优化与预测是一门涵盖范围广、应用性强的课程,利用运筹学与数据科学的理论和方法,针对现实中的管理问题进行量化分析,以求得最优解决方案,帮助管理者做出科学决策。本书涵盖优化与预测科学的基本知识、基本概念、核心方法及前沿理论。全书分为三部分。第一部分面向优化问题,介绍线性规划、非线性规划、整数规划、随机规划、鲁棒优化,以及遗传算法、粒子群算法、邻域搜索算法、模拟退火算法等元启发式算法。第二部分面向预测问题,从传统计量模型出发,结合机器学习和深度学习方法,阐述时间序列预测问题的概念、建模以及求解方法。第三部分介绍预测与优化一体化方法,使读者了解数据驱动决策方法的前沿知识。本书适合作为经济管理类专业高年级本科生、研究生的专业课教材,也可作为政府部门、企事业单位的管理干部和工程技术人员学习现代优化与预测方法的参考书。