限时特价 ：
¥599
原价 ： ¥699.00
限时特价
剩余名额
剩余名额
32
-
学习时长
6周/建议每周至少6小时
-
答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
-
作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
-
课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
- 第1章: 数值优化基础
- 第1节: 数学规划与机器人学
- 第2节: 凸集合与凸函数
- 第3节: 凸函数的性质
- 第4节: 无约束优化：线搜索最速下降法
- 第5节: 无约束优化：修正阻尼牛顿法
- 第6节: 作业
- 第2章: 无约束优化
- 第1节: 本章内容介绍
- 第2节: 拟牛顿法
- 第3节: 共轭梯度(CG)方法
- 第4节: 无约束优化应用：平滑导航路径生成
- 第5节: 作业
- 第3章: 约束优化
- 第1节: 章节引入
- 第2节: 约束优化的形式分类及其复杂度
- 第3节: 低维线性时间线性规划算法：Seidel算法
- 第4节: 低维线性时间严格凸二次规划算法
- 第5节: 约束优化的3种序列无约束化方法
- 第6节: KKT条件与PHR增广拉格朗日乘子法
- 第7节: 约束优化应用1：控制分配问题
- 第8节: 约束优化应用2：碰撞距离计算
- 第9节: 约束优化应用3：非线性模型预测控制
- 第10节: 作业
- 第4章: 对称锥规划
- 第1节: 锥和对称锥
- 第2节: 对称锥的增广拉格朗日乘子法
- 第3节: 对称锥规划应用：时间最优路径重参数化
- 第4节: 作业实践
- 第5章: 优化问题的构建和求解技巧
- 第1节: 函数的光滑化技巧
- 第2节: 伴随灵敏度分析
- 第3节: 线性方程组求解器的分类和特点
- 第4节: 优化软件
- 第5节: 实战项目（选修）：复杂障碍物环境中的安全导航
- 第6章: 机器人学中的凸松弛
- 第1节: 章节介绍
- 第2节: QCQP问题的凸松弛
- 第3节: 黎曼阶梯法
- 第4节: 分布式凸松弛
- 第5节: GNC：凸松弛的一般性方法
- 第6节: 参考资料推荐
