组合优化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:William J. Cook William H. Cunningham William R. Pulleyblank Alexander Schrijver

出品人:

页数:323

译者:史永堂

出版时间:2011-3

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787040319590

丛书系列:组合数学丛书

图书标签:

数学
组合优化
优化
Combinational
Optimizaiton
组合学
计算机技术
math
组合优化
运筹学
算法
数学规划
启发式算法
整数规划
图论
优化方法
人工智能
离散优化

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

组合优化，作为应用数学中最年轻而又至关重要的领域之一，整合了组合数学、线性规划以及算法理论的方法和技巧。由于它在解决从远程通讯到超大规模集成电路、从产品运销到航班机组排班等领域内困难问题方面的成功，这一领域在过去的十年里取得了巨大的、超乎寻常的发展。

《组合优化》是对这一数学分支的一个理想介绍，它适用于离散数学、计算机科学以及运筹学专业的本科高年级学生和研究生。本书由公认的专家团队撰写而成，对经典概念和最新结果都提供了全面而又易懂的讲解。主要涉及以下课题：

·网络流问题

·最优匹配

·多面体的整性

·拟阵

·np-完全性

《组合优化》以通畅而连贯的讲解、基本和高深概念的清晰解释、众多现实生活中的实例、以及颇有助益的技巧训练习题为特征，一定会成为未来许多年里本领域内的标准教科书。

深度学习与神经网络：从基础理论到前沿应用图书信息：书名：深度学习与神经网络：从基础理论到前沿应用作者： [此处可填充虚构的权威作者姓名，例如：张伟, 李芳] 出版社： [此处可填充虚构的专业出版社，例如：清华大学出版社/麻省理工学院出版社（中文版）] 页数/字数：约 800 页 / 50 万字目标读者：计算机科学、数据科学、人工智能领域的研究人员、工程师、高年级本科生及研究生。 --- 内容详述与结构框架本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践驱动的深度学习与神经网络学习路径。它不仅涵盖了从基础数学原理到复杂模型架构的理论深度，更侧重于如何在实际工程问题中有效应用这些技术。全书结构严谨，内容覆盖了经典的前馈网络、卷积网络、循环网络，直至最新的Transformer架构和生成模型。全书共分为五大部分，二十章内容，旨在构建一个从“知其所以然”到“知其如何用”的知识体系。 --- 第一部分：基础奠基——机器学习与神经科学的交汇（第1章至第4章）本部分致力于为读者打下坚实的理论基础，将读者从传统的机器学习视角平稳过渡到现代深度学习的范式。第1章：引言与历史回顾：从感知机到深度学习的演进梳理人工智能、机器学习和深度学习的历史脉络，着重探讨计算能力（摩尔定律）和大规模数据集（大数据）在推动深度学习革命中的关键作用。介绍人工神经网络（ANN）的生物学灵感来源，并区分当前深度学习模型与早期神经网络的根本区别。第2章：核心数学工具箱：线性代数、概率论与优化基础深入复习深度学习所需的核心线性代数概念（张量、矩阵分解、特征值）。详细讲解概率论在模型评估和不确定性处理中的应用（极大似然估计、贝叶斯推断基础）。概述梯度下降法的变体（SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam）的数学推导及其收敛性分析。第3章：感知机与前馈网络（FNN）详述感知机的局限性及其被多层感知机（MLP）超越的原因。剖析激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择、导数特性和饱和问题。重点讲解损失函数（交叉熵、均方误差）的设计原则及其与模型优化目标的关系。第4章：模型训练的艺术：反向传播算法的深入解析通过链式法则对反向传播（Backpropagation）算法进行清晰的、逐层推导，建立梯度计算的直观理解。讨论现代实现中（如自动微分框架）的效率优化，包括计算图的构建与优化。 --- 第二部分：核心架构——深度学习的基石（第5章至第10章）本部分聚焦于深度学习中最具影响力和应用最广泛的两大核心架构：卷积网络和循环网络。第5章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的提取者详尽介绍卷积操作的数学本质、感受野与参数共享机制。深入讲解池化层（Pooling）的功能与必要性。构建经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet/Inception），分析其深度与宽度设计思想的演变。第6章：先进的CNN设计与残差学习重点解析深度残差网络（ResNet）的“残差连接”如何解决梯度消失问题，以及密集连接网络（DenseNet）的特征重用策略。讨论批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程和加速收敛中的作用及其局限性。第7章：序列模型：循环神经网络（RNN）的构建介绍处理时间序列数据的RNN基本结构，并分析标准RNN在长距离依赖（Long-Term Dependencies）上的核心缺陷。详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，解释它们如何有效控制信息流。第8章：序列模型的挑战与优化讨论双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）的结构设计。探讨序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架，为下一部分的注意力机制做铺垫。第9章：自编码器（AE）与降维介绍经典自编码器、稀疏自编码器以及去噪自编码器的结构与原理。探讨其在特征学习、数据压缩和异常检测中的应用。第10章：生成模型导论：变分自编码器（VAE）从概率角度引入变分推断（Variational Inference）。详细推导VAE的目标函数（重构误差与KL散度），并展示如何利用其潜在空间进行数据生成和插值。 --- 第三部分：现代范式——注意力机制与Transformer革命（第11章至第14章）本部分是全书的重点之一，深入探讨了注意力机制如何重塑了深度学习，特别是自然语言处理（NLP）领域。第11章：注意力机制（Attention Mechanism）的原理从软性选择机制的角度出发，解释注意力如何解决Seq2Seq模型中的信息瓶颈。详细讲解加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention，包括Dot-Product Attention）。第12章：Transformer架构的诞生彻底解析“Attention Is All You Need”论文的核心思想，重点关注Self-Attention（自注意力机制）的计算过程。阐述Transformer中的位置编码（Positional Encoding）如何引入序列顺序信息。介绍多头注意力（Multi-Head Attention）的优势与实现细节。第13章：预训练语言模型（PLM）的兴起深入分析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。介绍GPT系列模型的单向（自回归）结构及其在文本生成中的应用。第14章：高效训练与模型微调策略讨论Transformer模型在大型数据集上训练时的内存和计算效率问题。讲解迁移学习、微调（Fine-tuning）以及参数高效微调（PEFT）技术（如LoRA）。 --- 第四部分：前沿与挑战——生成对抗网络与模型调优（第15章至第18章）本部分深入探讨生成模型中的另一大支柱——GANs，并讨论模型泛化、正则化和部署中的实际问题。第15章：生成对抗网络（GANs）的博弈论基础从博弈论角度解释生成器（G）和判别器（D）之间的零和博弈。详细推导原始GAN的目标函数，并分析纳什均衡点。第16章：高级GAN架构与图像生成介绍DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN及其梯度惩罚WGAN-GP）如何稳定GAN的训练过程。探讨条件GAN（cGAN）和StyleGAN在高质量图像合成中的突破。第17章：正则化、泛化与避免过拟合全面回顾Dropout、L1/L2正则化、数据增强（Data Augmentation）等技术。探讨早停法（Early Stopping）的实用性及其与验证集的配合。分析模型复杂度和训练数据量之间的关系，讨论泛化差距（Generalization Gap）。第18章：优化器的进阶与超参数调优对AdamW等现代优化器进行深入剖析。介绍超参数搜索策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）和学习率调度（Learning Rate Scheduling）的最佳实践。 --- 第五部分：应用与未来趋势（第19章至第20章）本部分将理论与实际应用相结合，并展望了该领域的未来发展方向。第19章：深度学习在特定领域的实践计算机视觉（CV）：目标检测（R-CNN系列、YOLO/SSD）、语义分割（FCN、U-Net）。自然语言处理（NLP）：机器翻译、情感分析、文本摘要的端到端解决方案。强化学习（RL）基础：简要介绍Q学习与策略梯度方法在深度学习框架下的融合（DQN）。第20章：模型部署、可解释性与伦理挑战讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在模型压缩和边缘计算中的重要性。介绍可解释性AI（XAI）方法，如Grad-CAM和SHAP值，用于理解黑箱模型的决策过程。探讨数据偏见、公平性与模型鲁棒性等前沿伦理问题。 --- 本书的独特价值本书最大的特色在于其平衡性和前瞻性： 1. 理论深度与工程实践并重：每一项核心技术（如反向传播、注意力机制）都提供了严谨的数学推导，同时配套大量的伪代码和基于主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的实现示例（不直接提供完整代码，但提供关键步骤讲解）。 2. 结构严谨的知识迁移：确保读者在学习LSTM之后，能自然地过渡到Transformer；在理解了AE之后，能更好地掌握VAE和GAN的原理。 3. 专注于现代架构：给予Transformer及其变体足够的篇幅，体现了对当前工业界和研究界主流技术的深度聚焦。 4. 强调工程化能力：专门辟出章节讨论模型部署、效率优化和可解释性，满足了从研究走向工程落地的需求。通过本书的学习，读者将不仅掌握如何使用深度学习工具包，更能理解底层算法的运行机制，从而具备设计、评估和优化复杂深度神经网络的能力。

作者简介

William J. Cook 现任美国佐治亚理工学院教授, 1983 年获得加拿大滑铁卢大学博士学位, 1998 年被邀请在国际数学家大会上作45 分钟报告, 2003 年、2004年、2009 年分别担任Beale-Orchard-Hays 奖、George Polya 奖、Fulkerson 奖的评审主席. 主要研究领域为整数规划与组合优化, 所出版的专著《The TravelingSalesman Problem: A Computational Study》于2007 年获Lanchester 奖.William H. Cunningham 现任加拿大滑铁卢大学数学系教授, 1971 年获得博士学位, 主要研究领域为组合优化.

目录信息

《组合优化》
著者简介
序言
译者序
第一章问题和算法 1
x1.1 两个问题 1
x1.2 度量运行时间 4
第二章最优树和最优路 9
x2.1 最小生成树 9
x2.2 最短路 18
第三章最大流问题 35
x3.1 网络流问题 35
x3.2 最大流问题 35
x3.3 最大流和最小割的应用 43
x3.4 压入重标记最大流算法 57
x3.5 无向图中的最小割 66
3.5.1全局最小割(66) 3.5.2割树(72)
x3.6 多商品流 78
第四章最小费用流问题 83
x4.1 最小费用流问题 83
.x4.2 原始最小费用流算法 92
x4.3 对偶最小费用流算法 102
x4.4 对偶尺度放大算法 107
第五章最优匹配 115
x5.1 匹配和交错路 115
x5.2 最大匹配 122
x5.3 最小权完美匹配 130
x5.4 t-连接和邮递员问题 148
x5.5 一般匹配问题 162
x5.6 几何对偶和goemans-williamson 算法 170
第六章多面体的整性 177
x6.1 凸包 177
x6.2 有界多面体 181
x6.3 侧面 188
x6.4 整有界多面体 195
x6.5 全幺模性 197
x6.6 全对偶整性 201
x6.7 割平面 204
x6.8 分离与优化 212
第七章旅行售货商问题 217
x7.1 引言 217
x7.2 tsp 的启发式方法 218
x7.3 下界 228
x7.4 割平面 236
x7.5 分支定界 242
第八章拟阵 247
x8.1 拟阵及贪婪算法 247
x8.2 拟阵: 性质, 公理, 构造 255
x8.3 拟阵交 260
x8.4 拟阵交的应用 266
x8.5 赋权拟阵交 268
第九章np 和np-完全性 279
x9.1 引言 279
x9.2 字 280
x9.3 问题 281
x9.4 算法和运行时间 282
x9.5 np 类 283
x9.6 np-完全性 285
x9.7 适定性问题的np-完全性 285
x9.8 一些其他问题的np-完全性 287
x9.9 图灵机 290
附录a 线性规划 293
参考文献 303
名词索引 313
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，从基础概念的介绍，到经典问题的剖析，再到现代算法的探讨，层层递进，逻辑清晰。作者在开篇就为读者构建了一个清晰的知识框架，让我对组合优化的整个领域有一个宏观的认识，这对于我这样的初学者来说至关重要。书中对各种优化模型的数学表达和求解方法进行了详尽的阐述，虽然涉及到一些数学公式，但作者都给出了非常详细的推导过程和直观的解释，让我能够理解公式背后的逻辑，而不是死记硬背。我特别欣赏书中对于“NP-hard”问题的讨论，这让我明白了为什么有些问题难以找到精确解，以及在实际应用中需要采取近似算法或启发式算法来处理。关于启发式算法的部分，书中介绍的遗传算法、模拟退火算法等，都配有清晰的伪代码和算法流程图，并且通过具体的例子展示了它们是如何工作的。我尝试着按照书中的描述，用Python实现了一个简单的遗传算法，虽然过程有些曲折，但最终能够得到一个不错的解决方案，这让我非常有成就感。此外，书中还涉及了一些高级的主题，例如整数规划、混合整数规划等，这些内容虽然难度较大，但作者的讲解仍然深入浅出，让我对这些前沿领域也有了初步的了解。总的来说，这本书提供了一个非常全面且系统的组合优化学习路径，无论是入门还是深入，都能从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计都非常用心，每一页都经过精心设计，阅读起来非常舒适。纸张的质量很好，印刷清晰，即使是复杂的公式和图表也能够清晰地呈现。我特别喜欢书中对“数学规划”的深入讲解，它是我理解组合优化问题的基础。书中详细地介绍了各种数学规划模型，如线性规划、整数规划、非线性规划等，并且对每种模型的特点和应用场景进行了详细的说明。作者在讲解过程中，注重理论与实践相结合，通过大量的实际案例，让我能够更好地理解抽象的数学概念。例如，在讲解“网络流问题”时，作者将其与物流配送、通信网络等实际应用场景相结合，让我能够直观地理解网络流模型的作用。书中还对各种求解算法进行了详细的介绍，包括精确算法和近似算法。我尝试着运用书中介绍的“匈牙利算法”来解决一个指派问题，通过书中的详细步骤，我能够清晰地看到算法是如何找到最优的匹配的。此外，书中还涉及了一些前沿的优化技术，如“多目标优化”、“鲁棒优化”等，这些内容让我对组合优化领域有了更广阔的视野。这本书为我提供了一个系统性的学习路径，让我能够从入门到精通，逐步掌握组合优化的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑清晰。作者在开篇就为读者构建了一个清晰的知识框架，让我对组合优化的整个领域有一个宏观的认识，这对于我这样的初学者来说至关重要。书中对各种优化模型的数学表达和求解方法进行了详尽的阐述，虽然涉及到一些数学公式，但作者都给出了非常详细的推导过程和直观的解释，让我能够理解公式背后的逻辑，而不是死记硬背。我特别欣赏书中对于“NP-hard”问题的讨论，这让我明白了为什么有些问题难以找到精确解，以及在实际应用中需要采取近似算法或启发式算法来处理。关于启发式算法的部分，书中介绍的遗传算法、模拟退火算法等，都配有清晰的伪代码和算法流程图，并且通过具体的例子展示了它们是如何工作的。我尝试着按照书中的描述，用Python实现了一个简单的遗传算法，虽然过程有些曲折，但最终能够得到一个不错的解决方案，这让我非常有成就感。此外，书中还涉及了一些高级的主题，例如整数规划、混合整数规划等，这些内容虽然难度较大，但作者的讲解仍然深入浅出，让我对这些前沿领域也有了初步的了解。总的来说，这本书提供了一个非常全面且系统的组合优化学习路径，无论是入门还是深入，都能从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常愉快，作者的文字功底相当深厚。他能够用非常生动形象的比喻来解释抽象的数学概念，让原本枯燥的理论变得引人入胜。比如，在讲解“图论”在组合优化中的应用时，作者将城市之间的道路比作图中的边，而城市本身则比作图中的节点，通过这样的类比，我能够轻松地理解各种图算法是如何用于解决路径规划、网络连接等问题的。书中还引用了大量的历史故事和名人轶事，将数学家的智慧和探索精神融入到讲解中，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对数学这门学科产生了更深的敬意。我对书中“剪枝算法”的讲解印象深刻，作者通过一个简单的例子，清晰地展示了如何通过设定合理的界限，有效地排除掉不可能的最优解，从而大大提高了搜索效率。这种“排除法”的思维方式，不仅在数学中适用，在日常生活中也极具借鉴意义。此外，书中还对“回溯算法”进行了详细的阐述，通过递归的思路，一步步地探索所有可能的解空间，直到找到最优解。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性和推理的清晰性，每一个步骤都力求让读者能够理解。这本书的语言风格非常独特，既有科学的严谨，又不失文学的雅致，读起来让人感觉像是在与一位学识渊博的朋友交流，获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常有深度，作者对于组合优化领域的理解非常透彻。他不仅介绍了经典的优化模型和算法，还探讨了许多前沿的研究成果。我尤其欣赏书中对“动态规划”的讲解，作者通过递推关系和状态转移方程，清晰地阐述了动态规划的核心思想，并将其应用于各种实际问题，如最长递增子序列、背包问题等。书中还对“图论”在组合优化中的应用进行了详细的阐述，包括最短路径问题、最小生成树问题等，并介绍了多种求解算法，如Dijkstra算法、Prim算法等。我尝试着运用书中介绍的“Dijkstra算法”来解决一个简单的路径规划问题，通过书中的步骤，我能够清晰地看到算法是如何找到最短路径的。此外，书中还涉及了许多“启发式算法”和“元启发式算法”，如遗传算法、模拟退火算法等，这些算法在解决大规模、复杂优化问题时具有独特的优势。作者通过生动形象的例子，展示了这些算法是如何模拟自然界的现象来寻找最优解的，这让我对人工智能和算法的强大能力有了更深刻的认识。这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够从不同角度理解组合优化，并将其应用于各种实际场景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧精美，纸张厚实，印刷清晰，阅读体验极佳。封面设计简洁而富有内涵，给人一种专业和严谨的感觉。内容方面，作者将组合优化的理论与实际应用巧妙地结合起来，通过丰富的案例分析，将抽象的概念解释得生动易懂。我尤其欣赏书中对于“图论”在组合优化中的应用的阐述，比如如何利用图算法来解决路径规划、网络优化等问题。作者详细介绍了Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，并且通过具体的实例展示了这些算法的应用过程。我也尝试着将书中介绍的“贪心算法”应用到我工作中遇到的一个实际问题中，效果显著，让我对算法的威力有了更深的体会。书中对“动态规划”的讲解也非常透彻，通过递推关系和状态转移方程，清晰地阐述了动态规划的核心思想。我尝试着运用书中介绍的“背包问题”的动态规划解法，成功地解决了实际问题。此外，书中还涉及了一些前沿的优化技术，如“整数规划”、“非线性规划”等，这些内容为我打开了新的视野，让我对组合优化领域有了更广阔的认识。总而言之，这本书是一本集理论性、实践性和趣味性于一体的优秀著作，无论对于初学者还是有经验的从业者，都能从中获得宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧非常精美，硬壳封面，纸张厚实且有质感，拿到手里就有一种沉甸甸的期待感。封面设计简洁大方，没有过多的装饰，只有一个用几何图形巧妙组合而成的“组合优化”字样，色彩搭配也非常沉稳，给人一种专业和深邃的感觉。翻开书页，印刷清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒适。内容方面，我主要关注的是它在实际应用中的指导意义。虽然我并非数学专业出身，但书中通过大量的案例分析，将抽象的组合优化理论与实际生产、生活中的问题巧妙地联系起来，例如如何安排生产计划以达到最高效率，如何优化物流配送路线以节省成本，甚至是如何在有限的资源下进行最优配置，这些都让我看到了理论知识的强大力量。作者的语言通俗易懂，没有过多地使用晦涩难懂的专业术语，而是通过形象的比喻和生动的描述，将复杂的概念解释得清晰明了。即使是像旅行商问题、背包问题这样的经典难题，在书中也得到了非常细致的讲解，并且提供了多种解决思路和算法，让我对这些问题有了更深入的理解。我尤其喜欢的是书中对于不同算法的优缺点进行的对比分析，这有助于我根据实际需求选择最合适的工具。读完这本书，我感觉自己的思维方式得到了很大的启发，看待问题也变得更加系统和有条理，仿佛掌握了一套分析和解决问题的“秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容涉及的领域非常广泛，它不仅仅是一本关于组合优化的书籍，更像是一部关于“如何做出最优决策”的百科全书。书中从最基础的“什么是优化”开始，逐步深入到各种复杂的优化模型和求解算法。我尤其喜欢的是书中关于“模型构建”的部分，作者详细地阐述了如何将实际问题抽象成数学模型，包括如何定义变量、目标函数和约束条件。这对于我理解和应用组合优化技术至关重要。在模型构建之后，书中还详细介绍了各种求解算法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等，并且对每种算法的适用范围和优缺点进行了清晰的说明。我尝试着运用书中介绍的“单纯形法”来求解一个简单的线性规划问题，通过手动计算，我能够清晰地看到算法的每一步操作，以及它是如何逐步逼近最优解的。书中还涉及了大量的“启发式算法”和“元启发式算法”，如蚁群算法、粒子群算法等，这些算法在解决大规模、复杂优化问题时具有独特的优势。作者通过生动形象的例子，展示了这些算法是如何模拟自然界的现象来寻找最优解的，这让我对人工智能和算法的强大能力有了更深刻的认识。这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够从不同角度理解组合优化，并将其应用于各种实际场景。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经常需要处理数据分析和决策支持的从业者，我一直在寻找一本能够帮助我提升解决问题能力的著作。这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的工具手册。书中涵盖了各种经典的组合优化模型，如指派问题、网络流问题、调度问题等等，并且提供了多种有效的求解方法，包括精确算法和近似算法。作者在介绍每种模型时，都会先阐述其应用背景和解决的问题，然后给出数学描述，最后讲解求解算法。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我能够快速理解问题的本质，并掌握相应的求解技术。我尤其关注书中关于“贪心算法”和“动态规划”的章节，它们在很多实际问题中都表现出色。书中通过详细的案例，演示了如何运用这些算法来解决诸如最长公共子序列、背包问题等。我尝试着将书中介绍的算法应用到我工作中遇到的一个具体问题中，通过对数据的预处理和模型的构建，成功地找到了一个比以往更优的解决方案，这让我对组合优化的威力有了更直观的体会。书中的一些高级章节，如“整数规划”和“约束规划”，更是为我打开了新的视野，让我看到了在更复杂的问题场景下如何运用这些强大的数学工具。这本书的实践性非常强，让我觉得学到的知识能够真正地落地，并为我的工作带来实际的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，作者能够用一种非常自然和流畅的方式来解释复杂的数学概念。他善于运用各种生动的比喻和类比，将抽象的理论变得易于理解。比如，在讲解“约束规划”时，作者将各种约束条件比作游戏中的规则，而寻找最优解的过程则比作玩家在遵守规则的情况下，最大化自己的得分。这种生动形象的比喻，让我能够快速地抓住问题的核心。我对书中“线性规划”的讲解印象深刻，作者不仅给出了详细的数学定义，还通过实际案例，如生产计划、资源分配等，展示了线性规划在解决实际问题中的强大威力。书中还对各种求解算法进行了详细的介绍，包括单纯形法、内点法等，并且对每种算法的优缺点进行了清晰的说明。我尝试着运用书中介绍的“单纯形法”来解决一个简单的线性规划问题，通过手动计算，我能够清晰地看到算法的每一步操作，以及它是如何逐步逼近最优解的。此外，书中还涉及了许多“组合枚举”的技术，如分支定界法、回溯法等，这些算法在解决NP-hard问题时具有重要的应用价值。这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够从不同角度理解组合优化，并将其应用于各种实际场景。

评分☆☆☆☆☆