本书系统介绍锥约束优化的**性理论与增广Lagrange方法，主要内容包括变分分析的相关基础、约束集合的切锥与二阶切集、对偶理论、非线性锥约束优化的一阶**性条件和二阶**性条件、三类重要的锥约束优化的**性条件、凸规划的内点算法以及非凸半定规划的增广Lagrange方法的收敛速度估计等.
整数规划是运筹学与最优化理论的重要分支之一.整数规划模型、理论和算法在管理科学、经济、金融工程、工业管理和其他领域有着广泛的应用.本书主要介绍经典的线性整数规划理论和算法，同时简单介绍近年发展起来的非线性整数规划理论.主要内容包括:线性和非线性整数规划问题和模型、线性规划基础、全单模矩阵、图论和网络流问题、算法复杂性理论、分校定界算法、割平面方法、多面体和有效不等式理论、整数规划对偶理论、0-1二次整数规划与SDP松弛、0-1多项式整数规划等.
\"本书共16章,内容包括绪论、线性规划(模型及图解法、单纯形法、对偶模型、灵敏度分析、线性规划的应用)、运输问题、整数线性规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、网络计划技术、决策分析、对策论、排队论、存储论。各章按照“问题—模型—求解—应用”这样的结构组织编写，旨在突出运筹学定量管理的原理和方法。本书对基本概念、基本理论、基本算法做了系统的介绍，对模型求解，既重视基本算法的介绍，又强化计算机软件包的使用，通过例题介绍了运筹学在经济管理、金融工程、工商管理及工程优化设计等领域中的应用。各章后均附有习题，以帮助学生复习基本知识和检查学习效果。本书可作为高等院校经济管理类和理工类相关专业高年级本科生、研究生、MBA的教材。\"
本书介绍了线性规划、对偶理论、整数规划、目标规划、运输与指派问题、网络模型、网络计划、动态规划、排队论、存储论、决策论、多属性决策与博弈论等运筹学主要分支的基本理论、基本概念和计算方法，用较多的例题介
本书介绍了凸优化中的主要复杂性定理及其相应的算法。从黑箱优化的基本理论出发，内容材料是朝着结构优化和随机优化的新进展。我们对黑箱优化的介绍，深受Nesterov的开创性著作和Nemirovski讲稿的影响，包括对切割平面方法的分析，以及（加速）梯度下降方案。我们还特别关注非欧几里德的情况（相关算法包括Frank Wolfe、镜像下降和对偶平均法），并讨论它们在机器中的相关性学习。我们慢慢的介绍了FISTA（优化一个光滑项和一个简单的非光滑项的和）、鞍点镜像代理（Nemirovski平滑替代Nesterov的光滑）和一个对内点方法的简明描述。在随机优化中，我们讨论了随机梯度下降、小批量、随机坐标下降和次线性算法。我们还简单地讨论了组合问题的凸松弛和随机性对取整（四舍五入）解的使用，以及基于随机游动的方法。
本书主要包括线性规划、运输问题、动态规划、排队论、目标规划、图与网络分析、存储论及决策分析等内容。这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识。作为教材，本书着重阐述基本思想、有关理论和应用方法，力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。为了便于学生 好地理解和掌握教材中的有关内容，编者还编写了《运筹学学习指导及习题集》一书，与主教材配套使用。本书主要作为高等院校经济管理类专业本科生的教材，也可作为其他专业本科生、研究生的教材或教学参考书。对于希望了解、认识及应用运筹学的各类人员都有一定的参考价值。
本书是与机械工业出版社出版的《运筹学》第3版（吴祈宗主编）教材相配套的学习指导及习题集，内容包括《运筹学》教材中各章节的学习要点及思考题、课后习题参考解答、补充练习题及解答等。安排这些内容的主要目的是帮助读者 好地学习《运筹学》教材，消化教材中的知识，提高学习效果。本书是编者多年教学经验的总结，在内容安排上重视阐述基本思想、理论与方法，力求做到深入浅出、通俗易懂、适于自学。 本书主要供高等院校经济管理类专业的本科生使用，也可作为其他专业本科生、研究生的参考书。
本书主要包括线性规划、运输问题、动态规划、排队论、目标规划、图与网络分析、存储论及决策分析等内容。这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识。作为教材，本书着重阐述基本思想、有关理论和应用方法，力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。为了便于学生 好地理解和掌握教材中的有关内容，编者还编写了《运筹学学习指导及习题集》一书，与主教材配套使用。本书主要作为高等院校经济管理类专业本科生的教材，也可作为其他专业本科生、研究生的教材或教学参考书。对于希望了解、认识及应用运筹学的各类人员都有一定的参考价值。
