introduction to linear optimization
时间: 2023-06-05 20:47:11 浏览: 164
线性规划是一种数学方法,旨在通过最大化或最小化线性方程的值来解决实际问题。在线性规划中,我们要找到一组变量的值,使得满足一些约束条件的情况下,目标函数能够达到最大或最小值。线性规划的应用非常广泛,例如在生产、物流、金融等领域都有很多应用。线性规划的解法有很多种,其中最常见的包括单纯形法、内点法、分支定界法等。
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《Introduction to Linear Optimization》是线性优化学科领域的重要教材,由Dimitris Bertsimas和John N. Tsitsiklis合著,已经成为该领域的经典教材之一。该书讲述了线性规划(LP)的基础知识,包括线性规划模型和求解方法。
书中分为三个部分,第一部分介绍了线性规划模型的基础知识,例如约束条件、目标函数和术语符号等。第二部分着重介绍线性规划的算法求解方法,例如单纯形法、内点法和分支定界法等,此外还介绍了如何使用线性规划对实际问题进行建模,并给出了很多应用案例。第三部分介绍了线性规划的一些扩展内容,如边际分析、灵敏度分析等。
《Introduction to Linear Optimization》这本书在全球范围内都受到了广泛的认可,特别是在工程领域、应用数学领域和运筹学中。它不仅适用于学生和学者,也适用于工程师和决策者。此外,书中给出了很多例子和应用,这些都是实际问题的解决方案,可以给读者提供实际的操作经验。
总之,《Introduction to Linear Optimization》是线性规划领域中一本很好的入门教材,内容丰富,解决了很多实际问题,并且读者水平要求不高,容易理解,是学习和实践线性规划的重要参考书籍之一。
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《线性优化导论》是一本介绍线性优化基本理论和方法的教材。它详细讲解了线性优化的基本概念和模型建立的方法,以及如何通过数学规划方法求解线性优化问题。
这本书首先介绍了线性优化的基本概念,包括线性规划问题的定义、约束条件和优化目标等。然后,它介绍了线性规划问题的标准形式和标准化过程,使读者能够将实际问题转化为标准的线性规划模型。
接着,这本书详细讲解了线性规划问题的常用解法,包括单纯形法、对偶理论和内点法等。它解释了这些方法的原理和步骤,并给出了具体的求解例子,以帮助读者深入理解和掌握这些方法。
除了基本理论和方法,这本书还介绍了线性规划问题的一些特殊情况和应用。比如,它讨论了边界解、无界解和非可行解等特殊情况,并讲解了如何处理这些情况。此外,它介绍了线性规划在生产计划、运输问题和网络流问题等领域的应用,并给出了具体的实例和应用技巧。
《线性优化导论》是一本很好的线性优化入门教材,适合数学、管理、工程等相关专业的学生和研究人员阅读。它不仅理论严谨,而且实例丰富,帮助读者将理论知识应用到实际问题中。无论是对线性优化感兴趣的初学者,还是需要应用线性规划方法解决实际问题的专业人士,都可以从这本书中获得很多启发和帮助。
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