本书是从课程注释中开发出来的,在过去几年中,在瑞典Goteborg(Gothenburg)的Chalmers Technology上,不断更新并用于优化课程。向讲师的注释:本书有助于在大学第二至四年级的学生优化的第一门课程中提供演讲和介绍材料。(在本地网站的课程主页上进行了计算机练习和项目。)本书的重点在于为优化模型和候选最佳解决方案的分析提供可靠的基础,尤其是为了连续优化模型。因此,数学材料的主要部分涉及基于凸度和双重功能的分析和代数,以及对于不受紧张和受约束优化的必要局部/全局最佳选择条件。随后从这些原理及其转化特征分析的自然算法和最经典的算法。这本书回答了“为什么/为什么不呢?”的更多问题。比“如何?”。这种重点选择与主要提供有关如何解决这些优化问题的书籍相反。线性和非线性优化问题的算法数量(本书涵盖的两个主要主题)保持很低;讨论的人被认为是经典的,并有助于说明解决此类优化问题及其与最佳基本理论的联系的基本原理。在代数中,我们假设碱基,规范和基质代数和微积分的主动知识。因此,基于本书的任何课程都应添加有关具体优化问题的项目工作,包括其建模,分析,解决方案和解释。给学生的注释:材料对代数,真实分析和逻辑有所了解。在实际分析中,我们假设序列的积极知识,即集合的基本拓扑,
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