01 / 導讀
導讀
適合誰
適合希望把最佳化模型實作為演算法、理解取捨的高年級大學生。可補充凸最佳化教材，學習目標或可行域較複雜時的計算方法。
需要的基礎
需要多變數微積分、線性代數、基礎機率與程式設計，能計算梯度並理解目標函數。
涵蓋內容
連結局部搜尋、導數及無導數方法、限制、代理模型和不確定性，透過圖與程式比較各方法所需資訊及假設。
如何使用
先做可畫圖的小問題，建立基準後每次只改一項演算法選擇。記錄初值、停止條件、函數求值次數和結果；將可行性與目標改善分開檢查，局部方法用多個起點比較。
版本與來源
本紀錄對應MIT Press確認的2019年第一版，精裝ISBN 9780262039420。作者站點另列第一版免費PDF；2027年第二版預覽不與本版混用。
