豪尔赫·诺塞达尔；斯蒂芬·赖特。 数值优化。 （英语） Zbl 0930.65067号 Springer运筹学系列纽约州纽约市：施普林格。xx，636页（1999年）。 本书的主要目标是全面描述解决优化问题的最强大、最先进的技术。由于目前使用的算法被称为处理比过去更大、更复杂的问题，作者强调了大规模优化技术，如内点法、不精确牛顿法、有限记忆法，以及部分可分离函数和自动微分的作用。对其他重要课题，如信赖域法、序列二次规划、约束优化理论、牛顿法和拟牛顿法、非线性最小二乘法和非线性方程组、非线性规划的单纯形法、惩罚法和障碍法进行了详细和全面的讨论。本书一般面向对解决优化问题感兴趣的人，可作为工程、运筹学、计算机科学和数学系的（两学期）优化研究生课程。该书的呈现风格有助于工程、基础科学和工业从业者的自学和直接应用。典型的一章以对当前主题的非严格讨论开始，包括图形和图表，并尽可能排除技术细节。对算法进行了激励、分析和明确说明。主要的理论结果都是封闭的，在许多情况下，都得到了严格的证明。这些证明可以跳过。整本书中的示例显示了实际问题是如何被表述为优化问题的，并且优化过程建模的拟议处理方式很简单，主要用于为算法开发奠定基础。优化软件的用户可以访问NEOS指南http://www.mcs.anl.gov/otc/Guide/SoftwareGuide/用于特定软件包和最新更改。审核人：N.Curteanu（伊阿什） 引用于2评论引用于1776文件 MSC公司： 65千5 数值数学规划方法 65-02年 与数值分析相关的研究展览（专著、调查文章） 90C06型 数学规划中的大尺度问题 90立方 非线性规划 90 C55 连续二次规划型方法 90C53型 拟Newton型方法 90摄氏51度 内部点方法 65Kxx美元 数学规划、优化和变分技术的数值方法 关键词：数值优化；教材；算法；大规模优化；内点法；不精确牛顿法；有限记忆方法；自动微分；信任区域方法；序列二次规划；约束优化；拟牛顿算法；非线性最小二乘法；非线性方程组；单纯形法；惩罚和障碍方法；软件包 软件：ODR确认 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Nocedal}和\textit{S.J.Wright}，数值优化。纽约州纽约市：施普林格（1999；Zbl 0930.65067） 全文： 内政部