优化模型：学习Groovy、Java动态脚本及算法实践

"本书主要介绍了优化模型在编程中的应用，特别是使用Groovy和Java进行动态脚本编程的第二版。内容涵盖了线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络理论、排队论、对策论以及层次分析法等优化问题的解决方法。书中还涉及到Matlab在优化算法中的应用，并提供了大量的习题以帮助读者巩固学习。" 该资源深入探讨了多种优化模型和算法，这对于理解和解决实际问题至关重要。首先，线性规划是一种常见的优化工具，它通过寻找满足特定线性约束条件下目标函数的最大值或最小值来解决问题。在描述中提到的模型中，涉及分配物品的问题，可以用0-1变量表示分配状态，目标函数是最大化中间商的总利润。 接着，整数规划扩展了线性规划，其中变量不仅限于实数，而是必须取整数值。分枝定界法和0-1整数规划是解决这类问题的关键技术，它们在处理如生产计划、资源分配等问题时非常有效。 非线性规划则处理含有非线性函数的目标函数或约束，这在工程、经济等领域中广泛存在。书中介绍的无约束问题和约束极值问题，以及实际应用案例，如飞行管理问题，有助于读者掌握这类问题的解决策略。 动态规划是一种用于决策问题的数学方法，它考虑了决策随时间的演变。书中的内容包括基本概念、计算方法和各种实际应用，如投资分析和生产计划。 图与网络理论是优化问题的另一个重要分支，涵盖最短路径、树、匹配、最大流等概念，这些都是解决物流、网络设计等实际问题的基础。 排队论研究等待和服务时间的统计特性，对于优化服务系统、减少等待时间具有重要意义。书中涵盖了不同类型的排队模型和优化方法。 对策论处理游戏理论和决策分析，包括零和对策和混合策略，适用于解决对抗性决策问题。 层次分析法是一种多准则决策分析方法，适用于复杂问题的排序和决策。 插值与拟合章节讲解了如何构建近似函数来代表数据，包括插值方法和最小二乘法，这对于数据分析和预测十分有用。 最后，数据的统计描述和分析部分讨论了数据的集中趋势、离散程度等统计特征，以及如何对数据进行初步的探索和理解。 这本书全面地涵盖了优化模型的多个方面，结合Matlab的实际应用，为读者提供了一套完整的理论与实践学习资源。无论是对于学术研究还是实际工作，都是宝贵的参考资料。