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出版者:机械工业出版社

作者:李朝晖 编

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2004-1

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787111143277

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本名为《工程优化理论与实践》的图书简介，内容详尽，旨在展示该书的深度与广度，不涉及任何图像处理相关的内容。 --- 图书简介：《工程优化理论与实践》 导言：驾驭复杂性——现代工程决策的核心 在当今高度复杂化、资源受限的工程领域，如何从无限的可能性中筛选出“最佳”的解决方案，是决定项目成败的关键。从宏观的城市规划到微观的材料设计，每一个工程决策都隐含着多目标、非线性的约束条件。本书《工程优化理论与实践》正是为应对这一挑战而精心编纂的权威指南。它系统地梳理了工程优化领域跨越半个多世纪的发展历程、核心理论框架以及前沿应用技术，旨在为工程师、研究人员及高年级学生提供一套全面、实用的优化思维工具箱。 本书的撰写立足于工程实践的真实需求，强调理论深度与应用广度的有机结合。我们不满足于对经典算法的简单罗列，而是深入剖析其背后的数学机理、收敛特性以及在实际工程限制下的鲁棒性表现。 第一部分：优化问题的数学基础与建模 本部分是全书的理论基石，旨在建立读者对工程优化问题的规范化理解。 第一章：优化问题的形式化描述 本章首先界定了什么是工程优化问题，将其抽象为最小化或最大化某个目标函数（Objective Function）的过程，同时必须满足一组约束条件（Constraints）。我们将详细讨论目标函数的性质（如凸性、凹性、光滑性）以及约束条件的类型——等式约束与不等式约束。重点阐述了工程实际中常见的“病态”问题，如目标函数不连续、不可微或约束集非凸等情况的数学表达方式。 第二章：凸优化基础 凸优化因其“全局最优解易于求解”的特性，在工程中占据核心地位。本章系统介绍了凸集、凸函数的基本性质，并深入探讨了线性规划（LP）、二次规划（QP）等核心凸优化问题。拉格朗日对偶理论是本章的重点，通过引入KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件，我们详细推导了最优性条件，并讨论了对偶问题在敏感性分析中的应用。 第三章：非线性规划（NLP）的建模与预处理 在实际工程中，大多数问题都是非线性的。本章聚焦于如何将复杂的物理或经济模型转化为标准的非线性规划形式。我们详细讲解了变量的无量纲化、参数的尺度选择对数值求解稳定性的影响。此外，本章还介绍了几种重要的约束处理技术，包括罚函数法（Penalty Methods）和内点法（Interior-Point Methods）的基本思想，为后续的求解算法奠定基础。 第二部分：经典与现代求解算法精讲 本部分是本书的核心技术部分，涵盖了从一维搜索到高维复杂系统求解的完整算法谱系。 第四章：无约束优化算法 无约束优化是所有迭代求解器的基础。本章从最基础的下降方向确定入手，详细剖析了梯度下降法、共轭梯度法（FGM/PRP/BFGS）的工作机制。重点在于对牛顿法及其变体的介绍，包括拟牛顿法的核心思想——如何用矩阵的秩一或秩二修正来近似Hessian矩阵，从而在保证较高收敛速度的同时，避免高昂的Hessian矩阵计算成本。 第五章：约束优化算法——序列二次规划与内点法 对于具有复杂约束的NLP问题，本章深入讲解了两种主流方法。序列二次规划（SQP）通过在每一步迭代中求解一个二次规划子问题来逼近原问题，本书对其Jacobian和Hessian的近似计算进行了细致的描述。内点法（尤其是原始-双内点法）则通过引入障碍函数，将约束问题转化为一系列无约束或弱约束问题求解，其全局收敛性分析是本章的难点和重点。 第六章：全局优化与随机搜索方法 工程问题中常常存在多个局部最优解，如何跳出局部最优并找到全局最优解是巨大的挑战。本章介绍了不依赖于导数的全局优化方法。包括模拟退火（Simulated Annealing）的 Metropolis 准则、遗传算法（Genetic Algorithms）的交叉与变异操作、粒子群优化（PSO）的社会与认知学习机制。我们强调了这些随机方法的参数调优策略及其在保证解质量与计算效率之间的权衡。 第三部分：面向工程的特殊优化模型与应用 本部分将理论与实践紧密结合，展示了优化理论在特定工程领域的转化和应用。 第七章：多目标优化理论与Pareto前沿 现代工程决策往往涉及相互冲突的目标（例如，成本最小化与性能最大化）。本章系统介绍了多目标优化（MOO）的框架，重点阐述了Pareto最优性概念，即不存在一个方案能同时改进所有目标。随后，详细介绍了向量加权法、ε-约束法以及进化多目标优化算法（如NSGA-II）在确定Pareto前沿集中的应用。 第八章：鲁棒优化与不确定性管理 在实际工程中，参数（如材料强度、载荷波动）往往带有不确定性。本章引入鲁棒优化（Robust Optimization）的概念，它不追求在“最好的情况下”得到最优解，而是追求在“最坏的情况下”也能获得可接受的解。我们将探讨不确定性集（Uncertainty Sets）的建模方式，以及如何将鲁棒优化问题转化为更容易求解的凸优化形式（例如，在区间不确定性下的线性规划鲁棒化）。 第九章：离散与组合优化在系统工程中的应用 许多重要的工程决策涉及资源的分配、任务调度等离散变量。本章讲解了整数规划（IP/MIP）的建模技术，包括割平面法（Cutting Plane Methods）和分支定界法（Branch and Bound/Cut）的基本流程。同时，本章也关注组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和网络流问题（Network Flow），并展示了它们如何指导物流、供应链及网络拓扑设计。 第十章：工程案例分析与软件实现 本章通过具体的工程实例来巩固前述理论。我们将展示结构优化（如轻量化设计）、过程控制优化（如PID参数整定）以及金融工程中的投资组合优化等案例。重点在于如何利用商业优化求解器（如 Gurobi, CPLEX）或开源工具（如 SciPy, CVXPY）来高效地实现和验证模型。书中提供了详尽的输入文件格式和脚本示例，引导读者完成从问题定义到结果解读的全过程。 结语 《工程优化理论与实践》不仅是一本教科书，更是一部面向实践的工具手册。它力求弥合纯数学理论与复杂工程现场之间的鸿沟，确保读者能够运用最先进、最可靠的优化技术，为应对未来工程领域的复杂挑战做好充分准备。本书的每一个章节都经过反复推敲，确保理论的严谨性和应用的直观性，是工程技术人员提升决策质量的必备参考书。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它似乎并不满足于仅仅停留在传统的空域和频域处理层面。在后续章节中，我惊喜地发现作者将目光投向了更广阔的领域，比如对多光谱或高光谱图像处理的初步探讨，以及对某些基于机器学习的图像分割和识别方法的概念性介绍。虽然这些前沿内容的篇幅相对基础理论来说较少，但它们清晰地勾勒出了当前该领域的研究热点和未来发展趋势。对于希望从事相关领域研究或希望提升自身技术视野的读者来说，这些章节提供了极好的导航作用，它们像是给知识版图的边缘添加了坐标轴，让我们知道知识的边界在哪里，以及下一片可以探索的“新大陆”在哪里。这种既扎实于基础又适度拓宽视野的选材策略，让这本书的价值周期得到了极大的延长。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上抽象的光栅图案，立刻就给人一种专业又前沿的感觉。内页纸张的质感也相当出色，印刷清晰锐利，即便是那些复杂的算法流程图和实验结果图，细节也处理得非常到位，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我特别欣赏作者在版式编排上的用心，图文比例把握得恰到好处，很多关键公式和理论阐述都使用了醒目的字体和留白，使得原本枯燥的数学推导也变得相对易读。尤其值得一提的是，书中穿插的那些历史沿革小知识点，比如某个经典滤波器的诞生背景，虽然不是核心技术内容，却极大地丰富了阅读体验，让人感觉这本书不仅仅是一本冰冷的技术手册，更像是一本有温度的学术探索之旅。翻阅时，那种沉甸甸的专业感和对细节的打磨，让人对后续内容的深度充满了期待，光是捧在手里把玩，就觉得物超所值，这绝对是市面上少有的兼顾了美学和实用性的技术书籍封面和排版设计典范。

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这本书的写作风格非常严谨，作者似乎在每一个技术点上都力求溯本求源，对很多基础概念的引入都采用了循序渐进的方式，这对于我这种需要从头建立知识体系的初学者来说，简直是福音。他不像有些教材那样上来就堆砌高深的数学公式，而是会先用生动的、贴近实际的例子把背后的物理意义或信息学原理讲透彻，然后再逐步引入必要的数学工具。比如，在讨论到图像增强的某些非线性变换时，作者不仅给出了公式，还详细分析了不同参数设置下，图像纹理和噪声抑制效果的权衡取舍，这种“知其然，更要知其所以然”的讲解方式，极大地增强了读者的理解深度，而不是仅仅停留在公式的套用层面。读完其中关于傅里叶变换在频域分析中的应用那一章后，我感觉自己对图像信号处理的本质有了全新的认识，这种由浅入深、层层递进的叙述逻辑，无疑是这本书最大的优点之一。

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从我个人的学习习惯来看，这本书在习题设计上体现了极高的针对性和启发性。很多习题并非简单的数值代入或公式复述，而是设计成需要读者进行深入思考和推导的开放性问题。有些题目甚至要求读者去比较两种不同算法在特定噪声模型下的表现差异，并要求给出详细的论证过程。这种“挑战性”的设计，迫使我必须真正消化吸收前文的内容，而不是走马观花地浏览一遍。做完这些题目后，我感觉对很多似是而非的概念都有了豁然开朗的体悟。它真正做到了“教人以渔”，而不是仅仅“授人以鱼”。能够精心设计出如此富有启发性和挑战性的配套练习，足见作者对教学方法论的深刻理解，也为这本书增添了显著的自学价值。

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我注意到这本书在理论与实践的结合度上做得相当平衡，这一点对于工程应用导向的学习者来说至关重要。书中不仅详细阐述了各种经典和前沿的算法原理，还提供了大量的伪代码或C++风格的代码片段来辅助理解。这些代码注释非常详尽，基本上把每一步操作的目的和背后的数学依据都标注得清清楚楚，这使得我们这些想把理论付诸实践的人士，可以非常方便地将这些核心思想移植到自己的项目中去。更棒的是，在介绍完一个算法后，作者常常会附带一些关于其计算复杂度、内存占用以及在不同硬件平台上性能表现的定性或定量分析，这简直是教科书级别的严谨。这种对“工程实现”层面的关注，避免了理论知识在实际应用中常常遇到的“纸上谈兵”的尴尬，让读者能够清晰地看到理论的边界和优缺点，为后续的优化指明了方向。

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