This book starts with illustrations of the ubiquitous character of optimization, and describes numerical algorithms in a tutorial way. It covers fundamental algorithms as well as more specialized and advanced topics for unconstrained and constrained problems. This new edition of Numerical Optimization contains computational exercises in the form of case studies which help understanding optimization methods beyond their theoretical description when coming to actual implementation.

Ce livre est exclusivement consacre aux algorithmes numeriques d'optimisation (quasi-Newton, faisceaux, programmation quadratique successive, points interieurs); les bases theoriques (conditions d'optimalite, multiplicateurs de Lagrange) sont supposees connues.
Son but est de familiariser le lecteur avec ces algorithmes, qui sont pour la plupart bien classiques. Leur description insiste sur leur implementation numerique, ils peuvent etre programmes directement par un lecteur experimente. Le cote theorique n'est pas pour autant neglige, avec demonstration de chaque theoreme de convergence ou vitesse de convergence; souvent, ces demonstrations utilisent des hypotheses minimales.