内容简介
本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia 编程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。
本书适合高等院校数学、统计学、计算机科学等专业的本科生和研究生学习，也可用作相关领域的参考资料。
AI简介
这是一本深入探讨优化理论及其在实际问题中应用的书籍。书中详细介绍了优化系统的设计目标，阐述了设计者在设计过程中，通过优化算法，对设计参数、常数、目标和约束进行量化，以找到最优的设计方案。同时，本书也讨论了设计者作用与问题规范，指出设计者通过明确表达问题并量化潜在设计的优点，为优化算法提供基准设计或初始设计要点。
书中还详细讲解了优化算法的优点与局限，强调了优化过程提供了一种系统化、逻辑化的设计过程，有助于减少设计中出现人为错误的可能性。同时，本书也指出了使用优化设计存在的挑战，如计算资源和时间通常都是有限的，因此算法必须在探索设计空间方面有所选择。
此外，本书还深入探讨了多维导数的概念与计算，以及优化中的导数应用与数值微分方法，这些内容对于理解和解决优化问题至关重要。书中还介绍了斐波那契搜索算法和黄金分割搜索等搜索算法，以及局部下降方法等优化方法，这些方法在优化问题、计算机视觉、机器学习等领域都有广泛的应用。
在处理多目标优化问题时，本书详细讲解了多目标优化的概念和重要性，以及转换向量值目标函数为标量目标函数的方法。此外，本书还介绍了整数规划和遗传编程等优化方法，这些方法在解决整
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