algorithm--demo- 关于算法源代码及介绍，可在上述网站下载！ 希望对大家有用！

Chicken Swarm Optimization（CSO）鸡群优化算法，2014年提出的群智能优化算法。 Bird Swarm Algorithm（BSA）鸟群算法，2015年最新的群智能优化算法。 作为两种全新的群智能优化算法，CSO和BSA都具有简单，良好扩展性的特点，是天然的多种群算法！ http://cn.mathworks.com/matlabce ... 7597-xian-bing-meng 有关算法信息，可在上述网站查询。 希望对大家有用！

Stochastic Optimization Authors: Johannes Josef SchneiderScott Kirkpatrick The search for optimal solutions pervades our daily lives. From the scientific point of view, optimization procedures play an eminent role whenever exact solutions to a given problem are not at hand or a compromise has to be sought, e.g. to obtain a sufficiently accurate solution within a given amount of time. This book addresses stochastic optimization procedures in a broad manner, giving an overview of the most relevant optimization philosophies in the first part. The second part deals with benchmark problems in depth, by applying in sequence a selection of optimization procedures to them. While having primarily scientists and students from the physical and engineering sciences in mind, this book addresses the larger community of all those wishing to learn about stochastic optimization techniques and how to use them.

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