最优化计算方法与实现

作者:蒋金山

页数:151

出版时间:2012-2

价格:18.00元

isbn号码:9787562335955

具体描述

本教材的基本内容包括:Matlab系统概述,最优化理论概述,Matlab优化工具箱简介,无约束优化问题、约束优化问题、多目标规划、整数规划、方程求解、大规模优化问题、现代优化方法等.

用户评价

这本书的章节逻辑安排显得相当跳跃和混乱，完全没有一条清晰的学习路径可以引导读者。它似乎是把作者在不同时间、针对不同听众写的一些讲义片段生硬地缝合在一起。例如，第三章还在详细讨论等式约束的处理，而紧接着的第四章却突然跳到了随机梯度下降的变种讨论，两者之间缺乏必要的过渡和联系，使得读者很难建立起完整的知识体系。我花了大量时间在不同章节间来回翻阅，试图寻找不同方法之间的内在联系，但收效甚微。这种“拼盘式”的结构，对于需要系统性学习优化理论的研究生来说，无疑是一场灾难，因为它要求读者自己去构建原本应该由作者清晰呈现的知识框架，这无疑增加了学习的认知负荷。

如果我必须用一个词来概括这本书的“价值”，那可能就是“过时但尚可引用”。这本书的参考书目部分暴露了其年代感，引用文献大多集中在九十年代初甚至更早，对于近二十年优化领域取得的突破性进展，如大规模优化、并行计算框架下的加速策略等，完全没有提及。这意味着，任何想要基于这本书开展前沿研究的读者，都必须在读完之后立即进行大量的“知识更新”工作，去寻找当代学者的最新论文来填补巨大的时间鸿沟。它更像是一个历史文献档案，记录了某个时期学者们思考问题的路径，但它绝不能作为当前进行任何严肃学术研究或工程开发的唯一指南。它的存在，更多地是提醒我们，知识更新的速度是多么的迅猛和无情。

从“实现”这个承诺来看，这本书的表现只能用“力不从心”来形容。虽然书名里提到了“实现”，但提供的代码示例极其简陋，多是用伪代码或者极其老套的Fortran/C语言片段拼凑而成，缺乏现代编程语言如Python或Julia的范式支持，更别提面向对象的封装和模块化设计了。这些示例代码不仅难以直接移植到实际工程项目中，而且充满了冗余和低效的结构，初学者可能会因此养成不良的编程习惯。更别提，很多关键的数值稳定性处理和边界条件检查在代码中被完全忽略了，这在实际的数值计算中是致命的缺陷。我尝试着将书中的一个线性规划例子用自己的Python库重写一遍，发现原书的实现效率比我优化后的版本慢了近百倍，这简直是对“计算方法”四个字的一种讽刺。

坦白讲，这本书在理论深度上的挖掘力度远不如我预期的“前沿”二字所暗示的那样。它似乎更像是一个高度浓缩的综述，把市面上常见的一些经典算法——比如单纯形法、内点法——的皮毛罗列了一遍，但对于这些方法背后的数学本质和收敛性证明，着墨甚少，往往是一笔带过，只给出了一个“如此操作即可”的结论。对于真正想深入探究为什么这些方法有效、以及在特定约束条件下如何改进其效率的专业人士来说，这本书的作用更像是快速入门时的速查手册，而非系统的理论基石。我尤其失望的是，对于现代优化领域热点——例如大规模随机优化、深度学习中的优化器设计——的讨论几乎是空白，这使得这本书在时效性上落后了不止一个时代，更像是一份停留在二十年前的“标准参考书”。

这本书的排版和装帧实在不敢恭维，封面设计得极其老旧，仿佛是上个世纪八十年代的教材，内页的纸张质量也堪忧，泛着不自然的黄色，摸上去粗糙得很。阅读体验因此大打折扣，每次翻阅都像在跟一本历史文物打交道。更要命的是，印刷错误和排版混乱简直随处可见，很多公式的上下标经常错位，甚至连分段符都像是随机撒上去的。我记得有一次为了理解一个关键的迭代过程，我花了近二十分钟才分辨清楚一个被揉成一团的图表到底想表达什么。如果不是因为内容实在太稀缺，我真想立刻把它扔进回收箱。希望未来的再版能够在基础的物理载体上有所改进，毕竟好的内容也需要体面的外表来承载，否则读者很难对它产生持续的阅读兴趣和尊重感。这更像是一个匆忙赶工的草稿集，而非一本经过精心雕琢的学术专著。