Introduction to Applied Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Publishers

作者:Diwekar, Urmila

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9781402074561

丛书系列:

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• 计算机科学
• 数学
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《运筹帷幄：现代决策的数学艺术》 在信息爆炸、竞争日益激烈的当今世界，决策的质量直接关系到个人、组织乃至社会的成败。无论是企业优化生产流程以降低成本、科研机构分配稀缺资源以加速发现，还是政府制定公共政策以提升福祉，核心都在于如何做出最优的选择。而《运筹帷幄：现代决策的数学艺术》正是为探索和解答这一挑战而生的。本书并非简单罗列算法，而是深入剖析了“优化”这一强大思想的本质，揭示了其在解决现实世界复杂问题时的普适性和力量。 本书的目标读者群广泛，涵盖了对决策科学、数据分析、工程技术、经济管理、金融投资等领域感兴趣的专业人士、研究生以及具有扎实数学基础的高年级本科生。我们坚信，理解并掌握优化方法，能够极大地提升解决问题的效率和决策的科学性。 《运筹帷幄》的独特之处在于其体系化的构建和深刻的理论阐释。本书从最基础的数学模型出发，循序渐进地引导读者理解什么是优化问题，以及如何将其抽象化。我们将深入探讨优化问题的基本要素：目标函数（我们试图最大化或最小化什么）、决策变量（我们可以控制的因素）以及约束条件（限制我们选择范围的规则）。通过大量的实例，我们将展示这些抽象概念如何映射到现实世界中的具体场景，例如在物流网络中确定最佳运输路线，在投资组合中平衡风险与收益，或者在产品设计中找到性能与成本的最佳平衡点。 本书的核心章节将围绕各类重要的优化模型展开。我们将首先介绍 线性规划，作为优化领域最基本也是最强大的工具之一。你将学习如何构建线性规划模型，理解其几何解释，并掌握如单纯形法和内点法等经典求解算法的原理。我们会通过生产计划、资源分配、混合问题等生动案例，展示线性规划在工业界和商业中的广泛应用。 随后，我们将转向 整数规划，这是一个更具挑战性但也更贴近许多实际问题的领域。当决策变量必须取整数时（例如，决定是否建造一座工厂，或者分配多少台机器给某个任务），问题就变得复杂起来。本书将详细介绍二元规划、混合整数线性规划（MILP）等概念，并探讨分支定界法、割平面法等求解技术，帮助读者理解如何处理离散决策。 在深入分析非线性问题方面，本书也将提供详实的指导。非线性规划 的目标函数或约束条件中包含非线性项，这使得问题求解的难度显著增加。我们将探讨无约束和有约束的非线性优化问题，介绍诸如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等迭代求解方法，并深入理解它们的收敛性、稳定性和适用范围。本书还会讨论凸优化，这是一个特别重要的子领域，因为凸问题的最优解通常是全局最优解，求解起来相对容易。 此外，《运筹帷幄》还将触及一些更专业的优化领域，为读者打开更广阔的视野。我们会简要介绍 动态规划，这是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大技术，在序列决策、路径寻找等方面发挥着关键作用。我们也会探讨 多目标优化，在现实中，我们常常需要同时优化多个相互冲突的目标（例如，最大化利润和最小化环境污染），本书将介绍处理这类问题的常用方法，如帕累托最优性。 为了让抽象的理论变得鲜活，本书将大量引用来自不同领域的真实案例。这些案例将贯穿始终，帮助读者理解不同优化模型和算法的适用场景，并激发读者将所学知识应用于自身工作和研究的灵感。我们将从制造业、金融业、交通运输业、能源领域、医疗保健，乃至环境保护等多个角度，展示优化方法如何为这些行业带来实质性的改进和突破。 例如，在制造业章节，我们将分析如何利用线性规划来优化生产调度，最小化生产成本并最大化产出；如何运用整数规划来决定设备的最佳配置，以满足不同产品线的需求；以及如何通过非线性规划来优化产品设计参数，以达到最佳的性能指标。 在金融投资领域，我们将探讨如何使用均值-方差模型（一个经典的二次规划问题）来构建最优投资组合，如何应用整数规划来解决资产配置中的离散决策问题，以及如何通过动态规划来制定长期的投资策略。 对于交通运输行业，我们将展示如何利用网络流算法（一种特殊的线性规划）来优化配送路线，减少运输时间和成本；如何使用整数规划来解决车辆路径问题（VRP）；以及如何利用非线性规划来优化交通信号灯的时序，缓解交通拥堵。 除了理论讲解和案例分析，《运筹帷幄》还注重实践能力的培养。本书将提供清晰的伪代码，并建议使用广泛应用的开源优化软件库（如 Python 的 SciPy、PuLP、CVXPY，或 MATLAB 的 Optimization Toolbox）来解决实际问题。通过附带的练习题，读者可以亲自动手构建模型、调用求解器，并解释结果，从而加深对优化技术的理解和掌握。 本书的语言力求严谨而易懂。我们避免使用过于晦涩的数学术语，并在必要时提供详细的解释和直观的类比。我们相信，数学的美在于其简洁和力量，而优化方法正是这种力量的集中体现。通过《运筹帷幄》，我们希望带领读者领略数学的魅力，并赋予他们用科学的方法解决复杂现实问题的能力。 总而言之，《运筹帷幄：现代决策的数学艺术》是一本集理论深度、实践指导和案例分析于一体的优化领域权威著作。它将帮助你构建严谨的数学思维，掌握强大的决策工具，从而在不断变化的现代社会中，做出更明智、更有效的选择，实现“运筹帷幄之中，决胜千里之外”的智慧。这本书不仅仅是一本教科书，更是一次关于如何用数学语言理解和改造世界的探索之旅。

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这本书的装帧质量和纸张手感非常扎实，这对于经常需要带着书本往返于图书馆和咖啡馆的我来说至关重要。我喜欢那种在书页边缘做笔记、画重点的感觉，而这本厚重的书，显然能经受住我的“蹂躏”。从目录结构来看，它似乎涵盖了从经典的线性规划到更复杂的动态规划或启发式算法。我个人的兴趣点主要集中在整数规划和组合优化上，因为这部分内容在物流和排程领域有着不可替代的作用。我期待看到作者在解释整数规划的难度时，能用更具说服力的例子来阐述“NP-难”这个概念，而不是简单地引用一句定义。如果能提供一些关于如何进行模型松弛和近似求解的章节，那就更符合当前工业界对快速求解的需求了。

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说实话，我对“应用”二字是抱有极高期望的。很多理论著作读完后，合上书本，我还是会问：“这跟我日常的工作有什么关系？”这本书的书名明确指向了应用，所以我非常关注它在软件实现和案例研究上的深度。我希望它不仅仅是停留在“可以解决这个问题”的层面，而是能深入到“使用Python/MATLAB等工具包如何高效地构建模型并求解”的层面。比如，如果它能提供一些关于大规模优化问题的求解策略，如何避免陷入局部最优，或者如何处理非线性、非凸问题，那这本书的价值就瞬间提升了好几个档次。我更倾向于那些带有真实世界数据背景的案例，比如供应链优化、机器学习中的模型训练参数选择等，这些才能真正让我体会到优化思想的强大力量，而不仅仅是解一道枯燥的习题。

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初步翻阅下来，这本书的行文风格似乎非常注重逻辑的严谨性，几乎没有看到任何敷衍带过的部分，每个定义和定理的推导都显得步步为营，毫不含糊。这让我感受到作者对知识的尊重和对读者的负责。我特别留意到字体和间距的选择，阅读起来非常舒适，长时间盯着屏幕或纸面后眼睛的疲劳感明显减轻。这一点对于需要长时间钻研优化算法细节的读者来说，是衡量一本好书的重要标准。我非常好奇它在引入随机优化或者鲁棒优化方面的介绍是否足够深入，因为在现实世界中，不确定性是常态。如果能针对不确定性下的决策问题，给出明确的建模框架和求解范式，那么这本书无疑将成为我工具箱里最重要的一本参考书，能够有效指导我处理那些充满变数的实际场景。

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这本书的封面设计真是深得我心，那种简洁又不失专业感的排版，让我忍不住想立刻翻开它。虽然我还没有深入阅读，但光凭这第一印象，我就能感受到作者在内容组织上的匠心独运。从书脊上那清晰的字体到封底的简介，都透着一股严谨又平易近人的气质。我知道，优化理论这块硬骨头，往往让人望而却步，但这本书的包装似乎在向我保证，它会是一把锋利的钥匙，帮我撬开这扇通往实际应用的大门。我特别期待它在案例展示上的处理方式，毕竟“应用”二字是这本书的点睛之笔，希望它能真正做到理论与实践的无缝对接，而不是空洞的数学公式堆砌。如果它能在图表的使用上更加生动直观，那就更完美了，毕竟视觉化的解释往往能起到事半功倍的效果。这种对细节的关注，让我对后续的阅读体验充满了信心，感觉这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，正准备带领我进行一次激动人心的探索之旅。

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拿到这本书的时候，我立刻被它内嵌的章节结构所吸引。感觉作者非常注重知识的循序渐进，不像有些教材上来就抛出复杂的数学模型，让人无所适从。我注意到它似乎在开篇部分花了大量篇幅来铺垫基础概念，这对于我这种虽然略懂统计但对纯粹优化理论接触不深的读者来说，无疑是个巨大的福音。我尤其好奇它如何处理约束条件的引入和处理，因为在实际的工程问题中，约束往往是决定优化方案成败的关键。我希望作者能在这一部分提供足够多的直观例子，比如资源分配、调度问题之类的，这样我才能真正理解那些抽象的柯西-黎曼条件或者KKT条件在现实世界中到底意味着什么。另外，书中对不同优化算法的对比分析，如果能用表格的形式清晰地列出各自的优缺点、适用场景和计算复杂度，那就太棒了，这将极大地提高我查找和应用特定算法时的效率。

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