最优化理论与方法，还算通俗，比较适合入门学习，MATLAB版的。
高雷阜著，东北大学出版社出版。

从线性规划，非线性规划，到整数规划和动态规划都有。
最优化方法是指解决最优化问题的具体步骤和技术。常见的最优化方法有：1. **梯度下降法**：是一种迭代优化算法，通过计算目标函数的梯度来确定搜索方向，逐步逼近最优解。2. **牛顿法**：利用二阶导数信息来加速收敛速度，特别适用于二次可微的目标函数。3. **共轭梯度法**：结合了梯度下降法和牛顿法的优点，适用于大型稀疏线性系统。4. **拟牛顿法**：当目标函数的二阶导数难以计算时，可以通过近似二阶导数矩阵来实现类似牛顿法的效果。5. **遗传算法**：是一种基于生物进化过程的全局优化技术，适用于复杂非线性优化问题。6. **模拟退火算法**：模拟金属冷却过程中的物理现象，适用于容易陷入局部最优的问题。
《最优化理论与方法教材》是一本非常适合对最优化感兴趣的学习者的参考书籍。它不仅提供了最优化的基本概念和理论框架，还涵盖了多种实用的最优化方法和技术。对于希望深入了解最优化领域的读者来说，这将是一本非常有价值的教材。