本书较为系统地介绍最优化的基本理论与算法，侧重于介绍最优化领域中比较成熟的算法及其收敛性理论。同时，结合作者的研究成果，介绍求解无约束问题的Newton法和拟Newton法的部分改进工作。

本书既注重算法的理论基础，同时也突出对算法的直观结实。每一个算法之后都配有例题，理解方便简易。

本书较为系统地介绍了最优化领域中比较成熟的基本理论与方法，基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件，以及各种算法的收敛性理论，介绍的算法有：求解无约束问题的最速下降法、Newton法、拟Newton法、共轭梯度法、信赖域算法和直接法；求解约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。此外，本书还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效算法，求解全局最优化问题的几种常用算法，作为基本工具，本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和迭代法以及Matlab初步知识。  本书可作为数学类本科各专业和工程类研究生最优化课程的教材，书中的许多章节内容相对独立，使用者可根据需要灵活取舍，本书也可作为工程技术人员的参考书。