準ニュートン、CG、SQPなど勾配型最適化アルゴリズム（含線形計画法）を詳しく説明する良書。遺伝的アルゴリズムのような進化型や離散（整数）変数を扱うアルゴリズムは扱っていない。

アルゴリズムの動機の説明もしてくれ、文体も堅苦しくなく読みやすい。本書の章立ての構成は、いきなり詳細な説明に入らず、概論と基本的な構成要素から順次説明していく形を取るので、SQPのようなかなり複合的なアルゴリズムでも理解しやすい。

大規模問題に対する適用やFilteringなど、勾配計算、探査方向決定、Merit Functionに関する近年の工夫なども網羅し、実用的で効率の良い手法を知ることが出来る。

Pythonの理工計算ライブラリの定番であるScipyの最適化サブモジュールもこの本(1999年版）をかなり参考にしているので、その数々のアルゴリズムの理解のためにも役立つ。