全局最优化 算法评价与数值比较

本书探讨全局最优化算法的理论评价与数值性能比较。本书分3部分共11章。第1部分介绍全局最优化的数学模型、基本理论与一些主流算法。第2部分系统阐述全局最优化算法的理论评价和数值性能比较，重点介绍用于数值比较的最优化测试问题和主流的数据分析方法。第3部分聚焦于数值评价的策略选择与结果解读及分析可能遇到的悖论，介绍两大悖论发生的概率和消除悖论的方法。

本书可作为对最优化方法感兴趣的工程人员和科研工作者的参考书，也可作为数学、计算机、人工智能、经济学、管理科学、自动化等领域相关专业高年级本科生和研究生的教科书。

刘群锋，理学博士，东莞理工学院教授、硕士生导师、高层次人才，计算机科学与技术学院副院长。分别于1999年、2002年在华中科技大学数学系获学士、硕士学位，于2011年在湖南大学数学学院获博士学位。主要从事全局最优化、演化计算、计算智能等领域的理论与方法研究。主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金等科研项目多项，累计研究经费超400万。在相关领域的国际主流期刊上发表论文60余篇。

第1部分全局最优化问题与算法

第1章全局最优化问题

1.1最优化问题的数学模型与解的定义

1.1.1最优化问题的数学模型

1.1.2局部最优解与全局最优解

1.2最优化问题的最优性条件

1.2.1局部最优化问题的最优性条件

1.2.2梯度引领：局部最优化算法的有限辉煌

1.2.3稠密搜索与智能启发：全局最优化的无奈与坚守

1.2.4融合与未来发展

第2章全局最优化算法简介

2.1确定性全局最优化算法简介

2.1.1分支定界算法

2.1.2 DIRECT算法

2.2随机性全局最优化算法简介

2.2.1基因算法

……