运筹优化学习资料整理——从小白到入坑
之前写过一篇文章，简单介绍了运筹优化算法工程师的从业情况和能力要求。最近有不少管理科学与工程（物流与供应链，工业工程）、交通运输工程、控制科学与工程（系统工程等）、应用数学（系统科学、统计、运筹）等学科的同学问我小白该怎么入坑，成长路径怎么规划。这里简单分享一下我的学习资料，供大家参考。根据上篇文章提到的四方面能力，我整理了适合新手入坑的相关资源。分别涉及：1)启发式算法，2)精确解算法，3)机器学习算法入门，4)编程与计算机基础。供大家参考～
启发式算法
首先，推荐两本适合新手小白的书:1）matlab智能算法30个案例分析，2）现代优化技术。这两本书比较简单，且注重应用和算法的实现。
然后，安利一下coursera上离散优化建模的网课，那个是香港中文大学和墨尔本大学合作的课程，通俗易懂非常适合小白新手，推荐重点关注从局部搜索到大邻域搜索那几节视频。
最后，推荐两个微信公众号1）华科秦虎老师团队运作的“数据魔术师”，2）业界大佬汇集的“运筹OR帷幄”，这两个公众号都有很多相关的学习资源，涉及启发式算法、精确解算法、机器学习算法等。
其中，数据魔术师启发式算法相关的代码比较全面，由浅入深很适合新手学习。推荐重点关注VRPTW相关的例子，重点参考一下，约束怎么处理，邻域算子怎么设计等。公众号启发式算法整理链接如下：
“运筹OR帷幄”有各路业界学界的运筹大佬不定期分享经验，B站有相关的直播录播，这里扔出链接如下：
精确解算法
这部分内容，其实就是大学与研究生的运筹学课程，基础理论方面主要涉及整数规划、凸优化、非线性规划等。相关教材很多，这里推荐几本适合新手的中文经典教材：1）孙小玲老师的《整数规划》，2）Stephen Boyd（王书宁译）的《凸优化》，3）清华大学肖勇波老师译的《运筹学》，4）叶荫宇老师的《线性与非线性规划》。
当然，经典的英文教材可能更适合希望进一步钻研的同学，这里同样扔出几本：1)Introduction to Linear Optimization, 2) Integer Programming, 3）Model Building in Mathematical Programming.
网课方面，推荐台湾交通大学的公开课，比如孙小玲老师的整数规划，方述诚老师的非线性规划，另外，中科大的凸优化网课也很不错～
1）孙小玲老师的整数规划
2）方述诚老师的非线性规划
3）中科大的凸优化网课
精确解算法主要通过cplex和gurobi求解器来实现，新手建议直接去刷cplex和gurobi求解器的使用教程和help文档。尤其推荐gurobi中文官网的学习资源，质量很高，另外github上也有相关的学习资源。
利用求解器实现精确解算法，建议重点关注大规模优化技术，如列生成（D/W分解），Benders分解，分支定价等。精确解算法，与其说是算法，不如说是模型分解技巧。当模型的变量和约束超过几十万时，直接输到求解器里，通常很难直接快速求解，需要先做模型分解，构建容易求解的子问题等。关于列生成，同济大学梁哲老师在天池做过相关的直播，链接如下：
1）【运筹学直播1】同济教授分享应用算法优化航空运营
2）【运筹学直播2】列生成1
3）【运筹学直播3】列生成2：万变不离其宗，强大的并行机排程！
4）【运筹学直播4】dantzig-wolfe 分解
最后上点私货，我的一个朋友搞了个运筹优化论坛，分享了一些学习资料，感兴趣的可以关注一下：
机器学习算法入门
这方面资料网上很多，相信每个人都能找到适合自己的新手教程。推荐几本非常经典的入坑书，李航的统计学习方法，周志华的西瓜书，深度学习花书。
考虑到前面几部分都分享了网课，基于结构完整性，这里随便给出一些我使用过的学习资料，大家根据自己的需求合理使用，链接如下：
1）《机器学习与深度学习》基础
2）《机器学习与深度学习》进阶
3）唐宇迪：python数据分析与机器学习实战
4）唐宇迪资源汇总
5）基于python机器学习方向最佳学习路线（全套）
6）python3实用编程技巧进阶
上述链接若失效，可私聊我索取最新资源链接~
编程与计算机基础
编程与计算机基础主要涉及计算机组成原理、操作系统、计算机网络和数据结构四部分。非计算机科班出身的同学，这部分可以根据需求走马观花。计算机组成原理、操作系统、计算机网络三部分，推荐非计算机科班的新手一门网课，慕课网：编程必备基础知识，链接如下：
数据结构和数据库方面，推荐去牛客网刷题，剑指offer的78道题，leetcode的数据结构与算法常见题刷一两百道，数据库sql题全部刷一遍，基本就差不多了，这里推荐两个B站UP主的讲解视频，链接如下：
1）大雪菜（主要使用C++刷题）
2）Michelle小梦想家（主要使用python刷题）
运筹优化算法工程师建议懂一门常见的编译性语言（比如C++）和一门脚本语言（一般要求使用python）。前者运行速度比较快，适合用来编写启发式算法，而后者（Python）适合用来调用cplex，gurobi等求解器实现精确解算法，或者是调用sklearn，tensorflow等机器学习包，实现相关功能。
运筹优化目前来看还相对小众，各方面学习资料不如机器学习等热门方向完善，这篇文章暂时先分享这么多，希望能给想入坑的同学一点帮助，同时欢迎各路大佬补充~ 谢谢学长，赞! 很实用，非常感谢！ 港虾 请问下具体实践有什么平台吗？ 这么难[大哭] 居然淘到一个同院宝藏学长，太幸运了！刚好需要这些干货，谢谢
[棒] 请问大佬为找工作集中准备多久时间哇，我也是管理科学与工程专业的，下半年秋招，现在准备不知道是否来得及，目前的基础是会Python，数据结构已经学完，在leecode刷了六七十道题，启发式算法和机器学习算法还在入门阶段。😂😂 很有启发，觉得老师研究很深入。但是，对于纯粹的小白来说，入手还是有点难，再看现代优化技术这本书。老师这么优秀，期待老师在B上来讲！！ 赞同，有时候看书真的很难理解，需要别人讲一讲会更好[捂脸][捂脸][捂脸]