《数值优化2版》：实例与伪代码详解

《数值优化第二版》是一本深入研究数值优化领域的经典教材，由Thomas V. Mikosch、Sidney I. Resnick和Stephen M. Robinson共同编著，作为Springer Series in Operations Research and Financial Engineering系列的一部分。本书旨在为读者提供实用的理论基础和实践经验，通过丰富的实例和伪代码，帮助理解优化问题的解决策略。 该书详细探讨了数值优化的核心概念和技术，包括但不限于线性规划（通过Dantzig和Thapa的《Linear Programming》两卷分别介绍入门和进阶理论与扩展），非线性优化问题的处理，以及多目标优化的处理方法。作者还特别提到了性能分析在制造系统中的应用（Altiok的《Performance Analysis of Manufacturing Systems》）和随机编程的基础（Birge和Louveaux的《Introduction to Stochastic Programming》）。 此外，书中涉及物流和供应链管理的逻辑，提供了理论、算法及实际应用的探讨，如Bramel、Chen和Simchi-Levi的《The Logic of Logistics》。蒙特卡洛方法作为概率模拟的重要工具，也在Fishman的《Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications》中有深入讲解。 对于复杂优化问题的解算方法，如有限维变分不等式和互补问题，Facchinei和Pang的两卷专著《Finite-Dimensional Variational Inequalities and Complementarity Problems》提供了全面的理论框架和求解策略。这些内容不仅适合专业研究人员，也对工程技术人员和学生具有很高的参考价值，因为它们能帮助他们在实际项目中选择和应用最合适的优化技术。 《Numerical Optimization 2nd edition》是一本涵盖了广泛优化问题的综合教材，它将理论知识与实践相结合，是数值优化领域学习者和从业者不可或缺的参考资料。通过阅读这本书，读者不仅能掌握基本概念，还能提升解决实际问题的能力。