具体描述
《最优化模型与实验》系统地介绍了最优化数学模型中的各重要分支，包括线性规划与对偶理论、运输问题、分配问题、图与网络流、动态规划、计划排序、工程统筹、存储论、对策论、统计模型和排队论及其一些特殊优化问题与模型等内容。作者从实际的经济、金融与工程系统和管理等问题中引出最优化理论与方法中的基本模型，使用简洁的，易教、易懂和易操作的方式，系统地论述最优化数学模型在解决各类基本模型时的常用方法和原理及其数学实验。书中还详细地和系统地介绍了优化模型的软件LINDO与LINGO，通过实例编制相关的程序，详细的求解与数学实验使读者便于解决实际应用问题。《最优化模型与实验》可作为高等院校经济、管理和应用数学类各专业及运筹学课程的教材、实验或教学参考书，也可供研究生及相关工程技术与管理人员参考。
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读后感
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用户评价
说实话，我带着点“批判性”的态度去阅读这本书的某些章节，特别是关于大规模优化问题的处理上。市面上很多关于最优化方法的书籍，在处理高维数据或海量约束时，往往会显得力不从心，或者过于依赖现成的商业软件的“黑箱”操作。然而，这部作品的独特之处在于，它非常坦诚地指出了传统算法（比如内点法或某些启发式算法）在遇到“病态”问题时的局限性。作者没有回避这些难点，反而深入探讨了如何通过预处理、尺度变换或子空间方法来改善解的稳定性和收敛速度。我记得有一章专门讨论了随机优化，它没有局限于蒙特卡洛方法，而是引入了方差缩减技术和梯度的随机近似，这些内容在很多综合性教材中是很难找到的深度。更让我眼前一亮的是，书中的案例研究部分，它不仅仅是展示了模型如何建立，更重要的是，它展示了如何“调试”模型。比如，当模型出现退化解或者最优性条件无法满足时，作者提供了一套系统的排查流程，这比单纯的理论推导要实用得多。这本书真正做到了将理论与工程实践紧密结合，展现出一种严谨又不失灵活性的学术态度。
评分这本书给我的直观感受是，它是一本“重度”的、面向未来应用的书。它没有过多纠缠于那些已经被解决得很好的基础问题（比如简单的最小二乘法），而是将大量的笔墨放在了当前研究的前沿和难点上。例如，在深度学习模型权重优化这一热门领域，书中专门辟出章节，讨论了基于随机梯度下降（SGD）的收敛性分析如何受到批次大小（Batch Size）和学习率调度策略的显著影响。作者将经典的凸优化理论，巧妙地嫁接到非凸、高维的现代机器学习场景中，这种跨学科的融合能力是很多纯数学或纯计算机科学书籍所不具备的。而且，书中对“约束满足”问题的态度非常坚决，它没有采用太多“软化”处理，而是坚持从数学本质出发，探讨如何设计出既能保证可行性，又能提升效率的算法。这对于那些在工程中追求极致性能的工程师来说，无疑是一份宝贵的参考资料，它教导我们如何用最严格的数学框架去驾驭那些看似混乱的现实问题。
评分我发现这本书的叙事风格非常具有个人特色，它不像那种冷冰冰的官方标准读物，反而透露出一种老派学者的那种对精确性的执着追求。阅读过程中，我特别注意到作者在引用文献和构建知识体系时的严谨性。他似乎总是在提醒读者，我们今天所依赖的优化技术，其背后是跨越了近一个世纪的数学家们的智慧结晶。在介绍凸包理论时，书中不仅清晰地界定了凸集和凸函数，还用历史的眼光追溯了Carathéodory定理的发展脉络，这为理解后续的线性规划提供了深厚的历史底蕴。这种对知识源头的追溯，使得读者在学习新知识时，心态更加谦逊和敬畏。最吸引我的是它对复杂系统建模的探讨，比如在处理多目标优化时，它非常详尽地比较了帕累托最优、目标加权法以及 $epsilon$-约束法各自的优缺点和适用范围，没有简单地下结论，而是引导读者根据实际问题的性质进行选择。这种深度的对比和分析，远超出了我预期的内容广度，让人感到知识的厚度得到了极大的满足。
评分这部书，我刚拿到手的时候，光是厚度就挺让人震撼的，沉甸甸的感觉，翻开扉页，看到那密密麻麻的公式和符号，心里咯噔了一下。我原本以为这会是一本相对理论化的教材，没想到它在内容组织上花了很多心思。比如，它在介绍基础的线性规划模型时，并没有直接抛出复杂的数学证明，而是先用一个非常贴近实际的生产调度问题作为引子。通过这个例子，读者可以很直观地理解为什么要引入松弛变量、对偶变量这些概念。作者似乎非常懂得“授人以渔”的道理，不只是给出结论，更注重推导过程中的逻辑链条。我尤其欣赏它在讲解非线性优化部分时，对约束条件处理的细腻程度。很多教材只是简单地提及KKT条件，但这本书却详细地探讨了不同类型约束（等式、不等式）在迭代求解过程中对搜索方向的影响，甚至还配有图示来辅助理解，这对于初学者来说，无疑是极大的福音。书中对算法的描述也十分详尽，不仅仅是伪代码，还穿插了对每一步计算复杂度的分析，这让我明白，在实际应用中，选择算法远比记住公式重要得多。整体感觉，这是一部非常扎实的工具书，适合那些想深入理解优化原理，而不是仅仅停留在模型搭建层面的人。
评分初次接触这本厚重的著作时，我最大的疑惑是：它如何平衡“模型构建”与“算法实现”之间的关系？很多书籍要么过于偏向数学建模，模型建立后就戛然而止，留给读者自己去寻找合适的求解器；要么就是纯粹的算法实现指南，对模型背后的业务逻辑挖掘不够深入。这部作品在这方面找到了一个精妙的平衡点。它在每介绍完一类优化问题（如网络流、指派问题）后，都会紧接着用一小节的篇幅，讨论该模型在不同应用场景下的鲁棒性分析。例如，在讨论库存优化模型时，书中不仅展示了如何用动态规划来求解，还模拟了需求波动性对最优策略的影响，并给出了一个基于情景分析的扩展模型。这种层层递进的讲解方式，让我感觉自己不是在阅读一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的顾问进行项目实践。此外，书中对“实验”部分的重视也值得称赞。它没有把实验仅仅当作理论的验证工具，而是将其提升到发现新问题、修正旧模型的高度。通过一系列精心设计的数值实验，读者可以切身体会到参数微小变动对全局解的颠覆性影响。
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