### 数学规划新进展
#### 一、综述与背景
《数学规划新进展》是一部由David Gao、Ning Ruan与Wenxun Xing共同编辑的学术著作，收录了数学规划领域的最新研究成果。该书作为Springer Proceedings in Mathematics & Statistics系列的一部分，为读者提供了深入理解全球优化及其他相关领域的新趋势与技术的机会。
#### 二、编者介绍
1. **David Gao**：Federation University Australia的School of Science, Information Technology and Engineering教授。
2. **Wenxun Xing**：清华大学数学科学系教授。
3. **Ning Ruan**：同样来自Federation University Australia的School of Science, Information Technology and Engineering。
#### 三、Springer Proceedings in Mathematics & Statistics系列简介
该系列涵盖了数学与统计学所有领域的会议及研讨会精选论文集。除了整体评估每个提案的兴趣、科学质量与时效性外，每一章节都经过同行评审，确保达到顶级期刊的质量标准。因此，该系列为数学与统计研究社区提供权威性的报告，涵盖最激动人心的研究方向。
#### 四、书籍主要内容与特点
- **主题广泛**：本书涵盖了数学规划中的多个关键主题，包括但不限于非线性规划、整数规划、多目标优化等。
- **前沿进展**：聚焦于数学规划领域的最新研究成果和技术，特别关注全局优化方面的进步。
- **深度分析**：通过详细阐述理论基础、算法设计以及实际应用案例，帮助读者深入了解数学规划的核心概念和技术。
- **实践导向**：不仅局限于理论层面，还强调理论与实践相结合，提供了大量实例分析，便于研究人员理解和应用这些方法。
- **高质量标准**：所有章节均经过严格的同行评审过程，确保了内容的准确性和可靠性。
#### 五、适用人群
- **学术研究人员**：对于正在从事或计划进入数学规划领域的学者来说，本书是宝贵的参考资料。
- **工程技术人员**：对于那些希望了解如何将数学规划应用于实际问题解决的专业人士而言，本书提供了实用的方法论指导。
- **高校教师与学生**：适合用作研究生课程教材，帮助学生建立坚实的理论基础并掌握最新的研究动态。
#### 六、数学规划的关键概念
1. **非线性规划**（Nonlinear Programming, NLP）：涉及寻找函数极值的问题，其中函数可以是非线性的。
2. **整数规划**（Integer Programming, IP）：要求部分或全部变量取整数值的一类优化问题。
3. **多目标优化**（Multi-objective Optimization, MOO）：处理同时优化多个目标函数的情况，通常没有单一的最佳解。
4. **全局优化**（Global Optimization, GO）：寻找函数全局最小值的过程，而非局部最优解。
#### 七、数学规划的应用领域
- **运营管理**：在供应链管理、物流等领域应用数学规划方法，以提高效率和降低成本。
- **金融工程**：利用数学模型进行风险管理和资产配置。
- **生物信息学**：通过优化算法解决基因组序列比对等问题。
- **人工智能**：机器学习中的许多问题都可以转化为数学规划问题来求解。
#### 八、结语
《数学规划新进展》为读者提供了全面而深入的理解数学规划领域的宝贵资源。无论是对于新手还是资深研究人员，本书都是一个不可或缺的学习工具。通过对本书的阅读，读者不仅能够掌握数学规划的基础理论，还能了解到这一领域最前沿的技术和发展趋势。
