优化理论与方法在科学、技术与管理领域中都有着非常直接和广泛的应用，包括当下热门的机器学习、人工智能领域，大部分的方法归根结底都是各种优化模型以及优化方法的应用。通过本课程的学习，希望能培养学习者的优化思维，了解基础的优化理论和凸优化建模技术，并且尝试运用优化软件，动手解决现实中的优化决策问题！

培养目标：⑴掌握优化基础理论、基本算法和方法；⑵培养学习者使用优化理论建模和仿真方法，解决数据中成实际问题；⑶培养学习者积极探索新技术、新方法和继续学习的“理念”。

本课程采用课堂讲授+多媒体教学+实验操作+课堂讨论+课外辅导等多种形式组织教学，教学方法采用启发式教学法和探究式教学法等相结合的教学方法，通过理论学习和实验练习，使学生能够建模解决优化问题、求解无约束优化和约束优化问题，熟练掌握MATLAB+CVX方式求解常见凸优化问题。

高等数学、线性代数、编程基础

参考书目：

1.   刘浩洋, 户将, 李勇锋，文再文，最优化计算方法，高教出版社，2021.

2.   袁亚湘，孙文瑜，最优化理论与方法，科学出版社，2003.

参考课程：

1.   Yu. Nesterov, Introductory Lectures on Convex Optimization. A Basic Course,2004.

2.   Stanford EE364, Convex Optimization.

3. 北京大学，凸优化课程/大数据分析中的算法课程