本書涵蓋優(yōu)化與預測科學的基本知識、基本概念、核心方法及前沿理論。全書分為三部分。第一部分面向優(yōu)化問題，介紹線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、隨機規(guī)劃、魯棒優(yōu)化，以及遺傳算法、粒子群算法、鄰域搜索算法、模擬退火算法等元啟發(fā)式算法。第二部分面向預測問題，從傳統(tǒng)計量模型出發(fā)，結合機器學習和深度學習方法，闡述時間序列預測問題的概念、建模以及求解方法。第三部分介紹預測與優(yōu)化一體化方法，使讀者了解數(shù)據(jù)驅(qū)動決策方法的前沿知識。