第1章 概述 001 1.1 過(guò)程工業(yè)對(duì)最優(yōu)化的需求 001 1.2 什么是最優(yōu)化問(wèn)題 001 1.3 化工過(guò)程中的最優(yōu)化問(wèn)題實(shí)例 002 1.3.1 過(guò)程設(shè)備的最優(yōu)化問(wèn)題 002 1.3.2 過(guò)程系統(tǒng)的最優(yōu)化問(wèn)題 004 1.3.3 安全環(huán)保問(wèn)題 005 1.3.4 數(shù)字孿生問(wèn)題 006 1.3.5 多目標(biāo)優(yōu)化 006 1.4 最優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述 008 1.5 求解最優(yōu)化問(wèn)題的一般步驟 009 1.6 求解最優(yōu)化問(wèn)題的困難 009 1.7 求解最優(yōu)化問(wèn)題的理論基礎(chǔ) 010 第2章 一維搜索方法 011 2.1 精確一維搜索 011 2.1.1 區(qū)間消去法 011 2.1.2 牛頓法 014 2.1.3 二次插值法 015 2.2 非精確一維搜索 017 2.2.1 Armijo 準(zhǔn)則 017 2.2.2 Goldstein 準(zhǔn)則 018 2.2.3 Wolfe 準(zhǔn)則 018 2.3 本章小結(jié) 019 習(xí)題 019 第3章 多元函數(shù)無(wú)約束最優(yōu)化 020 3.1 算法分類(lèi) 020 3.1.1 線(xiàn)搜索方法 020 3.1.2 信賴(lài)域方法 020 3.2 一階導(dǎo)數(shù)方法 021 3.2.1 最速下降法 021 3.2.2 共軛梯度法 022 3.3 二階導(dǎo)數(shù)方法 027 3.3.1 牛頓法 027 3.3.2 最小二乘擬合及解法 029 3.3.3 擬牛頓法 031 3.4 無(wú)導(dǎo)數(shù)方法 035 3.4.1 Nelder-Mead 法 035 3.4.2 Powell 法 037 3.4.3 遺傳算法 040 3.5 本章小結(jié) 049 習(xí)題 050 第4章 線(xiàn)性規(guī)劃 052 4.1 問(wèn)題形式及性質(zhì) 052 4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)型及轉(zhuǎn)換 052 4.1.2 解的基本概念及理論 053 4.1.3 二維LP 的圖解法 054 4.2 單純形法 055 4.2.1 傳統(tǒng)單純形法 055 4.2.2 對(duì)偶單純形法 061 4.2.3 線(xiàn)性規(guī)劃M(mǎn)atlab 實(shí)現(xiàn) 064 4.3 內(nèi)點(diǎn)法 068 4.3.1 Karmarkar 內(nèi)點(diǎn)法的原理和基本觀點(diǎn) 068 4.3.2 Karmarkar 內(nèi)點(diǎn)法的基本步驟 069 4.4 整數(shù)規(guī)劃 073 4.4.1 切平面法 074 4.4.2 分支定界法 076 4.4.3 整數(shù)規(guī)劃M(mǎn)atlab 實(shí)現(xiàn) 078 4.5 線(xiàn)性規(guī)劃解決實(shí)際問(wèn)題 080 4.5.1 生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化問(wèn)題 080 4.5.2 連續(xù)投資問(wèn)題 084 4.5.3 物流運(yùn)輸問(wèn)題 086 4.5.4 配料問(wèn)題 088 4.6 本章小結(jié) 089 習(xí)題 089 第5章 非線(xiàn)性約束問(wèn)題的最優(yōu)化 094 5.1 約束問(wèn)題最優(yōu)解的充分必要條件 096 5.1.1 基本概念 096 5.1.2 一階必要條件 097 5.1.3 廣義Lagrange 函數(shù) 099 5.1.4 二階充分條件 099 5.2 約束問(wèn)題轉(zhuǎn)為無(wú)約束問(wèn)題 102 5.2.1 Lagrange 乘子法 102 5.2.2 罰函數(shù)法 107 5.3 非線(xiàn)性約束最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)為線(xiàn)性約束二次優(yōu)化問(wèn)題 115 5.3.1 序列二次規(guī)劃（SQP）法 115 5.3.2 序列二次規(guī)劃（SQP）法在化工生產(chǎn)中的應(yīng)用 126 5.4 可行方向法 129 5.4.1 Zoutendijk 可行方向法 129 5.4.2 非線(xiàn)性約束的Topkis-Veinott 法 134 5.4.3 Rosen 投影梯度法 137 5.5 本章小結(jié) 145 習(xí)題 146 第6章 全局最優(yōu)化新方法 149 6.1 智能算法 150 6.2 模擬退火算法 151 6.2.1 模擬退火算法概述 151 6.2.2 模擬退火算法中的Metropolis 準(zhǔn)則 152 6.2.3 模擬退火算法求解全局最優(yōu)化問(wèn)題基本原理 152 6.2.4 模擬退火算法的程序?qū)崿F(xiàn) 154 6.2.5 模擬退火算法的算例應(yīng)用 155 6.3 最優(yōu)化方法的發(fā)展趨勢(shì) 161 6.4 最優(yōu)化新算法在化工生產(chǎn)中的應(yīng)用 166 6.5 本章小結(jié) 170 習(xí)題 171 第7章 多目標(biāo)優(yōu)化 175 7.1 多目標(biāo)優(yōu)化概念及定義 175 7.2 求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的方法 177 7.2.1 傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法 177 7.2.2 進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化方法 178 7.3 NSGA-Ⅱ算法應(yīng)用示例 181 7.3.1 計(jì)算步驟 181 7.3.2 隔壁塔操作優(yōu)化 183 7.4 本章小結(jié) 188 習(xí)題 189 第8章 最優(yōu)化方法的應(yīng)用 190 8.1 能源系統(tǒng)最優(yōu)化 190 8.1.1 蒸汽動(dòng)力系統(tǒng)最優(yōu)化 190 8.1.2 氫燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)化 193 8.1.3 換熱網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化 197 8.2 化工過(guò)程最優(yōu)化 206 8.2.1 工廠選址最優(yōu)化 206 8.2.2 精餾塔操作最優(yōu)化 208 8.2.3 工業(yè)水系統(tǒng)最優(yōu)化 209 8.3 化工設(shè)備最優(yōu)化 212 8.3.1 不可壓縮流體管徑最優(yōu)化 212 8.3.2 氣體壓縮功最優(yōu)化 213 8.3.3 原油管道系統(tǒng)配置最優(yōu)化 213 8.4 本章小結(jié) 218 參考文獻(xiàn) 219