非线性规划、动态规划、多目标规划等学习资源

资 源 简 介

非线性规划、动态规划、多目标规划等学习资源

详 情 说 明

对于想要学习非线性规划、动态规划和多目标规划的读者来说，系统地掌握这些优化方法需要结合理论学习与实践资源。以下是一些推荐的学习路径和参考资料：

非线性规划： 推荐教材：《Nonlinear Programming》 by Dimitri P. Bertsekas，该书深入讲解了梯度下降、拉格朗日乘数法等核心概念。 实践工具：使用 MATLAB 的 `fmincon` 函数或 Python 的 `scipy.optimize` 模块进行数值求解实验。

动态规划： 经典教材：《Dynamic Programming and Optimal Control》 by Dimitri P. Bertsekas，适合理解贝尔曼方程和最优子结构。 入门示例：从斐波那契数列、背包问题入手，逐步扩展到马尔可夫决策过程（MDP）。

多目标规划： 参考书籍：《Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms》 by Kalyanmoy Deb，介绍Pareto最优和NSGA-II等算法。 工具推荐：Python的`PyMOO`库或MATLAB的`gamultiobj`函数，便于可视化权衡解集。

扩展建议： 结合Coursera或edX上的优化课程（如斯坦福的“Convex Optimization”）。 通过GitHub开源项目（如Optuna、DEAP）参与实际优化问题建模。