оптимизация

Методы оптимизации, Гребенникова И.В., 2017.

Представлены основные разделы курса «Методы оптимизации» для изучения в техническом вузе. Каждый раздел пособия содержит теоретическую часть, примеры решения типовых задач, систематизированную подборку контрольных заданий. Предназначено для бакалавров направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и магистров 09.04.02 «Информационные системы и технологии» всех форм обучения.

Оптимизация ПО, сборник рецептов, Гербер Р., Бик А., Смит К., Тиан К., 2010.

Эта книга содержит практические рецепты, позволяющие разработчикам увеличить производительность приложений на платформе Intel. На простых примерах ведущие эксперты компании Intel объясняют читателю, как правильно строить алгоритмы, управлять распределением памяти, прогнозировать ветвление, использовать SIMD-инструкции и многопоточность, производить вычисления с плавающей точкой и многое другое. Книга будет интересна всем разработчикам, желающим освоить передовые технологии и улучшить качество кода.

Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем, Семенкин Е.С., Жукова М.Н., Жуков В.Г., Панфилов И.А., Тынченко В.В., 2007.

В основе большинства концепций искусственного интеллекта лежит богатое разнообразие природных явлений. Один из примеров -искусственные нейронные сети, основная идея которых основывается на функционировании нейронов мозга. ГА являются направлением более общей теории ЭА, основанной на следующем принципе: «каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде».

Методы оптимизации, Габасов Р., 2011.

Данное пособие является третьим изданием (первые два вышли в 1975 и 1981 гг.) аналогичного пособия. По сравнению с предыдущими здесь переработаны все темы. В частности, глава «Линейное программирование» полностью ориентирована на симплекс-метод для задач с двухсторонними прямыми ограничениями. В главе, посвященной выпуклому программированию, помимо задач оптимизации приводятся основы выпуклого анализа, в том числе негладкого. Расширена тематика задач оптимального управления, в которой рассматриваются задачи в различных классах управляющих воздействий, в том числе синтез оптимальных систем. Все утверждения снабжены подробными доказательствами, а каждая тема - набором модельных примеров, иллюстрирующих доказанные результаты.
Рассчитано на студентов математического и экономического профиля. Рекомендуется также преподавателям, аспирантам, специалистам, работающим в области приложений математики.

Универсальные решения интервальных задач оптимизации и управления, Ащепков Л.Т., Давыдов Д.В., Нурминский Е.А., 2006.

Предложен общий подход к исследованию и решению интервальных задач принятия решений. Его основу составляет "параметрическая" трактовка интервальной задачи и понятие универсального решения, которое отвечает исходным целевым требованиям и удовлетворяет исходным ограничениям с наименьшими невязками. Плодотворность и конструктивность подхода демонстрируется на моделях линейной алгебры, конечномерной оптимизации, теории матричных игр и задачах стабилизации управляемых систем. Для научных работников, преподавателей вузов, аспирантов и студентов, специализирующихся в области теории принятия решений и управления.

Метод построения последовательности планов для решения задач дискретной оптимизации, Емеличев В.А., Комлик В.И., 1981.

В книге дано систематическое изложение прикладных и теоретических проблем, связанных с применением разработанного авторами общего метода решения задач дискретной оптимизации. Этот метод оказался достаточно мощным средством решения широкого класса задач оптимального планирования и управления. С его помощью успешно решен ряд практических задач оптимального отраслевого планирования, а  также задач оптимизации производственного планирования в АСУ. Наряду со строгостью изложения математических результатов, существенное место уделяется вопросам практического использования предлагаемых в книге подходов и их вычислительным аспектам. Книга будет полезной для широкого круга научных работников, специализирующихся в области прикладной математики,

Методы дискретной оптимизации, Хохлюк В.И., 2013.

Учебное пособие посвящено изложению основ численных методов дискретной оптимизации. Содержание пособия соответствует программе курса "Методы дискретной оптимизации", читаемого
на механико-математическом факультете НГУ. Излагаемый материал доступен студентам старших курсов. Большое внимание уделяется рассмотрению конкретных примеров. Для
самостоятельной работы студентов и для проведения семинарских занятий формулируются задачи, некоторые из которых снабжены ответами и указаниями.

Применение генетических алгоритмов к решению задач дискретной оптимизации, Батищев Д.И., Неймарк Е.А., Старостин Н.В., 2007.

Излагаются основы новой информационной технологии, позволяющей сводить классические задачи дискретной оптимизации, такие как комбинаторные задачи о ранце, коммивояжере, покрытии и разбиении, к задаче поиска на дискретном множестве кодировок. Рассматриваются основные принципы, типовые структуры и механизмы предлагаемого популяционо-генетического подхода к решению задач поиска с помощью генетических методов. Описаны основы генетического поиска и проанализированы математические модели генетических операторов кроссовера для разных типов представлений (кодировок). Приведены конкретные примеры, в которых большое внимание уделяется вычислительной реализации генетических методов.