最优化理论与算法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈宝林 著

图书标签:

• 最优化理论
• 优化算法
• 数学规划
• 运筹学
• 凸优化
• 非线性规划
• 数值优化
• 算法设计
• 高等数学
• 应用数学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302113768

版次：2

商品编码：12228465

包装：平装

丛书名： 清华大学研究生公共课教材——数学系列

开本：16开

出版时间：2005-10-01

用纸：胶版纸

页数：468

字数：636000

正文语种：中文

内容简介

　　《最优化理论与算法（第2版）》包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KOT条件、无约束方法、约束化方法、整数规划和动态规划等内容。《最优化理论与算法（第2版）》含有大量经典的和新近的算法，有比较系统的理论分析，实用性比较强；定理的证明和算法的推导主要以数学分析和线性代数为基础，比较简单易学。
　　《最优化理论与算法（第2版）》可以作为运筹学类课程的教学参考书，也可供应用数学工作者和工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章 引言
1．1 学科简述
1．2 线性与非线性规划问题
*1．3 几个数学概念
1．4 凸集和凸函数
习题

第2章 线性规划的基本性质
2．1 标准形式及图解法
2．2 基本性质
习题

第3章 单纯形方法
3．1 单纯形方法原理
3．2 两阶段法与大M法
3．3 退化情形
3．4 修正单纯形法
*3．5 变量有界的情形
*3．6 分解算法
习题

第4章 对偶原理及灵敏度分析
4．1 线性规划中的对偶理论
4．2 对偶单纯形法
4．3 原始�捕耘妓惴�
4．4 灵敏度分析
*4．5 含参数线性规划
习题

第5章 运输问题
5．1 运输问题的数学模型与基本性质
5．2 表上作业法
5．3 产销不平衡运输问题
习题

第6章 线性规划的内点算法
*6．1 Karmarkar算法
*6．2 内点法
6．3 路径跟踪法

第7章 最优性条件
7．1 无约束问题的极值条件
7．2 约束极值问题的最优性条件
*7．3 对偶及鞍点问题
习题

*第8章 算法
8．1 算法概念
8．2 算法收敛问题
习题

第9章 一维搜索
9．1 一维搜索概念
9．2 试探法
9．3 函数逼近法
习题

第10章 使用导数的最优化方法
10．1 最速下降法
10．2 牛顿法
10．3 共轭梯度法
10．4 拟牛顿法
10．5 信赖域方法
10．6 最小二乘法
习题

第11章 无约束最优化的直接方法
11．1 模式搜索法
11．2 Rosenbrock方法
11．3 单纯形搜索法
11．4 Powell方法
习题

第12章 可行方向法
12．1 Zoutendijk可行方向法
12．2 Rosen梯度投影法
*12．3 既约梯度法
12．4 Frank Wolfe方法
习题

第13章 惩罚函数法
13．1 外点罚函数法
13．2 内点罚函数法
*13．3 乘子法
习题

第14章 二次规划
14．1 Lagrange方法
14．2 起作用集方法
14．3 Lemke方法
14．4 路径跟踪法
习题

*第15章 整数规划简介
15．1 分支定界法
15．2 割平面法
15．3 0-1规划的隐数法
15．4 指派问题
习题

第16章 动态规划简介
16．1 动态规划的一些基本概念
16．2 动态规划的基本定理和基本方程
16．3 逆推解法和顺推解法
16．4 动态规划与静态规划的关系
16．5 函数迭代法
习题
参考文献

前言/序言

　　本书自1989年出版以来，被一些高等学校选作教学参考书，作者本人也在研究生学位课“最优化方法”和“运筹学”的教学中使用了本教材。经多年教学实践，收到比较满意的效果，总体反映良好，但也发现一些有待改进之处。为了改进教材的不足，拓宽使用范围，更好地适应教学和自学的需要，作者认真听取关心教材建设的专家和读者的建议，决定再版。第2版教材保持第1版的-理论体系和写作特点。增加了基本数学概念介绍、强互补松弛定理、含参数线性规划、运输问题、线性规划路径跟踪法、信赖域方法、二次规划路径跟踪法、整数规划、动态规划等内容。删除一些原有算法，改写了部分章节。与第1版相比，本版教材算法更加丰富，理论有所深入，在一定程度上反映出近些年运筹学一些分支的新进展。本书由预备知识、线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划等五部分组成。使用本教材时，可根据需要决定取舍。一般来讲，要求较多的专业，可用64学时讲授去掉带*号章节后的全部内容；要求较少的专业，可用32学时讲授线性规划和动态规划部分；标有*号的章节可酌情选用。责任编辑刘颖为本书付出了辛勤劳动，部分插图是清华大学建筑设计研究院陈若光所绘，在此向两位年轻专家表示衷心感谢。
　　作者
　　2005年5月

《最优化理论与算法（第2版）》图书简介 本书深入探讨了现代科学与工程领域至关重要的数学分支——最优化理论及其核心算法。作为一本为具有一定数学基础（包括线性代数、微积分和概率论）的研究生和高年级本科生量身打造的教材，它旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架，并辅以丰富实用的算法实现，以应对各种复杂问题。 核心内容概览： 本书的结构设计循序渐进，从最基础的概念入手，逐步深入到高级理论和前沿算法。 第一部分：基础理论与凸集 本部分奠定了整本书的理论基础。我们将从最优化问题的基本定义和分类开始，介绍目标函数、约束条件以及可行域等核心概念。特别地，我们会详细阐述凸集的性质，这是理解许多高效最优化算法的关键。我们将讨论凸集的定义、判断方法（如仿射集、锥集），以及一些重要的凸集运算（如交集、和集、伸展集）。同时，我们将引入凸函数的概念，包括其定义、判别准则（如二阶导数检验）以及凸函数的重要性质，例如局部最优解即全局最优解的特性。理解凸集和凸函数是后续学习非线性最优化方法的基础。 第二部分：无约束最优化 这一部分聚焦于在没有约束条件下的最优化问题。我们将介绍求解无约束最优化问题的经典迭代方法，并对其收敛性进行严格的理论分析。 梯度下降法及其变种： 从最基本的梯度下降法出发，我们将详细讲解其原理、步长选择策略（如精确线搜索和回溯线搜索），以及其在不同问题上的应用。随后，我们会介绍一系列加速梯度下降法的技术，例如动量法、Nesterov加速梯度法，以及更现代的自适应学习率方法，如Adam、RMSprop等。这些算法在深度学习等领域表现出色。 牛顿法与拟牛顿法： 相比于梯度下降法，牛顿法利用海森矩阵（二阶导数信息）来确定更优的搜索方向，从而获得更快的收敛速度。我们将深入分析牛顿法的原理、收敛性，并讨论其计算成本。为了克服计算海森矩阵的困难，我们将详细介绍拟牛顿法，如DFP法和BFGS法，它们通过迭代更新拟海森矩阵来近似海森矩阵，从而在保证较快收敛速度的同时降低计算复杂度。 共轭梯度法： 对于大规模二次型问题，共轭梯度法是一种高效的求解方法。我们将讲解其基本原理，并探讨其在线性方程组求解和最优化问题中的应用。 第三部分：约束最优化 这一部分将引入约束条件，研究如何在满足一系列等式和不等式约束的条件下求解最优化问题。 线性规划： 我们将从最简单的约束最优化问题——线性规划开始。我们将详细介绍单纯形法的原理、步骤以及其在求解线性规划问题中的应用。此外，我们还会讨论对偶理论，理解原始问题和对偶问题之间的关系，以及如何利用对偶信息来指导求解。 非线性约束最优化： 对于包含非线性目标函数和/或非线性约束的问题，我们将介绍一系列高级技术。 KKT条件： 这是非线性约束最优化问题的必要最优性条件。我们将详细推导并解释KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件，包括拉格朗日乘子、互补松弛性等概念，并讨论其作为判断最优解的工具。 罚函数法与增广拉格朗日法： 这些方法通过将约束条件转化为目标函数的一部分来处理约束。我们将讲解罚函数法的基本思想、类型以及其收敛性问题，并介绍增广拉格朗日法，它克服了纯罚函数法的一些缺点，是求解约束非线性问题的有效途径。 序列二次规划（SQP）： SQP方法通过在每次迭代中求解一个二次规划子问题来逼近原问题的解。我们将详细介绍SQP的原理、迭代过程以及其在实际应用中的优势。 内点法： 内点法是近年来发展迅速的一类方法，尤其在求解大型线性规划和二次规划问题方面表现卓越。我们将介绍内点法的基本思想，如障碍函数法，以及其在约束优化中的应用。 第四部分：凸优化 凸优化问题因其全局最优性以及高效求解算法的存在而备受关注。本部分将深入探讨凸优化的理论和算法。 凸优化问题的标准形式： 我们将明确凸优化问题的标准形式，并讨论其与一般非线性规划的区别。 重要的凸优化问题类型： 我们将介绍一些常见的凸优化问题，如二次规划、半定规划、二阶锥规划等，并简要介绍它们的求解方法。 对偶理论在凸优化中的应用： 再次强调对偶理论在凸优化问题中的重要性，包括拉格朗日对偶函数、对偶问题以及强对偶性条件。 内点法在凸优化中的应用： 重点介绍内点法在求解各类凸优化问题中的强大能力，包括其理论基础和算法实现。 第五部分：算法实现与应用 本书的另一大特色在于对算法实现的关注。我们会提供一些伪代码，并讨论在实际编程中可能遇到的问题，如数值稳定性、精度要求等。此外，我们还会通过一些实际案例，展示最优化理论与算法在不同领域的应用，例如： 机器学习与数据挖掘： 损失函数最小化、模型参数估计、支持向量机（SVM）、深度学习中的模型训练等。 运筹学与管理科学： 资源分配、生产调度、投资组合优化、路径规划等。 信号处理与控制工程： 滤波器设计、系统辨识、鲁棒控制等。 本书特点： 理论严谨与算法并重： 既有扎实的数学理论基础，也注重算法的实际应用和实现。 内容全面而深入： 覆盖了从基础理论到前沿算法的广泛内容。 结构清晰，循序渐进： 方便读者理解和掌握。 丰富的案例分析： 帮助读者将理论知识应用于实际问题。 适合作为教材或参考书： 无论是课堂教学还是个人学习，都能提供极大的帮助。 通过学习本书，读者将能够深刻理解最优化问题的本质，掌握求解各类最优化问题的核心算法，并能够将其应用于解决现实世界中的挑战性问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，绝对是我近期读过的最“硬核”也最“实用”的专业书籍之一。我是一名软件工程师，平时开发过程中，虽然不直接写优化算法，但很多算法背后的原理和应用场景，我都有接触。之前总觉得优化理论像是一门高深的数学学科，离我的日常工作有点远。但《最优化理论与算法（第2版）》彻底打消了我的这种顾虑。它以一种非常务实的方式，将抽象的数学理论与具体的算法实现紧密结合。开篇对最优化问题的定义和分类，就做得很到位，让我快速建立起对整个领域的宏观认识。接下来的对线性规划、二次规划等经典问题的深入讲解，以及对单纯形法、内点法等算法的推导和分析，让我彻底理解了这些算法是如何工作的，以及它们为什么有效。我尤其喜欢书中对牛顿法和拟牛顿法的讲解，它们在加速收敛方面有着显著的效果，书中对这些方法的原理和实现细节的阐述，让我明白了如何根据实际情况来选择合适的优化算法。而且，书中并没有止步于理论，而是通过大量的例子，展示了如何将这些理论和算法应用到实际问题中，比如在机器学习中的参数估计、在信号处理中的滤波器设计等等。这些案例让我意识到，最优化理论并非只是纸上谈兵，而是解决实际工程问题中不可或缺的利器。这本书的另一个亮点是，它对于算法的收敛性分析和复杂度分析都做了非常详细的阐述，这对于我们理解算法的性能，以及如何优化算法的效率，有着至关重要的作用。总而言之，《最优化理论与算法（第2版）》是一本既有深度又有广度的经典著作，它为我打开了通往最优化技术世界的大门，让我能够更好地理解和应用相关的技术，解决实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

我必须要强烈推荐《最优化理论与算法（第2版）》这本书！它真的太棒了，完全超出了我的预期。我之前一直认为，数学理论和工程实践是两条线，但这本书完美地将两者融合在了一起。作者在编写这本书时，显然花了大量的心思来考虑读者的学习体验。从最基础的概念引入，如函数、集合、向量等，到后面复杂的算法推导，整个过程都衔接得非常自然，没有给我一种突兀的感觉。我特别欣赏书中对各种优化问题的分类和阐述，无论是线性的、非线性的，还是有约束的、无约束的，作者都给出了清晰的数学定义和直观的几何解释。这让我对不同类型的优化问题有了更深刻的理解，也为我选择合适的求解算法奠定了基础。在算法部分，这本书的讲解更是详细得令人惊叹。从最经典的梯度下降法，到更先进的牛顿法、共轭梯度法，再到专门针对大规模问题的算法，作者都进行了深入的分析。我过去在实现这些算法时，常常会遇到一些难以解决的收敛性问题，但读完这本书，我才明白了这些问题的根源，以及如何通过调整算法参数或者改进算法本身来解决。书中对每种算法的收敛条件、收敛速度以及计算复杂度都做了详尽的分析，这对于我们实际应用中的算法调优非常有指导意义。此外，书中还引用了大量的实际案例，这些案例涵盖了机器学习、运筹学、控制论等多个领域，让我能够直观地感受到最优化理论在解决现实问题中的强大力量。总而言之，《最优化理论与算法（第2版）》是一本不可多得的经典著作，它不仅能够帮助我们深入理解最优化理论的核心，更能指导我们如何将这些理论应用于实践，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我必须说，让我对“最优”这两个字有了全新的认识。我一直以为优化就是找到一个最好的答案，但《最优化理论与算法（第2版）》让我明白，现实中的问题往往是复杂的，所谓的“最优”也并非是一个简单的点，而是一个需要通过严谨的理论和精巧的算法才能逼近或达到的目标。《最优化理论与算法（第2版）》的编排方式非常巧妙，它并没有一开始就抛出大量的公式，而是先从一些直观的例子入手，比如在山谷中寻找最低点，或者在资源有限的情况下最大化收益，这些生动的场景立刻引起了我的共鸣。随后，作者才逐步引入数学概念，比如目标函数、约束条件、可行集等等，并通过几何图形来辅助理解。我尤其喜欢书中对凸集和凸函数的讲解，它们不仅是理论的基础，更是理解很多优化算法的关键。作者用通俗易懂的语言解释了为什么凸函数有唯一的全局最小值，以及为什么求解凸优化问题相对容易。这让我对许多机器学习算法，如线性回归、逻辑回归等，为什么能够得到可靠的优化结果，有了更深的理解。在算法层面，这本书对梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等经典算法的讲解，可谓是淋漓尽致。我过去在学习这些算法时，常常是知其然不知其所以然，对它们的收敛性、计算复杂度以及适用范围了解不深。但这本书通过详细的数学推导和案例分析，让我彻底明白了每种算法的内在逻辑，以及它们各自的优劣势。例如，在讨论梯度下降时，作者不仅介绍了基础的梯度下降，还详细讲解了如何通过调整学习率、引入动量等技术来加速收敛，这让我大开眼界。总之，这本书不仅是理论的堆砌，更是智慧的结晶，它让我能够以一种更加深刻和系统的方式去理解和应用最优化技术，为我今后的学习和研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我想说说我读《最优化理论与算法（第2版）》的感受。作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学生，我接触过不少关于优化理论的书籍，但大多数要么过于理论化，离实际应用太远，要么过于工程化，缺乏理论深度。《最优化理论与算法（第2版）》这本书，真的让我眼前一亮，它在理论的严谨性和算法的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。书的前半部分，对最优化问题的数学基础进行了非常扎实的铺垫，包括凸集、凸函数、以及凸优化问题的性质等。我之前对这些概念总是有一些模糊的认识，但这本书通过详尽的数学推导和丰富的几何直观解释，让我彻底理解了它们的内在含义，以及它们在求解最优化问题中的重要作用。例如，对“最优性条件”的深入分析，以及如何利用这些条件来判断一个解是否为最优解，这让我受益匪浅。书的后半部分，则聚焦于各种经典和前沿的最优化算法。从梯度下降的各种变种，到牛顿法、拟牛顿法，再到求解大型问题的共轭梯度法和内点法，作者都进行了详细的介绍。我尤其赞赏作者在讲解每种算法时，不仅给出了算法的步骤，还详细分析了算法的收敛性、计算复杂度以及对参数的敏感度。这使得我能够更深入地理解每种算法的优劣，并根据实际问题选择最合适的算法。书中还穿插了一些实际应用的例子，比如如何利用最优化技术来解决机器学习中的模型训练问题，这让我更加直观地感受到了理论的价值。总而言之，《最优化理论与算法（第2版）》是一本非常全面的、理论扎实且兼具实践指导意义的著作，它为我深入理解和应用最优化技术提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到《最优化理论与算法（第2版）》的时候，是有点忐忑的。毕竟“最优化理论”这个名字听起来就充满数学的严谨和抽象，我担心自己无法完全理解。但读下来之后，我的这种担忧完全消失了，取而代之的是一种豁然开朗的惊喜。《最优化理论与算法（第2版）》的作者，在内容的组织上，做得非常出色。他没有一开始就抛出复杂的公式，而是先从一些简单直观的例子入手，例如如何在一个二维平面上找到一个函数的最小值，这立刻拉近了理论与实际的距离。随后，作者才逐步深入到最优化问题的基本定义，如目标函数、约束条件、可行域等等，并通过大量的图示来帮助理解。我尤其喜欢书中对凸集和凸函数的讲解，它们不仅是理论的基础，更是理解很多优化算法的关键。作者用通俗易懂的语言解释了为什么凸函数有唯一的全局最小值，以及为什么求解凸优化问题相对容易。这让我对许多机器学习算法，如线性回归、逻辑回归等，为什么能够得到可靠的优化结果，有了更深的理解。在算法层面，这本书对梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等经典算法的讲解，可谓是淋漓尽致。我过去在学习这些算法时，常常是知其然不知其所以然，对它们的收敛性、计算复杂度以及适用范围了解不深。但这本书通过详细的数学推导和案例分析，让我彻底明白了每种算法的内在逻辑，以及它们各自的优劣势。例如，在讨论梯度下降时，作者不仅介绍了基础的梯度下降，还详细讲解了如何通过调整学习率、引入动量等技术来加速收敛，这让我大开眼界。总而言之，这本书不仅是理论的堆砌，更是智慧的结晶，它让我能够以一种更加深刻和系统的方式去理解和应用最优化技术，为我今后的学习和研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到《最优化理论与算法（第2版）》的时候，抱着一种试一试的心态。市面上关于优化理论的书籍不少，但很多要么过于理论化，让初学者望而却步；要么过于偏向工程实现，却忽略了背后的数学根基。这本书，在我看来，恰恰找到了一个绝佳的平衡点。作者在内容的组织上，遵循了一个非常合理的逻辑顺序，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的理论和算法。我特别喜欢它对“局部最优”与“全局最优”的区分，以及如何通过算法来避免陷入局部最优解，这对于理解很多实际应用中的困难至关重要。书中对线性规划、非线性规划、二次规划等经典优化问题的介绍，都非常详尽，不仅给出了数学描述，还详细讲解了求解方法，例如单纯形法和内点法的原理和步骤。我过去在学习线性规划时，总觉得单纯形法是一种“技巧”，不太明白它为什么能保证找到最优解，这本书通过引入对基可行解、检验数等概念的深入剖析，让我明白了单纯形法背后的几何意义和代数推导，这让我茅塞顿开。而对于非线性规划，书中对拉格朗日乘子法、KKT条件等核心概念的阐述，也做到了既严谨又不失易懂。我印象深刻的是，作者用了很多篇幅来讨论无约束优化问题和约束优化问题之间的联系与区别，以及如何通过对偶理论来简化某些复杂的约束优化问题。这种层层剥茧的讲解方式，让我在不知不觉中对整个优化理论体系有了更清晰的认识。书中的图示也相当精美，很多时候，一个简单的图形就能比长篇大论更能说明问题，帮助我理解抽象的数学概念。总之，这本书让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和理解，这种学习体验是前所未有的。

评分☆☆☆☆☆

我最近在读《最优化理论与算法（第2版）》，不得不说，这本书真的太扎实了。我是一名学生，之前对优化理论有过一些接触，但总是感觉碎片化，不成体系。这本书从一开始就建立起了一个非常清晰的理论框架，从最基础的集合论、微积分概念入手，逐步引申到最优化问题本身的定义，以及如何用数学语言来描述一个优化问题。我尤其喜欢书中对“可行域”、“目标函数”、“最优解”等基本概念的细致解释，这为后续的深入学习打下了坚实的基础。紧接着，书中详细介绍了各种类型的优化问题，如线性和非线性规划、无约束和约束规划，并对它们的特点进行了深入的分析。我之前在学习线性规划时，对单纯形法的理解总是停留在算法步骤层面，这本书通过引入对基、增广矩阵、转轴等概念的详细讲解，以及大量的图示化说明，让我真正理解了单纯形法的几何意义和代数推导过程，这让我豁然开朗。对于非线性规划，书中对拉格朗日函数、KKT条件等核心概念的阐述，非常到位，而且通过一些简单的例子，让我很快掌握了它们的应用。让我印象深刻的是，书中并没有回避一些比较复杂的理论，比如对偶理论，而是用一种循序渐进的方式进行讲解，让我能够逐步理解其精髓。此外，书中对各种优化算法的介绍，从梯度下降到牛顿法，再到共轭梯度法，都做到了理论与实际相结合，不仅给出了算法的推导过程，还分析了它们的收敛性、优缺点以及适用场景。这对于我将来进行算法的选择和设计，将会有极大的帮助。总而言之，这本书的内容非常丰富，逻辑清晰，讲解透彻，是一本非常值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，可以说是解决了我在实际工作中长期以来遇到的一个瓶颈。我是一名数据科学家，经常需要处理各种包含大量参数的复杂模型，如何有效地找到模型的最佳参数组合，一直是我的一个主要挑战。过去，我只能依赖一些现成的优化库，对背后的原理知之甚少，一旦遇到特殊情况或者需要调整算法参数，就显得束手无策。但《最优化理论与算法（第2版）》彻底改变了我的状况。书中的内容，从最基础的最优化定义、目标函数、约束条件，到各种经典的优化算法，如梯度下降的各种变种（包括随机梯度下降、Adam等），牛顿法的加速技巧，以及一些更高级的算法，都有深入浅出的讲解。我特别欣赏作者在讲解算法时，不仅给出了数学公式，还详细分析了算法的收敛速度、计算复杂度，以及它们在不同场景下的适用性。比如，在讨论梯度下降法时，作者不仅分析了学习率选择的重要性，还详细介绍了如何通过动量、RMSprop等方法来加速收敛，这让我明白了为什么很多时候简单的梯度下降效果不佳，以及如何进行改进。书中对凸优化理论的阐述，也让我受益匪浅。我过去总是觉得凸优化是理论上的一个分支，但书中的内容让我认识到，很多机器学习模型，如支持向量机、逻辑回归等，其损失函数都具有凸性，而这正是这些模型能够高效求解的关键。作者通过对对偶理论的讲解，也让我理解了如何从另一个角度去分析和解决优化问题，这对于理解一些复杂的模型，如生成对抗网络（GAN），非常有帮助。总的来说，这本书就像一个宝库，为我提供了解决实际问题所必需的理论工具和算法知识，让我能够更自信、更有效地进行模型优化。

评分☆☆☆☆☆

收到《最优化理论与算法（第2版）》这本书，让我有一种如获至宝的感觉。我长期以来在工作中都接触到各种各样需要求解优化问题的场景，例如生产调度、资源分配、投资组合等等，但总觉得在理论理解上不够深入，在算法选择上不够得心应手。这本书的出版，恰好填补了我的这一知识空白。书中首先对最优化问题的基本要素进行了清晰的界定，包括目标函数、约束条件、决策变量以及可行域等，并系统地介绍了不同类型最优化问题（如线性规划、二次规划、非线性规划）的数学模型。我特别欣赏作者在讲解约束优化问题时，对拉格朗日乘子法和KKT条件的阐述，这不仅是理论上的核心，更是解决很多复杂约束问题的重要工具。书中通过大量的例子，详细演示了如何应用这些理论来分析和求解问题，让我能够举一反三。在算法层面，这本书可谓是内容翔实。从最基础的梯度下降法，到更高级的牛顿法、拟牛顿法，再到求解大规模问题的共轭梯度法和内点法，作者都进行了深入的讲解。我尤其赞赏作者在讲解每种算法时，都会详细分析其收敛性、计算复杂度以及对输入数据的敏感度，这使得我们在实际应用中能够做出更明智的算法选择。书中对机器学习领域中的一些常见优化问题，如支持向量机（SVM）的求解，也进行了专门的阐述，这让我更加直观地感受到了最优化理论在现代科技中的重要地位。总而言之，这本书就像一位经验丰富的导师，为我提供了系统化的知识体系和实用的解决问题的工具，让我能够更加自信地应对工作中的各种优化挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我得说，真的让我大开眼界。我一直对优化问题很感兴趣，但总觉得理论太抽象，算法又像黑盒子，很难真正理解其内在的精髓。读完《最优化理论与算法（第2版）》之后，这种感觉彻底被颠覆了。作者并没有仅仅罗列一大堆公式和定理，而是非常巧妙地将理论的严谨性与算法的实践性有机地结合起来。开篇对凸优化基础的梳理，就已经让我感觉醍醐灌顶。我一直以为凸集和凸函数只是数学上的概念，但书里通过大量的几何直观解释，让我深刻理解了它们在现实世界中的意义，比如为什么很多实际优化问题都能转化为凸优化问题，以及凸优化问题之所以“容易”解决，究竟“容易”在哪里。接下来的对各种优化方法，如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等的详细阐述，更是让我受益匪浅。我过去写代码实现这些算法时，常常是照猫画虎，知其然不知其所以然，容易出现各种bug，调试起来也费时费力。但通过这本书，我终于搞清楚了每一步背后的数学原理，每一种方法的收敛性条件，以及它们各自的优缺点和适用场景。特别是对一些进阶算法的讲解，例如内点法，作者的讲解思路非常清晰，层层递进，即使是第一次接触，也能逐渐领会其中的奥妙。书中的例子也十分丰富，涵盖了机器学习、工程设计、金融建模等多个领域，这些真实的案例让我更加直观地感受到了优化理论在解决实际问题中的强大力量。我甚至开始尝试着将书中讲到的算法应用到我自己的项目中，效果显著。这本书的出版，对于我这样希望深入理解并应用最优化技术的研究者和工程师来说，无疑是一份宝贵的财富。它不仅仅是一本教科书，更像是一本引路人，为我打开了通往更广阔优化世界的大门。我强烈推荐给所有对最优化领域感兴趣的朋友，无论你是初学者还是有一定基础，都能从中获得极大的启发。

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不错哦，柿子好评价哦

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书很好，正品。快递挺快。好评。。。。

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不错哦，柿子好评价哦

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很不错的书

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非常专业的书，对于实际研究有参考意义。

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很不错的书

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评分☆☆☆☆☆

很棒的书，讲的很清晰