本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。本书适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者阅读参考。

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计算机/机器学习

优化方法的研究面临着数据的高维度、不确定性和非凸性等问题，同时，实时求解、分布式处理等需求的日益增多也给优化方法的应用带来了困难。
近年来，优化方法的研究已取得了重要进展，本书对这些工作进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。
本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。全书从基础知识开始讲解，逐步进阶到为机器学习精心设计的复杂算法，涵盖适用于不同场景的算法方案，适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者参考。

作者简介
蓝光辉（Guanghui Lan）　佐治亚理工学院工业与系统工程学院教授，之前曾任教于佛罗里达大学工业与系统工程系。研究方向为随机优化和非线性规划的理论、算法与应用。曾获NSF CAREER奖、INFORMS青年教师论文奖一等奖、INFORMS Computing Society（ICS）奖等。目前担任Computational Optimization and Applications、Mathematical Programming和SIAM Journal on Optimization等期刊的副主编。博士毕业于佐治亚理工学院。

译者简介
刘晓鸿　北京邮电大学计算机学院副教授。研究方向为模式识别与人工智能、嵌入式实时系统、智能交通系统等。博士毕业于中国科学院自动化研究所。

[美]蓝光辉（Guanghui Lan） 著：蓝光辉（Guanghui Lan） 佐治亚理工学院工业与系统工程学院教授，之前曾任教于佛罗里达大学工业与系统工程系。研究方向为随机优化和非线性规划的理论、算法与应用。曾获NSF CAREER奖、INFORMS青年教师论文奖一等奖、INFORMS Computing Society（ICS）奖等。目前担任Computational Optimization and Applications、Mathematical Programming和SIAM Journal on Optimization等期刊的副主编。博士毕业于佐治亚理工学院。

---译者简介---
刘晓鸿 北京邮电大学计算机学院副教授。研究方向为模式识别与人工智能、嵌入式实时系统、智能交通系统等。博士毕业于中国科学院自动化研究所。