Denne grundige, men lettfattelige graduate læreboken er basert på kursmateriale som har vist seg effektivt. Den dekker både grunnleggende og avansert teori for optimalisering samt algoritmer. Boken omhandler et variert spekter av numeriske metoder og temaer, inkludert gradientbaserte og gradientfrie algoritmer, flerdisiplinær designoptimalisering og usikkerhet. Den gir instruksjoner om hvordan man skal avgjøre hvilken algoritme som er mest hensiktsmessig for en spesifikk applikasjon. I tillegg presenteres en oversikt over modeller og hvordan man forbereder dem for bruk i numerisk optimalisering, inkludert beregning av deriverte. Mer enn 400 visuelle fremstillinger av høy kvalitet og mange eksempler letter forståelsen av teorien, og praktiske tips gir løsninger på vanlige utfordringer innen ingeniørdesignoptimalisering. Boken inneholder også en rekke oppgaver etter hvert kapittel, som øker i vanskelighetsgrad, for å hjelpe leseren med å anvende kunnskapen. I tillegg er det tilgjengelig et online løsningsmanual for instruktører og kildekode for oppgavene, noe som gjør denne boken ideell for både enkeltstudier og kurs.
