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    最優(yōu)化教材之我見

    2020-07-17 02:47:20夏尊銓
    教育教學(xué)論壇 2020年24期
    關(guān)鍵詞:書評教材

    夏尊銓

    [摘 要] 最優(yōu)化是運籌學(xué)專業(yè)研究生的一門重要的專業(yè)課。教材的選取對研究生的課堂教學(xué)至關(guān)重要。對此,就王宜舉和修乃華教授編寫的《非線性最優(yōu)化理論與方法》從內(nèi)容、系統(tǒng)性和可讀性等方面進行論述,給出該書的一些亮點和特色,同時也指出進一步改進的建議。

    [關(guān)鍵詞] 書評;教材;亮點與特色

    一、引言

    眾所周知,工程技術(shù)、交通運輸、經(jīng)濟管理等領(lǐng)域中的許多問題最終都歸結(jié)為最優(yōu)化問題。在計算機廣為普及的今天,一些大規(guī)模的優(yōu)化問題的求解可以在一臺普通的計算機上實現(xiàn),使得最優(yōu)化方法得到了比以往任何時候都更加廣泛的應(yīng)用。這使得最優(yōu)化方法成為工程技術(shù)人員必備的研究工具。為推動最優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,培養(yǎng)運籌學(xué)專業(yè)高級人才,選擇緊跟時代步伐、內(nèi)容豐富、淺顯易懂、邏輯性強的《最優(yōu)化》教材至關(guān)重要。為此,筆者就王宜舉教授和修乃華教授編寫的全國運籌學(xué)專業(yè)研究生統(tǒng)編教材《非線性最優(yōu)化理論與方法》(見文后參考文獻[1])從內(nèi)容、系統(tǒng)性和可讀性等方面進行論述,指出該書的一些亮點和特色,同時也給出進一步改進的建議。

    二、內(nèi)容簡介及使用情況

    王宜舉教授和修乃華教授編寫的《非線性最優(yōu)化理論與方法》教材是二位教授及其團隊多年來對非線性最優(yōu)化問題及相關(guān)問題潛心研究的心得及主要成果。該書系統(tǒng)地介紹了非線性最優(yōu)化問題的經(jīng)典理論與算法,同時還介紹了國際優(yōu)化前沿的最新成果。該書系統(tǒng)性強,內(nèi)容新穎豐富,是一本不可多得的優(yōu)化教材。該書于2012年在科學(xué)出版社首版,2016年再版,2019年第三版。該書從2012年出版至今,已先后印刷12次。筆者從與國內(nèi)高校同行的交流中得知,該書先后被復(fù)旦大學(xué)、天津大學(xué)、廈門大學(xué)、山東大學(xué)、重慶大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、大連理工大學(xué)、中南財經(jīng)政法大學(xué)、廣西大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)、蘇州大學(xué)、青島大學(xué)、哈爾濱師范大學(xué)、重慶師范大學(xué)、桂林電子科技大學(xué)等國內(nèi)20多所高等院校定為運籌學(xué)專業(yè)研究生教材,受到國內(nèi)外同行的普遍歡迎。該書還曾被南京航空航天大學(xué)指定為工程管理專業(yè)博士生入學(xué)考試參考書,是一本值得推薦的最優(yōu)化教材。筆者在退休之前,進行運籌學(xué)專業(yè)碩士生和博士生的課堂教學(xué)時,曾使用這本書,取得了良好的教學(xué)效果。

    三、教材特色與亮點

    在最優(yōu)化理論與算法方面,國內(nèi)外出版很多這方面的教材,常見的中文教材(見文后參考文獻[2]—[11],常見的外文版教材(見文后參考文獻[12]—[16])。這些教材從不同角度對最優(yōu)化問題的最優(yōu)性理論和算法進行了詳細的論述,成為最優(yōu)化課程的經(jīng)典教材和參考書。相比這些教材,王宜舉和修乃華編著的《非線性最優(yōu)化理論與方法》,有以下特點。

    1.條理清晰,系統(tǒng)性強。本書開篇第一章就對最優(yōu)化問題進行了詳細的分類,并對最優(yōu)化問題的每一個數(shù)值算法進行了全面的論述。這為最優(yōu)化初學(xué)者提供了便利。眾所周知,最優(yōu)化問題種類繁多。初學(xué)者面對各色各樣的優(yōu)化問題難免會有疑惑:這些問題類是怎么劃分的,它們之間有什么關(guān)系?對此,該書在開篇第一章的開始便給出了解答。其次,最優(yōu)化問題有各式各樣的求解解法。面對這些算法,初學(xué)者同樣會有疑惑:這些算法是怎么產(chǎn)生的?它們的主要思想是什么?這些算法之間什么關(guān)系?對此,該書在第一章的第2節(jié)通過一個簡單的二次規(guī)劃問題引出了最優(yōu)化問題的各種求解方法,并對這些算法的設(shè)計思想及其發(fā)展歷程進行了比較詳盡的論述,并給出了這些算法的優(yōu)缺點和適用的問題類型,從而給讀者一個清晰的算法輪廓,為本書的算法學(xué)習(xí)提供了一個好的引領(lǐng)。

    2.內(nèi)容豐富、深刻。該書的第七章對約束優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件進行了深入、細致、全面的論述。眾所周知,最優(yōu)性理論是最優(yōu)化研究的核心和算法設(shè)計的基礎(chǔ)??梢哉f,只要掌握了最優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件,就掌握了這門課程。對此,該書從等式約束優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件入手,引出了非線性約束優(yōu)化問題的各種最優(yōu)性條件。與其他所有最優(yōu)化教材不同的是,該書在給出每一類優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件后,均以圖表的方式對該類最優(yōu)化問題的各種最優(yōu)性條件之間的關(guān)系進行了梳理。言簡意賅,形象生動,便于讀者掌握。

    對約束優(yōu)化問題的投影算法,該書對投影算子的性質(zhì)進行了深刻挖掘,給出了投影算子的各種性質(zhì)。這為新型投影算法的設(shè)計和理論分析打下了良好基礎(chǔ)。更重要的,在該書的投影算法章節(jié)的最后,作者借助線性規(guī)劃問題對投影算法進行了新的刻畫。

    總之,該書的很多內(nèi)容是其他教材所沒有的,但又是十分重要的。

    3.深入淺出,淺顯易懂。該書的第四章,在無約束優(yōu)化問題的共軛梯度法討論之余,借助矩陣的特征值理論對線性共軛梯度法的收斂速度進行了估計,從而很自然地引出了預(yù)條件共軛梯度算法。

    對約束優(yōu)化問題的對偶,多數(shù)最優(yōu)化教材都從線性規(guī)劃問題的對偶入手。但該書不同,它獨辟蹊徑,從約束優(yōu)化問題的KKT條件入手,借助Lagrange函數(shù)的鞍點不等式引出了約束優(yōu)化問題的兩個雙層極值優(yōu)化問題,一個是原問題,一個是對偶問題。形象自然,大大增強了可讀性。

    基于上述亮點和特色,本人鄭重向國內(nèi)同行推薦王宜舉和修乃華教授編寫的這本運籌學(xué)專業(yè)最優(yōu)化教材《非線性最優(yōu)化理論與方法》。

    四、進一步提升的建議

    為便于教學(xué),同時跟上現(xiàn)代教學(xué)的步伐,筆者建議作者能對《非線性最優(yōu)化理論與方法》這本教材進行詳細梳理,制作PPT課件。這樣會使該書更受國內(nèi)優(yōu)化學(xué)者的歡迎。

    參考文獻

    [1]王宜舉,修乃華.非線性最優(yōu)化理論與方法(第三版)[M].北京:科學(xué)出版社,2012.

    [2]鄧乃揚.無約束最優(yōu)化計算方法[M].北京:科學(xué)出版社,1982.

    [3]席少霖,趙鳳治.最優(yōu)化計算方法[M].上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1983.

    [4]趙瑞安,吳方.非線性最優(yōu)化理論與方法[M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)出版社,1992.

    [5]席少霖.非線性最優(yōu)化方法[M].北京:高等教育出版社,1992.

    [6]袁亞湘.非線性最優(yōu)化數(shù)值方法[M].上海:上海科學(xué)技術(shù)出版社,1993.

    [7]陳寶林.最優(yōu)化理論與方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,1989.

    [8]袁亞湘,孫文瑜.最優(yōu)化理論與方法(第二版)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

    [9]李董輝,童小嬌,萬中.數(shù)值最優(yōu)化算法與理論(第二版)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

    [10]黃正海,苗新河.最優(yōu)化計算方法[M].北京:科學(xué)出版社,2017.

    [11]張立衛(wèi),單峰.最優(yōu)化方法[M].北京:科學(xué)出版社,2018.

    [12]Fletcher R.Practical Method of Optimization.2nd ed.,Viley,New York,NY,1987.

    [13]Bazaraa MS,Sherali HD,Shetty CM.1993.Nonlinear Programming Theory and Algorithms.John Wiley and Sons,New York,1993.

    [14]Bertsekas DP.Nonlinear Programming.Athena Scientific,1999.

    [15]Nocedal J,Wright SJ.Numerical Optimization.Springer Press,1999.

    [16]Boyd S,Vandenberghe L.Convex Optimization.Cambridge University Press,2004.

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