整数规划是运筹学与最优化理论的重要分支之一，整数规划模型、理论和算法在管理科学、经济、金融工程、工业管理和其他领域有着广泛的应用，《整数规划》由孙小玲、李端编著，主要介绍经典的线性整数规划理论和算法，同时简单介绍近年发展起来的非线性整数规划理论，主要内容包括：线性和非线性整数规划问题和模型、线性规划基础、全单模矩阵、图论和网络流问题、算法复杂性理论、分枝定界算法、割平面方法、多面体和有效不等式理论

整数规划

A practical, accessible guide to optimization problems with discrete or integer variables

Integer Programming stands out from other textbooks by explaining in clear and simple terms how to construct 

Integer Programming

Emphasizing practical understanding over the technicalities of specific algorithms, this elegant textbook is an accessible introduction to the field of optimization, focusing on powerful and reliable 

Optimization Models

《清华大学研究生公共课教材:数学系列•最优化理论与算法习题解答》对《最优化理论与算法(第2版)》中的习题全部给出了解答。其中，计算题基本按书中给出的方法步骤完成，有利于对最优化方法的理解和掌握；证明题用到一些有关的数学知识和解题技巧，对提高数学素质及深入理解最优化理论与算法是有益的。
《清华大学研究生公共课教材:数学系列•最优化理论与算法习题解答》可供广大读者学习、运用和讲授运筹学时参考。

最优化理论与算法习题解答

《最优化理论与方法》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。《最优化理论与方法》在经济计划、工程设计、生产管理、交通运输等方面得到了广泛应用。

最优化理论与方法

This book is written for programmers who want to get high performance from the software they write. The optimization techniques discussed are applicable to all computers, but are of most interest to d

Software Optimization for High Performance Computing

Convex optimization problems arise frequently in many different fields. This book provides a comprehensive introduction to the subject, and shows in detail how such problems can be solved numerically 

Convex Optimization

本书涵盖了非线性规划的主要内容，包括无约束优化、凸优化、拉格朗日乘子理论和算法、对偶理论和方法等，并包含了大量的实际应用案例 .本书从无约束优化问题入手，通过直观分析和严谨证明给出了无约束优化问题的最优性条件，并讨论了梯度法、牛顿法、共轭方向法等实用算法 .进而本书将无约束优化问题的最优性条件和算法推广到具有凸集约束的优化问题中，进一步讨论了处理约束问题的可行方向法、条件梯度法、梯度投影法、双矩阵

非线性规划（第2版）

《代数组合论：游动、树、表及其他》是代数组合的入门教材，主要内容包括图中的游动、Randon变换、偏序集的Sperner性质、杨图、杨表、矩阵树定理、有向树、定向树以及组合数学中的一些“珍宝”。作者将代数学中一些简单和基本的工具巧妙地应用到组合数学中，每章论述一个经典且有趣的课题，章末简要阐明了所述问题产生的历史背景、相关故事以及现有的应用领域。最后精选的练习指出了相关问题进一步的发展方向。

代数组合论

《最优化方法(第2版)》是为高等学校理工科和管理类本科生编写的一学期使用的“最优化方法”教材，主要内容包括：基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘问题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。全书深入浅出，理论、计算与应用相结合，尽可能避免较深的数学推导和证明。每章后面都有一个小结，并附有习题，易于教学。
《最优化方法(第2版)》可作为信息与计算科学、数学与应

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