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导读
适合谁
适合希望把优化模型实现为算法、理解取舍的高年级本科生。可补充凸优化教材，学习目标或可行域较复杂时使用的计算方法。
需要的基础
需要多元微积分、线性代数、基础概率和编程，能计算梯度并理解目标函数。
覆盖内容
联系局部搜索、导数及无导数方法、约束、代理模型和不确定性，通过图与代码比较各方法需要的信息和假设。
如何使用
先做可画图的小问题，建立基准后每次只改一项算法选择。记录初值、停止条件、函数求值次数和结果；将可行性与目标改善分开检查，局部方法用多个起点比较。
版本与来源
本记录对应MIT Press确认的2019年第一版，精装ISBN 9780262039420。作者站点另列第一版免费PDF；2027年第二版预览不与本版混用。
