Incluye referencias bibliográficas e índice.

Introduction -- Part I Linear Programming -- Basic Properties of Linear Programs -- The Simplex Method -- Duality and Complementarity -- Interior-Point Methods -- Conic Linear Programming -- Part II Unconstrained Problems -- Basic Properties of Solutions and Algorithms -- Basic Descent Methods -- Conjugate Direction Methods -- Quasi-Newton Methods -- Part III Constrained Minimization -- Constrained Minimization Conditions -- Primal Methods -- Penalty and Barrier Methods -- Duality and Dual Methods -- Primal-Dual Methods -- Appendix A: Mathematical Review -- Appendix B: Convex Sets -- Appendix C: Gaussian Elimination -- Appendix D: Basic Network Concepts.

cubre los conceptos centrales de las técnicas prácticas de optimización, con énfasis en los métodos más modernos y populares. Una idea importante es la conexión entre el carácter puramente analítico de un problema de optimización y el comportamiento de los algoritmos utilizados para resolver un problema.. La Parte I es una introducción independiente a la programación lineal. La presentación en esta parte es bastante convencional, abarca los elementos principales de la teoría subyacente de la programación lineal, muchos de los algoritmos numéricos más efectivos y muchas de sus aplicaciones especiales importantes. La Parte II, que es independiente de la Parte I, cubre la teoría de la optimización sin restricciones, incluidas las derivaciones de las condiciones de optimización apropiadas y una introducción a los algoritmos básicos.