数值最优化教学大纲.docx
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1、数值最优化一、课程说明课程编号: 130219Z10课程名称(中/英文):Numerical Optimization课程类别:学科教育课程学时/学分:48/3先修课程:数学分析,高等代数,运筹学,程序设计适用专业: 数学与统计各专业教材、教学参考书:数值最优化算法与理论(第二版),李董辉,童小娇,主编,科学出版社, 2010Numerical Optimization(第 2 版),Jorge Nocedal, Stephen J. Wright 编,Springer, 2006最优化理论与方法,袁亚湘,孙文瑜,科学出版社,1997。二、课程设置的目的意义数值最优化是高等学校理工科本科生一门
2、选修课,是数学规划课程的延伸课程。它是一门应用科学,它着重解决从实际问题中如何建立最优化的数学模型且如何用计算机求解的难题。通过实际问题得到算法,可以丰富最优化理论;通过实际求得的最优解,可以反过来评估数学模型的优劣。它广泛应用现有的矩阵代数、微积分理论和计算机程序设计或已有应用软件,解决实际中提出的专门问题, 为决策者选择最优决策提供定量依据。最优化理论具有多学科交叉性和边缘性, 它综合运用经济学、行为心理学、物理学、管理学、应用数学、计算机科学中的一些思想和方法来解决实际问题。本课程的目的在于培养学生加强优化思想;掌握必要的实际问题的数值求解方法;掌握求解无约束优化、约束优化的基本计算方法
3、;具备一定的解决实际优化问题的基本能力;培养对运筹学研究的兴趣。三、课程的基本要求数值最优化具有很强的理论性、实用性。讲授本课程的教师不断要有扎实的数学分析、高等代数等理论基础,还要有一定的计算机编程实践能力。在讲授本课程的过程中既要注重理论、算法的推演,还能指导学生把算法改写成能实际计算的程序。因此是一门具理论与实际于一体的教学过程。本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求如下。知识要求:1 掌握无约束问题的下降算法与线搜索方法2 下降算法的全局收敛性和超线性敛性33 掌握 Newton 法及其优缺点4 掌握无约束问题算法的共轭递度法原理5 掌握几种共轭递度算法及其实现的条件6 了解信赖
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