"如何使用本书

本书内容涵盖广泛的理论与数学公式，难度较高，常令读者在面对密集的推导与表达时

汗流浃背甚至望而却步。为帮助读者更好地理解并掌握书中的思想，我在此提供学习路径与相关资源，协助读者循序渐进地进入本书的知识体系，并将其有效运用于学业与工作中。

1)学习方法

(1)整体把握，建立框架:建议读者首先关注作者提出的建模思想、框架、策略与实现路径，从整体上理解其技术体系与方法论。

(2)专题研读，结合实践:在总体理解的基础上，选择某一专题深入研究，准确把握公式的理论含义，并通过Python或MATLAB编写代码，将理论与实践紧密结合起来。

(3)迁移应用，发挥价值:结合自身研究方向或工作实践，将相关的建模思想与理论方法加以运用，力求真正发挥其价值。

2)学习路线

(1)通读本书，掌握范式:建议先通读本书，从整体上掌握作者的技术体系和方法论。

(2)专题拓展，研读资源:针对感兴趣的专题，进一步学习作者提供的在线资源。

(3)延伸阅读，代码实践:重点推荐阅读作者的两部著作--Sequential Decision Analytics and Modeling与A Modern Approach to Teaching an Introduction to Optimization(扫描译者序中二维码即可延伸阅读)，并结合作者在GitHub发布的源码进行实战操作。

(4)前沿动态，实时更新:若读者希望及时了解人工智能大模型与强化学习的**技术进展，可扫描译者序中二维码，查看我整理的《AI大模型强化学习技术进展》PPT，以获得持续更新的参考资料。

(5)获取学习资源:本书作者提供了配套的PPT资源以及370个代码示例，扫描译者序中二维码即可下载。"