优化学习过程总览

前言

绝大部分工程问题都可以抽象成数学问题来求解，其中，最常见问题之一就是优化问题。

解决一个工程优化问题，可以分成两步走，先依据问题涉及的特征、规律建立优化模型而后针对优化问题类型设计求解算法。在深度学习算法泛滥前，对优化问题每一求解步骤都有它的理论推导过程，形成一种不可言喻的美感。针对性地构造独特的求解算法的过程中，充满了主观能动性和创造性。

对于工程问题的建模，不同领域所要具备的专业知识不尽相同，而优化问题的求解却“像”一门“通用”的学问。不管怎样，就此要开启优化学习之旅。

第一站：凸优化

• 路线攻略：参考我的凸优化学习之路
• 起点：线性代数，途径：线性规划，终点：凸优化
• 工具箱：电子书 网课 练习

1 线性规划

1. Linear Optimization and Extensions by Shu-Cherng Fang
2. Linear Programming 课程 by Shu-Cherng Fang

Syllabus

1. Introduction to LP
2. Geometric Interpretation of LP
3. Simplex Method
4. Duality and Sensitivity Analysis
5. Interior Point Method
6. Related Topic

2 凸优化

1. Convex Optimization by Stephen Boyd
2. 凸优化 课程 by 凌青
3. next level