優化理論與實用算法
米凱爾·J. 科申德弗 蒂姆·A. 惠勒
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米凱爾·J. 科申德弗 蒂姆·A. 惠勒
本書深入地介紹了實用算法優化的相關內容，講述瞭解決各種問題的計算方法，包括搜索高維空間、處理存在多個競爭目標的問題以及兼顧指標中的不確定性。全書主要涵蓋以下主題：多維導數及其生成，局部下降和一階、二階方法，將隨機性引入優化過程的隨機方法，目標函數和約束都爲線性時的線性約束優化，基於種羣的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型進行優化的方法，不確定性下的優化，不確定性傳播，表達式優化，多學科優化。附錄簡要介紹了本書使用的Julia 編程語言、評估算法性能的測試函數、與導數和優化方法相關的數學概念。 本書適合高等院校數學、統計學、計算機科學等專業的本科生和研究生學習，也可用作相關領域的參考資料。
囫圇吞棗讀了兩遍，收穫不大。書上羅列很多算法的描述，沒到講道理，沒有現實用例。蜻蜓點水一般
翻譯太差。書涵蓋內容廣泛，極少的優化理論的微信讀書電子書
幾乎是能找到的唯一一本完整地講優化理論的書了。 不過很多章節裏的算法就是一帶而過，還需要自己找論文細看。另外翻譯的也一般。