第一部分  优化
  第1章  线性规划
    1.1  线性规划问题及其数学模型
    1.2  图解法
    1.3  单纯形法
    1.4  单纯形法的进一步讨论
    1.5  线性规划的对偶理论
    1.6  列生成算法
    本章小结
    习题
    参考文献
  第2章  非线性规划
    2.1  非线性规划基本概念
    2.2  Kuhn Tucker条件
    2.3  牛顿法
    本章小结
    习题
    参考文献
  第3章  整数规划
    3.1  整数规划问题的提出
    3.2  整数规划问题的一般形式
    3.3  整数线性规划算法
    3.4  0-1型规划问题
    3.5  指派问题
    本章小结
    习题
    参考文献
  第4章  随机规划
    4.1  期望值模型
    4.2  机会约束规划模型
    4.3  随机规划的求解
    本章小结
    习题
    参考文献
  第5章  鲁棒优化
    5.1  经典鲁棒优化
    5.2  分布鲁棒优化
    本章小结
    习题
    参考文献
  第6章  遗传算法
    6.1  遗传算法概述
    6.2  遗传算法流程
    6.3  应用案例
    本章小结
    习题
    参考文献
  第7章 粒子群算法
    7.1  粒子群算法概述
    7.2  粒子群算法种类
    7.3  粒子群算法流程
    7.4  应用案例
    本章小结
    习题
    参考文献
  第8章  领域搜索算法
    8.1  邻域搜索概述
    8.2  大邻域搜索
    8.3  变邻域搜索
    8.4  应用案例
    本章小结
    习题
    参考文献
  第9章  模拟退火算法
    9.1  模拟退火算法概述
    9.2  模拟退火算法流程
    9.3  应用案例
    本章小结
    习题
    参考文献
第二部分  预测
  第10章  计量方法
    10.1  时间序列概述
    10.2  线性时间序列模型
    10.3  非线性时间序列模型
    本章小结
    习题
    参考文献
  第11章  机器学习方法
    11.1  机器学习概述
    11.2  支持向量回归
    11.3  同归树
    本章小结
    习题
    参考文献
  第12章  深度学习方法
    12.1  神经网络概述
    12.2  循环神经网络
    12.3  卷积神经网络
    12.4  应用案例
    本章小结
    习题
    参考文献
第三部分  预测与优化一体化方法
  第13章  深度学习的一体化方法应用案例
    13.1  数据描述
    13.2  两阶段方法
    13.3  一体化方法
    本章小结
    习题
    参考文献
附录