本書主要對幾類常用的非線性優化算法：共軛梯度法、擬牛頓法、鄰近點法、信賴域方法以及求解約束優化問題的梯度投影法、有限記憶BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介紹，尤其著重于對這幾類算法的改進和擴展應用，包含對共軛梯度法參數的討論、修正的共軛梯度法、修正的擬牛頓公式及對應的修改的擬牛頓算法、非單調的BFGS類算法、非光滑凸優化的一類鄰近點模式算法、鄰近束方法、帶非單調線搜索的Barzilai-Borwein梯度法、自適應三次正則化信賴域算法、結合有限記憶BFGS的有效集投影信賴域方法、初始點任意的梯度投影法、變形Topkis-Veinott方法、子空間有限記憶BFGS方法等，以及隨機規劃SQP算法和隨機極限載荷分析模型。對應算法均給出了收斂性質的分析，部分算法給出一些算例和數值試驗結果。
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