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課程概述
課程入選全國工程碩士專業學位研究生教育在線課程，是天津大學研究生創新人才培養計劃重點資助課程。
本課程面向高等院校工程類專業的研究生和本科生，也可供工程技術人員學習。
課程校內學時40學時，為電氣類研究生必修課程。每次開課上課人數150人左右，學生對該課程評價極高，是後續科研和工程項目的必備基礎理論知識。
優化設計是將實際工程設計問題轉化為最優化問題，利用數學規劃方法，借助計算機高性能運算能力，從一切可行方案中自動尋求最佳設計方案的現代設計方法。它廣泛用於各種工程項目的方案設計和技術選擇，實現縮短設計週期、提高產品質量、節省原料降低成本，從而達到提高經濟效益的目的。
本課程系統地介紹了優化設計的基本概念、基本理論和常用的優化方法：包含一維優化、無約束優化、約束優化、線性規劃和多目標優化方法。並拓展了近年來新興的現代優化方法以及優化設計在電氣工程、機械設計等多學科中的典型應用實例。
課程入選全國工程碩士專業學位研究生教育在線課程，是天津大學研究生創新人才培養計劃重點資助課程。
本課程面向高等院校工程類專業的研究生和本科生，也可供工程技術人員學習。
讓我們一起學習優化設計，掌握現代工程設計的金鑰匙。
教學單元
1 第一章 優化設計的基本概 念
1.1 優化設計概述
1.2 優化設計的數學模型
1.3 最優化問題幾何解釋
第一章 討論
第一章 作業
2 第二章 優化設計的極值理論與數學基礎
2.1 函數的梯度
2.2 多元函數的泰勒展開
2.3 二次函數
2.4 無約束優化問題的極值條件
2.5 凸函數
2.6 約束優化問題的極值條件
2.7 優化設計方法的基本思想與迭代終止準則
第二章 討論
第二章 作業
3 第三章 一維搜索優化方法
3.1 搜索區間的確定及區間消去法原理
3.2 黃金分割法
第三章 討論
第三章 作業
4 第四章 無約束優化方法
4.1 共軛方向法及其改進
4.2 梯度法
4.3 牛頓法
4.4 變尺度法
第四章 討論
第四章 作業
5 第五章 約束優化方法
5.1 復合形法
5.2 懲罰函數法
第五章 作業
6 第六章 現代優化方法簡介
6.1 遺傳算法
6.2 人工神經網絡與神經網絡優化算法
第六章 作業
7 第七章 優化設計實例
7.1 實例
課程列表
名稱 時間長度
第01講1.1 優化設計概述 00:10:34
第02講1.2 優化設計的數學模型（上） 00:16:24
第03講1.2 優化設計的數學模型（下） 00:25:48
第04講1.3 最優化問題幾何解釋 00:12:25
第05講2.1 函數的梯度（上） 00:16:05
第06講2.1 函數的梯度（下） 00:12:41
第07講2.2 多元函數的泰勒展開 00:12:43
第08講2.3 二次函數 00:05:10
第09講2.4 無約束優化問題的極值條件 00:13:24
第10講2.5 凸函數 00:11:43
第11講2.6 約束優化問題的極值條件 00:34:46
第12講2.7 優化設計方法的基本思想與迭代終止準則 00:14:25
第13講3.1 搜索區間的確定及區間消去法原理 00:12:04
第14講3.2 黃金分割法 00:14:40
第15講4.1 共軛方向法及其改進 00:31:23
第16講4.2 梯度法 00:10:54
第17講4.3 牛頓法 00:08:56
第18講4.4 變尺度法 00:15:20
第19講5.1 復合形法 00:13:02
第20講5.2 懲罰函數法 00:24:35
第21講6.1 遺傳算法 00:24:57
第22講6.2 人工神經網絡與神經網絡優化算法 00:06:22
第23講7.1 實例1 00:12:15
第24講7.2 實例2 00:12:22
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MS_3435