11.1 优化算法实现（梯度下降、内点法、遗传算法、模拟退火）

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11.1 优化算法实现（梯度下降、内点法、遗传算法、模拟退火） 11.1 优化算法实现（梯度下降、内点法、遗传算法、模拟退火）引言：优化之魂，在于算法之形当我们谈论运筹学与控制论，本质上是在探讨“如何在约束下做出最优决策”这一永恒命题。而支撑这一命题落地的，不是玄思冥想，而是实实在在可执行、可收敛、可验证的计算方法——即优化算法。在第十一章“计算方法与算法实现”的开篇，我们聚焦于四类极具代表性的优化算法：梯度下降、内点法、遗传算法与模拟退火。它们分别代表了连续优化、凸规划、启发式搜索与随机全局探索的不同路径，共同构成了现代优化理论与工程实践的基石。你或许会问：为何是这四种？