人类自古就有优化的思想。寻求最优既是人类的本能，又是人类有意识的活动。寻求最优，也是动物界普遍的行为能力。蜂巢的结构，使建筑学家叹为观止：小小的蜜蜂，竟然能用很少的材料创造最大的空间，构筑自己的“住宅群”，蜂巢组成底盘的菱形角度正是实现耗材最少的最优角度。向日葵花盘的转动，使它能尽可能多地吸收太阳光和热，这也是寻求最优的一种表现。
系统优化分为静态优化和动态优化两部分。静态优化通常是指数学规划问题，而动态优化则指最优控制问题。静态的系统优化问题(数学规划问题)的解法一般有3种类型：第一类是直接方法，即改进现有的优化方法去解各种系统的最优问题。例如线性规划中的单纯型法，非线性规划中的共轭梯度法、拟牛顿法等。这类方法经常利用优化问题的特殊结构进行求解。第二类是分解(划分)方法，即把原来的系统优化问题分解(划分)为独立的子问题求解，而一个迭代的协调过程使子问题的解逐渐逼近原始问题的最优解。第三类是单纯型法。在工程实践、经济管理、社会工程中经常遇到静态的系统优化问题(很多动态问题也可以用静态优化来分解)。在运输、库存分配、多物流量和国民经济计划问题中经常要求解线性规划问题。
系统优化方法在各种工程系统、经济系统乃至社会系统中得到了广泛的应用。动态规划是贝尔曼在20世纪50年代中期为解决多阶段决策过程而提出来的。应用这个方法的关键建立在他提出的“最优性原理”的基础之上，这个原理可以归结为用一组基本的递推关系式使过程连续的最优转移。庞特里雅金于1956—1958年间创立的最大值原理是解决系统最优控制问题的一种最普遍的有效方法，由于它放宽了求解问题的前提条件，使许多古典变分法和动态规划无法解决的工程技术问题得到了解决。他提出用最优化方法解决实际工程问题可分为3 步进行：①根据所提出的最优化问题，建立最优化问题的数学模型，确定变量，列出约束条件和目标函数；②对所建立的数学模型进行具体分析和研究，选择合适的最优化方法；③根据最优化方法的算法列出程序框图和编写程序，用计算机求出最优解，并对算法的收敛性、通用性、简便性、计算效率及误差等作出评价。这也是现在系统优化常用的方法步骤。
常见的系统优化方法包括[62-65]：①线优化方法；②局部参数最优化和整体最优化设计方法；③预测控制中的滚动优化算法；④智能优化方法；⑤神经网络优化方法；⑥遗传算法；⑦模糊优化方法等。系统优化的应用领域十分广泛，如时间最短、能耗最小、线性二次型指标最优、跟踪问题、调节问题和伺服机构问题等。但是由于目前所研究实际系统的规模越来越大，约束条件增多，系统结构越来越复杂，多准则、非线性、不可微和不确定已成为这些复杂系统的基本特征，系统的数学建模难度越来越大。(www.xing528.com)
图1-1所示为本书结构。
图1-1 本书结构
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