最优化
非线性最优化基础.pdf
本书从凸分析的观点介绍了非线性最优化的基本理论，讲解了(光滑与非光滑优化问题、半定规划问题等)各类优化问题的最优性理论、稳定性理论、灵敏度分析、对偶性理论以及相关的凸分析基础等，介绍了变分不等式问题、非线性互补问题以及均衡约束数学规划问题等均衡问题的最新结果。
非线性最优化理论与方法（第四版） 王宜举,修乃华 编著.pdf
《非线性最优化理论与方法（第四版）》系统介绍了非线性最优化问题的经典理论和传统优化算法，如约束优化问题的最优性条件、鞍点理论和对偶理论，梯度下降算法、可行方向法、罚函数方法等，同时也介绍了一些新近发展起来的优化理论与算法，如次梯度理论、共轭函数、信赖域方法、临近点方法、交替极小化
数据挖掘与最优化技术及其应用.pdf
本书介绍几类数据挖掘问题优化模型以及用于求解数据挖掘优化模型的优化算法，包括算法设计和数值实验。书中详细介绍了数据分类问题、数据聚类问题、回归问题、等基数的双目录分割问题、数据相关性问题的最优化数学模型以及关联规则挖掘算法和因果规则的近似表示理论。
应用最优化方法及MATLAB实现.pdf
本书系统讲述了如何将最优化方法实现为应用软件，阐述了各种无约束和带约束优化问题的计算方法和程序实现，内容包括：精确/非精确一维搜索、最速下降法、牛顿/拟牛顿法、共轭梯度法、单纯形法、内点法、积极集发、序列二次规划等。
非线性最优化理论与方法 | 2版.pdf
本书系统地介绍了非线性最优化问题的有关理论与方法，主要包括一些传统理论与经典算法，如优化问题的最优性理论，无约束优化问题的线搜索方法、共轭梯度法、拟牛顿方法，约束优化问题的可行方法、罚函数方法和SQP方法等，同时也吸收了新近发展成熟并得到广泛应用的成果，如信赖域方法、投影方法等。
最优化理论与方法.pdf
本书全面、系统地介绍了无约束最优化、约束最优化和非光滑最优化的理论和计算方法，它包括了近年来国际上关于优化研究的最新成果． 本书可作研究生教材，可供从事计算数学、应用数学、运筹学和计算技术的科研人员参考．
广义最优化理论和模型.pdf
本书分为三部分。讲述了凸体理论；介绍了具有锥结构的线性规划、对偶和鞍点，广义线性多目标规划及其推广；以及一些特殊的偏好结构的最优化模型等内容。