本书共分为8章，其中第1章为基本概念；第2章为优化设计的数学基础；第3章为一维搜索方法；第4章为无约束优化方法；第5章为 线性规划；第6章为约束优化方法；第7章为多目标及离散变量优化方法；第8为优化设计方法在机械设计中的应用。

第1章 优化设计概述
　1.1 从传统设计到优化设计
　1.2优化设计发展概况
　1.3 优化设计问题示例
　1.3.1压杆的优化设计
　1.3.2平面四杆机构优化设计
　1.4优化设计的数学模型
　1.4.1设计变量
　1.4.2约束条件
　1.4.3可行域与非可行域
　1.4.4 目标函数
　1.4.5优化设计的数学模型
　1.5优化设计问题的几何解释
　1.6优化设计问题的基本解法
　习题 第1章 优化设计概述
　1.1 从传统设计到优化设计
　1.2优化设计发展概况
　1.3 优化设计问题示例
　1.3.1压杆的优化设计
　1.3.2平面四杆机构优化设计
　1.4优化设计的数学模型
　1.4.1设计变量
　1.4.2约束条件
　1.4.3可行域与非可行域
　1.4.4 目标函数
　1.4.5优化设计的数学模型
　1.5优化设计问题的几何解释
　1.6优化设计问题的基本解法
　习题
第2章 优化设计的数学基础
　2.1 多元函数的方向导数与梯度
　2.2 多元函数的泰勒展开式与海赛矩阵
　2.3 无约束优化问题的极值条件
　2.4 凸集、凸函数与凸规划
　2.5 等式约束优化问题的极值条件
　2.6不等式—h束优化问题的极值条件
　习题
第3章 一维搜索方法
　3.1概述
　3.2搜索区间的确定与区间消去法原理
　3.3一维搜索的试探方法
　3.4一维搜索的插值方法
　习题
第4章 无约束优化方法
　4.1概述
　4.2最速下降法
　4.3牛顿类方法
　4.4坐标轮换法
　4.5模式搜索法
　4.6共轭方向及共轭方向法
　4.7共轭梯度法
　4.8 鲍威尔法
　4.9变尺度法
　4.10单形替换法
　习题
第5章 线性规划
　5.1 线性规划的标准形式
　5.2线性规划的基本性质
　5.2.1线性规划的几何意义
　5.2.2线性规划的基本术语与基本性质
　5.3 单纯形法
　5.3.1单纯形法的基本思想
　5.3.2单纯形法的算法及其迭代过程
　5.3.3单纯形表
　5.3.4单纯形法的进一步讨论
　5.4 改进的单纯形法
　习题
第6章 约束优化方法
　6.1 概述
　6.2复合形法
　6.3 随机方向法
　6.4可行方向法
　6.5 惩罚函数法
　6.6增广乘子法
　6.7 非线性规划问题的线性化解法——线性逼近法
　6.8广义简约梯度法
　6.9二次规划法
　习题
第7章 多目标及离散变量优化方法
第8章 优化设计方法在机械设计中的应用
第9章 Matlab在机械优化设计中的应用
参考文献

　　从共轭梯度法的计算过程可以看出，第一个搜索方向取作负梯度方向，这就是最速下降法。其余各步的搜索方向是将负梯度偏转一个角度，也就是对负梯度进行修正。所以共轭梯度法实质上是对最速下降法进行的一种改进，故它又被称作旋转梯度法。
　　上述共轭梯度法是1964年由弗来彻（Fletcher）和里伍斯（Reeves）两人提出的。此法的优点是程序简单，存储量少，具有最速下降法的优点，而在收敛速度上比最速下降法快，具有二次收敛件。

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