本书是为高等学校工科研究生编写的“最优化方法及应用”课程教材，主要内容包括：概述、无约束最优化（一维、多维）、约束最优化（线性、非线性）、全局最优化新方法、多目标优化、应用实例等。全书内容组织突出应用导向，力求在使学生理解优化方法的基本思想、实施步骤、软件实现的基础上，最大限度减少繁复的数学推导和证明，同时结合案例将相关方法应用于个人科研实践。 本书可以作为化学工程、化工过程机械、动力工程、环境工程、能源动力、材料化工等相关工科专业的研究生的教材或教学参考书，具有高等数学、线性代数、计算方法基础的科技人员可自学本书。

第1章 概述 001 1.1 过程工业对最优化的需求 001 1.2 什么是最优化问题 001 1.3 化工过程中的最优化问题实例 002 1.3.1 过程设备的最优化问题 002 1.3.2 过程系统的最优化问题 004 1.3.3 安全环保问题 005 1.3.4 数字孪生问题 006 1.3.5 多目标优化 006 1.4 最优化问题的数学描述 008 1.5 求解最优化问题的一般步骤 009 1.6 求解最优化问题的困难 009 1.7 求解最优化问题的理论基础 010 第2章 一维搜索方法 011 2.1 精确一维搜索 011 2.1.1 区间消去法 011 2.1.2 牛顿法 014 2.1.3 二次插值法 015 2.2 非精确一维搜索 017 2.2.1 Armijo 准则 017 2.2.2 Goldstein 准则 018 2.2.3 Wolfe 准则 018 2.3 本章小结 019 习题 019 第3章 多元函数无约束最优化 020 3.1 算法分类 020 3.1.1 线搜索方法 020 3.1.2 信赖域方法 020 3.2 一阶导数方法 021 3.2.1 最速下降法 021 3.2.2 共轭梯度法 022 3.3 二阶导数方法 027 3.3.1 牛顿法 027 3.3.2 最小二乘拟合及解法 029 3.3.3 拟牛顿法 031 3.4 无导数方法 035 3.4.1 Nelder-Mead 法 035 3.4.2 Powell 法 037 3.4.3 遗传算法 040 3.5 本章小结 049 习题 050 第4章 线性规划 052 4.1 问题形式及性质 052 4.1.1 标准型及转换 052 4.1.2 解的基本概念及理论 053 4.1.3 二维LP 的图解法 054 4.2 单纯形法 055 4.2.1 传统单纯形法 055 4.2.2 对偶单纯形法 061 4.2.3 线性规划Matlab 实现 064 4.3 内点法 068 4.3.1 Karmarkar 内点法的原理和基本观点 068 4.3.2 Karmarkar 内点法的基本步骤 069 4.4 整数规划 073 4.4.1 切平面法 074 4.4.2 分支定界法 076 4.4.3 整数规划Matlab 实现 078 4.5 线性规划解决实际问题 080 4.5.1 生产计划优化问题 080 4.5.2 连续投资问题 084 4.5.3 物流运输问题 086 4.5.4 配料问题 088 4.6 本章小结 089 习题 089 第5章 非线性约束问题的最优化 094 5.1 约束问题最优解的充分必要条件 096 5.1.1 基本概念 096 5.1.2 一阶必要条件 097 5.1.3 广义Lagrange 函数 099 5.1.4 二阶充分条件 099 5.2 约束问题转为无约束问题 102 5.2.1 Lagrange 乘子法 102 5.2.2 罚函数法 107 5.3 非线性约束最优化问题转为线性约束二次优化问题 115 5.3.1 序列二次规划（SQP）法 115 5.3.2 序列二次规划（SQP）法在化工生产中的应用 126 5.4 可行方向法 129 5.4.1 Zoutendijk 可行方向法 129 5.4.2 非线性约束的Topkis-Veinott 法 134 5.4.3 Rosen 投影梯度法 137 5.5 本章小结 145 习题 146 第6章 全局最优化新方法 149 6.1 智能算法 150 6.2 模拟退火算法 151 6.2.1 模拟退火算法概述 151 6.2.2 模拟退火算法中的Metropolis 准则 152 6.2.3 模拟退火算法求解全局最优化问题基本原理 152 6.2.4 模拟退火算法的程序实现 154 6.2.5 模拟退火算法的算例应用 155 6.3 最优化方法的发展趋势 161 6.4 最优化新算法在化工生产中的应用 166 6.5 本章小结 170 习题 171 第7章 多目标优化 175 7.1 多目标优化概念及定义 175 7.2 求解多目标优化问题的方法 177 7.2.1 传统多目标优化方法 177 7.2.2 进化多目标优化方法 178 7.3 NSGA-Ⅱ算法应用示例 181 7.3.1 计算步骤 181 7.3.2 隔壁塔操作优化 183 7.4 本章小结 188 习题 189 第8章 最优化方法的应用 190 8.1 能源系统最优化 190 8.1.1 蒸汽动力系统最优化 190 8.1.2 氢燃料电池系统最优化 193 8.1.3 换热网络最优化 197 8.2 化工过程最优化 206 8.2.1 工厂选址最优化 206 8.2.2 精馏塔操作最优化 208 8.2.3 工业水系统最优化 209 8.3 化工设备最优化 212 8.3.1 不可压缩流体管径最优化 212 8.3.2 气体压缩功最优化 213 8.3.3 原油管道系统配置最优化 213 8.4 本章小结 218 参考文献 219