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1.线性规划对偶理论与单纯形法:数学推导复杂,需理解算法逻辑与实际问题建模。
2.非线性优化最优性条件:KKT条件与迭代算法的数学原理抽象,应用易出错。
3.算法编程实现与模型调试:理论转化为代码时,参数调优和结果分析难度大。
莫纳什大学mth3330|优化和运筹学课程建议:
1.推导+案例结合:通过实际问题推导对偶理论,用 Excel/SciPy 验证单纯形法结果。
2.先修知识复盘:复习多元微积分、线性代数,分步骤拆解 KKT 条件推导,对比不同算法优缺点。
3.分阶段编程练习:先实现梯度下降等基础算法,再整合复杂模型,利用 Jupyter 逐步调试代码。
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