最優化計算方法是運籌學、計算數學、機器學習和數據科學與大數據技術等專業的一門核心課程。最優化問題通常需要對實際需求進行定性和定量分析,建立恰當的數學模型來描述該問題,設計閤適的計算方法來尋找問題的最優解,探索研究模型和算法的理論性質,考察算法的計算性能等多方麵。最優化廣泛應用於科學與工程計算、數據科學、機器學習、人工智能、圖像和信號處理、金融和經濟、管理科學等眾多領域。本書將介紹最優化的基本概念、典型案例、基本算法和理論。 通過本書的學習,掌握最優化的基本概念,最優性理論,典型的幾類最優化問題(如凸優化,無約束優化,約束優化,復閤優化等等)的建模或判彆,相關優化問題的基本計算方法,並能熟練調用基於MATLAB或Python等語言的典型優化軟件程序求解一些標準的優化問題,靈活運用所講授的算法和理論求解一些非標準的優化問題。達到鍛煉將實際問題建立閤適最優化模型的能力,選擇閤適的現有軟件包和算法的能力,遇到沒有現成算法自己實現簡單算法的能力。
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我得承認,這本書的深度和廣度都超齣瞭我最初的預期,它更像是一本為專業人士準備的參考手冊,而不是一本輕鬆的入門讀物。對於那些想要在優化理論前沿有所建樹的研究者來說,這裏麵的內容絕對是寶藏。我花瞭兩周時間纔啃完關於內點法和大規模優化算法的部分,書中對每一步迭代的數學依據都做瞭詳盡的注釋,對於算法的收斂性和效率分析,分析得非常到位。我尤其欣賞作者對於數值穩定性的關注,這在實際工程應用中至關重要。雖然閱讀過程中需要頻繁地查閱高等數學和綫性代數的知識點,但這正是它價值所在——它迫使你鞏固瞭基礎,然後纔能站得更高去審視優化問題。總而言之,這是一部需要慢品細嚼的學術巨著。
评分這本書的理論深度和廣度讓我對“最優”這個概念有瞭更深層次的哲學思考。它不僅僅是一本關於“如何計算最優解”的書,更是一本關於“如何定義最優”的書。書中探討瞭多目標優化和魯棒優化等前沿領域,這拓寬瞭我的視野,讓我認識到在現實世界中,許多問題並非隻有單一的最優解,而是存在一係列需要權衡的帕纍托最優。這種對問題邊界的探討,極大地提升瞭我分析問題的批判性思維。我感覺自己像是被帶入瞭一個更宏大的框架中,去審視決策製定的本質,而不僅僅是套用現成的公式。對於任何希望在決策科學領域深耕的人來說,這本著作都是不可或缺的奠基石。
评分這本關於運籌學的書簡直是為那些渴望深入理解復雜決策過程的讀者量身打造的。我花瞭大量時間研究它所闡述的綫性規劃和非綫性規劃的核心概念,簡直受益匪淺。作者在構建模型和推導算法的邏輯清晰度上達到瞭一個非常高的水準,即便是一些初學者,隻要肯下功夫,也能逐步掌握從實際問題抽象齣數學模型的方法。特彆是書中關於約束條件的處理和目標函數的定義,講解得非常透徹,讓我對如何嚴謹地定義一個優化問題有瞭全新的認識。而且,書中不僅僅停留在理論層麵,還穿插瞭大量的實例分析,這些案例貼近現實生活和工業應用,極大地增強瞭學習的趣味性和實用性。我特彆喜歡它對對偶理論的闡述,那種層層遞進的推導過程,讓人在恍然大悟的同時,也對優化問題的內在結構有瞭更深層次的把握。
评分作為一個長期從事供應鏈管理的從業者,我一直在尋找一本能夠彌閤理論與實踐鴻溝的書籍,這本書在這方麵做得相當齣色。它並沒有陷入純粹的數學推導的泥潭,而是非常巧妙地將各種優化技術與現實世界中的資源分配、調度問題緊密結閤起來。書中關於整數規劃和混閤整數規劃的章節,對我解決生産計劃的離散性問題提供瞭直接的指導。我嘗試按照書中的方法論重新構建瞭我們上個季度的庫存優化模型,結果發現模型的解釋性和求解效率都有瞭顯著提升。這本書的敘事風格非常沉穩,沒有過多花哨的辭藻,一切都以邏輯和嚴謹性為王道,這種務實的態度非常適閤我們這類需要直接齣結果的領域。
评分老實說,這本書的排版和圖示設計簡直是教科書級彆的典範。在閱讀涉及復雜幾何解釋和算法流程圖的部分時,我發現清晰的視覺輔助工具是多麼重要。那些關於可行域、凸集以及梯度下降路徑的插圖,畫得直觀又準確,有效地幫助我構建瞭抽象概念的具象化理解。作者對細節的關注令人印象深刻,即便是那些看似次要的定理證明,也被組織得井井有條,讓人在跟隨證明思路時,不容易迷失方嚮。這本書給我帶來的最大感受是“條理清晰”,它仿佛為我提供瞭一張詳盡的路綫圖,讓我能夠有目的地去探索優化理論的各個分支,而不是盲目地在知識的海洋中漂浮。
评分編排清晰,內容緊湊,且剛剛齣版,有一些比較新的內容
评分編排清晰,內容緊湊,且剛剛齣版,有一些比較新的內容
评分感覺是所有優化書裏麵最好的一本 非凸/非光滑的部分尤其好
评分參與瞭書稿的矯正、答案的編寫與課件的製作,見證瞭付梓前作者們的反復審核。內容很新很全,細節完善,語言清晰,且一直在根據反饋修正錯誤、改進教材。嚮大傢推薦這本中文優化教材中的精品。
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