- ISBN:9787302430704
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:564
- 出版时间:2016-05-01
- 条形码:9787302430704 ; 978-7-302-43070-4
本书特色
本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性),并与对偶性有着直接或间接的联系。作者针对具体问题的特定结构,给出了大量的例题,来充分展示算法的应用。各章的内容如下: 第1章,凸优化模型概述; 第2章,优化算法概述; 第3章,次梯度算法; 第4章,多面体逼近算法; 第5章,邻近算法; 第6章,其他算法问题。本书的一个特色是在强调问题之间的对偶性的同时,也十分重视建立在共轭概念上的算法之间的对偶性,这常常能为选择合适的算法实现方式提供新的灵感和计算上的便利。
内容简介
随着大规模资源分配、信号处理、机器学习等应用领域的快速发展,凸优化近来正引起人们日益浓厚的兴趣。本书力图给大家较为全面通俗地介绍求解大规模凸优化问题的*算法。本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法,次梯度法,多面体逼近法,邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性),并与对偶性有着直接或间接的联系。作者针对具体问题的特定结构,给出了大量的例题,来充分展示算法的应用。
目录
作者简介
德梅萃·博塞克斯(Dimitri P.Bertsekas),教授是优化理论的国际学者、美国国家工程院院士,现任美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授,曾在斯坦福大学工程经济系和伊利诺伊大学电气工程系任教,在优化理论、控制工程、通信工程、计算机科学等领域有丰富的科研教学经验,成果丰硕。博塞克斯教授是一位多产作者,著有14本专著和教科书。
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