《数值优化2版》:实例与伪代码详解
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更新于2024-07-20
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《数值优化第二版》是一本深入研究数值优化领域的经典教材,由Thomas V. Mikosch、Sidney I. Resnick和Stephen M. Robinson共同编著,作为Springer Series in Operations Research and Financial Engineering系列的一部分。本书旨在为读者提供实用的理论基础和实践经验,通过丰富的实例和伪代码,帮助理解优化问题的解决策略。
该书详细探讨了数值优化的核心概念和技术,包括但不限于线性规划(通过Dantzig和Thapa的《Linear Programming》两卷分别介绍入门和进阶理论与扩展),非线性优化问题的处理,以及多目标优化的处理方法。作者还特别提到了性能分析在制造系统中的应用(Altiok的《Performance Analysis of Manufacturing Systems》)和随机编程的基础(Birge和Louveaux的《Introduction to Stochastic Programming》)。
此外,书中涉及物流和供应链管理的逻辑,提供了理论、算法及实际应用的探讨,如Bramel、Chen和Simchi-Levi的《The Logic of Logistics》。蒙特卡洛方法作为概率模拟的重要工具,也在Fishman的《Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications》中有深入讲解。
对于复杂优化问题的解算方法,如有限维变分不等式和互补问题,Facchinei和Pang的两卷专著《Finite-Dimensional Variational Inequalities and Complementarity Problems》提供了全面的理论框架和求解策略。这些内容不仅适合专业研究人员,也对工程技术人员和学生具有很高的参考价值,因为它们能帮助他们在实际项目中选择和应用最合适的优化技术。
《Numerical Optimization 2nd edition》是一本涵盖了广泛优化问题的综合教材,它将理论知识与实践相结合,是数值优化领域学习者和从业者不可或缺的参考资料。通过阅读这本书,读者不仅能掌握基本概念,还能提升解决实际问题的能力。
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B-Kalasiky
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