運籌學——最佳化模型與算法

《運籌學——最佳化模型與算法》是2007年電子工業出版社出版的圖書，作者是拉丁。本書是一本適應當今運籌學發展趨勢的優秀的綜合性入門教材，主要特點是重視建模和算法的結合，引入了相關的建模工具以及用其進行模型開發的基本技巧。

基本介紹

• 書名：運籌學——最佳化模型與算法
• 作者：（美）拉丁（Rardin，R.L.)　著
• ISBN：10位[7121049252]13位[9787121049255]
• 定價：￥89.00元
• 出版社：電子工業出版社
• 出版時間：2007-9-1

內容提要

全書共分14章，前3章介紹數學模型的問題求解和改進搜尋的基本概念與原理，其餘內容則覆蓋了確定型最佳化領域的幾乎全部內容，除了傳統的線性規劃的模型、算法、對偶理論和靈敏度分析等內容以外，還包括了網路流、整數/組合最佳化、非線性規劃和目標規劃等領域的基本模型和主要算法。此外，本書還包含了遺傳算法、模擬退火、禁忌搜尋和分支切割算法等前沿內容。全書採用統一的理論框架，以簡單的“改進搜尋”思路貫穿始終，全面且循序漸進地演繹了各種最佳化算法和方法，包括傳統的單純形法、牛頓法、網路流算法以及各種啟發式算法，使讀者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基礎上，直觀且邏輯性強，易於理解。本書收錄了豐富的實際案例，並有大量上機習題，便於理論結合實踐。

作者簡介

ROilaldL，Rardin，美國數學規劃和最佳化理論及其套用運籌學方面的著名學者。於1974年從喬治亞理工學院獲得博士學位，長期任普度大學工業工程系教授、普度大學能源建模研究組(PEMRG)主任和Regenstrief醫療保健工程研究中心(RCHE)主任，還曾擔任美國國家自然科學基金會運籌學和服務企業項目主任。Raldin教授的教學和研究重點是大規模最佳化的建模與算法，包括在醫療保健系統、交通與物流系統以及能源規劃方面的套用。他曾四次榮獲普度大學在工業工程方面的Pritsker傑出教學獎，是美國工業工程學會、運籌學與管理科學學會以及數學規劃學會的會員。Rardin教授現已加入阿肯色大學。

目錄

CHAPTERIPROBLEMSOLVINGWITHMATHEMATICALMODELS

1.1ORApplicationStories

1.2OptimizationandtheOperationsResearchProcess

1.3SystemBoundaries,SensitivityAnalysis,TractabilityandValidity

1.4DescriptiveModelsandSimulation

1.5NumericalSearchandExactversusHeuristicSolutions

1.6DeterministicversusStochasticModels

1.7Perspectives

Exercises

CHAPTER2DETERMINISTICOPTIMIZATIONMODELSINOPERATIONSRESEARCH

2.1DecisionVariables,Constraints,andObjectiveFunctions

2.2GraphicSolutionandOptimizationOutcomes

2.3Large-ScaleOptimizationModelsandIndexing

2.4LinearandNonlinearPrograms

2.5DiscreteorIntegerPrograms

2.6MultiobjectiveOptimizationModels

2.7ClassificationSummary

Exercises

CHAPTER3IMPROVINGSEARCH

3.1ImprovingSearch,LocalandGlobalOptima

3.2SearchwithImprovingandFeasibleDirections

3.3AlgebraicConditionsforImprovingandFeasibleDirections

3.4UnimodelandConvexModelFormsTractableforImprovingSearch

3.5SearchingandStartingFeasibleSolutions

Exercises

CHAPTER4LINEARPROGRAMMINGMODELS

4.1AllocationModels

4.2BlendingModels

4.3OperationsPlanningModels

4.4ShiftSchedulingandStaffPlanningModels

4.5Time-PhasedModels

4.6ModelswithLinearizableNonlinearObjectives

Exercises

CHAPTER5SIMPLEXSEARCHFORLINEARPROGRAMMING

5.1LPOptimalSolutionsandStandardForm

5.2Extreme-PointSearchandBasicSolutions

5.3TheSimplexAlgorithm

5.4DictionaryandTableauRepresentationsofSimplex

5.5TwoPhaseSimplex

5.6DegeneracyandZero-LengthSimplexSteps

5.7ConvergenceandCyclingwithSimplex

5.8DoingItEfficiently:RevisedSimplex

5.9SimplexwithSimpleUpperandLowerBounds

Exercises

CHAPTER6INTERIORPOINTMETHODSFORLINEARPROGRAMMING

6.1SearchingthroughtheInterior

6.2ScalingwiththeCurrentSolution

6.3AffineScalingSearch

6.4LogBarrierMethodsforInteriorPointSearch

6.5DualandPrimal-DualExtensions

Exercises

CHAPTER7DUALITYANDSENSITIVITYINLINEARPROGRAMMING

7.1GenericActivitiesversusResourcesPerspective

7.2QualitativeSensitivitytoChangesinModelCoefficients

7.3QuantifyingSensitivitytoChangesinLPModelCoefficients:ADualModel

7.4FormulatingLinearProgrammingDuals

7.5Primal-to-DualRelationships

7.6ComputerOutputsandWhatIfChangesofSingleParameters

7.7BiggerModelChanges,Reoptimization,andParametricProgramming

Exercises

CHAPTER8MULTIOBYECTIVEOPTIMIZATIONANDGOALPROGRAMMING

8.1MultiobjectiveOptimizationModels

8.2EfficientPointsandtheEfficientFrontier

8.3PreemptiveOptimizationandWeightedSumsofObjectives

8.4GoalProgramming

Exercises

CHAPTER9SHORTESTPATHSANDDISCRETEDYNAMIC

CHAPTER10NETWORKFLOWS

CHAPTER11DISCRETEOPTIMIZATIONMODELS

CHAPTER12DISCRETEOPTIMIZATIONMETHODS

CHAPTER13UNCONSTRAINEDNONLNEARPROGRAMMING

CHAPTER14CONSTRAINEDNONLINEARPROGRAMMING

SELECTEDANSWERS

INDEX