Applied Mathematical Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Stephen P. Bradley

出品人:

页数:716

译者:

出版时间:1977

价格:USD 90.55

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201004649

丛书系列:

图书标签:

• Optimization
• 数学
• 计算机
• 英文原版
• 数学规划
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《运筹帷幄：现代决策与优化精要》 本书旨在为读者提供一个深入理解和应用现代决策科学及优化技术的综合性视角。我们不将目光局限于某一本特定的著作，而是力求勾勒出一幅更广阔的图景，涵盖这一引人入胜领域的核心概念、经典方法以及前沿发展。 核心理念与基石 决策科学与优化，如同我们这个日益复杂的世界中不可或缺的导航系统，指引我们如何在资源有限、目标多元的约束下做出最优选择。本书将从最基础的层面出发，深入剖析“优化”这一核心概念的内涵——如何在给定条件下最大化（或最小化）某一特定目标函数。我们将探讨数学模型在决策过程中的关键作用，如何将现实世界中的问题抽象为数学语言，进而利用严谨的数学工具进行分析和求解。 建模艺术：化繁为简的智慧 本书的首要重点将是“建模”。有效的决策优化始于精确且易于处理的模型。我们将详细介绍构建不同类型数学模型的过程，包括： 线性规划 (Linear Programming, LP)：这是优化领域中最基础也最强大的工具之一。我们将深入讲解线性规划模型的基本结构，包括目标函数、决策变量和约束条件，以及它们如何在实际问题中得到体现，例如资源分配、生产计划、运输调度等。读者将学习如何识别和表述线性规划问题，理解其可行域和最优解的几何意义。 整数规划 (Integer Programming, IP)：当决策变量只能取整数值时，问题就变得更加复杂。本书将区分纯整数规划、混合整数规划和二元规划，并探讨这些模型在需要离散决策的场景中的应用，例如选址问题、调度问题、组合优化等。我们将介绍求解整数规划问题的挑战与常用方法。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP)：现实世界中的许多优化问题并不总是线性的。我们将介绍非线性规划模型的特点，探讨目标函数或约束条件中包含非线性项的情况，以及在处理这类问题时可能遇到的困难和相应的求解技术。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)：对于具有序贯决策特征的问题，动态规划提供了一种结构化的解决思路。本书将阐述动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题，并通过经典案例（如最短路径、背包问题）来展示其强大的威力。 网络优化 (Network Optimization)：许多实际问题可以被建模为图论中的网络结构。我们将介绍各种网络优化问题，如最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题、最小成本流问题等，并探讨高效的算法来解决它们。 约束规划 (Constraint Programming, CP)：不同于传统的数学规划，约束规划侧重于使用约束条件来描述和求解问题。本书将介绍约束规划的基本思想，以及它在解决复杂调度、资源分配和组合搜索问题中的优势。 求解之道：从理论到实践 构建模型只是第一步，如何有效地求解模型才是关键。本书将系统介绍各种重要的求解算法和技术： 单纯形法 (Simplex Method)：作为线性规划的经典算法，我们将详细解析单纯形法的迭代过程，理解其几何解释以及如何识别最优解。 内点法 (Interior-Point Methods)：介绍现代线性规划求解器普遍采用的内点法，探讨其在处理大规模问题时的效率和优势。 分支定界法 (Branch and Bound)：这是求解整数规划问题的核心思想之一。我们将详细讲解分支定界的原理，如何通过划分问题空间和利用界信息来寻找最优整数解。 割平面法 (Cutting Plane Methods)：与分支定界法相辅相成，割平面法通过不断添加新的约束条件来逼近可行域，直至找到整数最优解。 启发式算法与元启发式算法 (Heuristics and Metaheuristics)：对于NP-hard问题，精确求解可能不切实际。本书将介绍各类启发式算法，如贪心算法、局部搜索，以及更高级的元启发式算法，如遗传算法、模拟退火、禁忌搜索等，它们旨在快速找到高质量的近似最优解。 随机优化方法 (Stochastic Optimization)：当问题中包含不确定性时，我们将探讨如何利用随机优化技术，如模拟退火、随机梯度下降等，来处理和优化这些问题。 应用领域：驱动现实世界的进步 本书的价值不仅在于理论的传授，更在于其广泛的实际应用。我们将通过丰富的案例研究，展示决策科学与优化技术如何为各行各业带来显著的效益： 商业与管理：从生产计划、库存管理、供应链优化到营销策略、投资组合优化，优化技术是企业提高效率、降低成本、增加利润的强大引擎。 工程领域：在结构设计、控制系统、通信网络、交通规划等方面，优化技术帮助工程师找到最佳解决方案，实现性能最大化和资源最小化。 金融领域：投资组合优化、风险管理、期权定价、算法交易等都离不开精密的数学模型和优化算法。 运营研究 (Operations Research, OR)：作为优化技术的重要应用领域，本书将深入探讨OR在军事、物流、医疗保健、公共服务等众多领域的实践。 数据科学与机器学习：模型训练、参数调整、特征选择等许多机器学习任务本身就是优化问题。我们将探讨优化技术在人工智能领域的交叉应用。 能源与环境：能源调度、可再生能源整合、污染控制等问题，都可以通过优化技术来解决，以实现可持续发展。 学习路径与展望 本书旨在引导读者逐步建立起坚实的理论基础，并掌握实际应用所需的核心技能。我们鼓励读者积极动手实践，通过解决具体的优化问题来加深理解。未来的优化领域仍在不断发展，新的模型、算法和应用场景层出不穷。本书也将为读者指明进一步学习的方向，例如鲁棒优化、随机规划、大规模优化、分布式优化等前沿课题。 总而言之，《运筹帷幄：现代决策与优化精要》是一次探索智慧决策与高效执行的旅程。它不仅是关于数学和算法的知识，更是关于如何运用逻辑和计算能力来解决现实世界中最具挑战性的问题，从而驱动进步和创新。

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这本书的结构设计得非常合理，从基础概念到高级应用，循序渐进，非常适合我这种需要扎实基础的读者。我尤其喜欢书中对各种证明的详尽解释，这不仅让我理解了定理的由来，也培养了我严谨的数学思维。我曾经在学习某个优化算法时，对它的收敛条件感到困惑，查阅了许多资料都没有找到满意的答案，直到我阅读了《Applied Mathematical Programming》这本书，其中对该算法的收敛性证明进行了详细的阐述，让我豁然开朗。书中还包含了不少思考题，这些题目设计得非常巧妙，能够帮助我巩固所学的知识，并进一步挖掘其中的联系。我尝试着去解答其中的一些难题，虽然过程充满挑战，但每一次的成功都让我充满成就感。

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我是一名在人工智能领域工作的工程师，在构建复杂的算法模型时，数学编程是不可或缺的基础。《Applied Mathematical Programming》这本书，为我提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导。它不仅深入浅出地讲解了各种数学规划技术，还强调了它们在机器学习、优化算法等领域的实际应用。我非常欣赏书中对凸优化、组合优化等前沿技术的阐述，这为我开发更高效、更鲁棒的AI模型提供了宝贵的灵感。通过学习这本书，我能够更清晰地理解深度学习模型中的损失函数优化、特征选择等关键环节的数学原理，从而更好地设计和调优我的算法。书中的算法实现细节也为我提供了很多实用的参考。

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我是一名在金融行业工作的分析师，每天都要面对海量的数据和复杂的投资组合优化问题。寻找一本能够系统性地介绍数学规划方法，并且能够与金融实践紧密结合的书籍，一直是我追求的目标。《Applied Mathematical Programming》这本书，给我留下了非常深刻的印象。它在讲解数学模型的同时，还巧妙地融入了金融领域的实际应用案例，例如资产配置、风险管理等。我尤其欣赏书中对于不同优化技术在金融建模中的应用分析，这为我提供了许多新的思路和方法。通过学习这本书，我能够更深入地理解一些复杂的金融衍生品定价模型背后的数学原理，并且能够运用更精密的优化算法来构建更有效的投资策略。书中的案例分析非常详实，有助于我将理论知识转化为实际操作，这对于我来说具有非常高的价值。

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这本书给我的感觉，就像是在攀登一座知识的高峰。每一步的攀登，都伴随着对新视野的探索和对自身能力的挑战。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性和论证的清晰性，这让我能够在理解一个概念的同时，也对它与其他概念之间的联系有了更深入的认识。我尤其喜欢书中对于不同算法的比较分析，它能够帮助我权衡各种方法的优劣，并在实际应用中做出更明智的选择。我曾经在解决一个实际问题时，对使用哪种优化方法感到犹豫不决，通过回顾书中关于不同方法适用范围和效率的讨论，我最终确定了最合适的方案。这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够激发我不断学习和探索的启示录。

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我是一名研究生，正在攻读运筹学方向的博士学位。在研究过程中，我需要接触到大量的数学规划模型和算法，对理论的深度和广度都有很高的要求。《Applied Mathematical Programming》这本书，无疑是我研究道路上的一盏明灯。它不仅涵盖了经典的数学规划理论，还涉及了不少前沿的研究方向和应用领域。我尤其赞赏书中对非线性规划、动态规划等复杂问题的处理方式，它提供了一种系统化的解决思路，能够帮助我应对各种具有挑战性的研究课题。例如，在处理一个复杂的路径优化问题时，我借鉴了书中关于图论和动态规划的结合应用，极大地提升了我的研究效率。这本书的参考资料也非常丰富，为我进一步深入学习提供了宝贵的指引。

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这本书，我拿到手的时候，就充满了期待。书的封面设计简洁大气，触感也很舒服，第一时间就让我觉得这是一本值得细细品读的书。翻开第一页，那种油墨的香气混合着纸张的质感，立刻让我沉浸在知识的海洋里。我之前接触过一些数学编程的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么例子不够贴近实际。而这本《Applied Mathematical Programming》，从书名上就透露出一种务实的风格，让我对它寄予厚望。我特别关注它在“应用”这两个字上的体现，希望能看到如何将复杂的数学模型转化为解决实际问题的工具。在学习过程中，我尝试将书中的某些概念应用到我正在进行的一个项目上，虽然过程有些曲折，但也正是我需要的那种能够激发我思考和探索的内容。这本书没有提供现成的“配方”，而是更像一位循循善诱的导师，引导我一步步理解背后的逻辑，然后自己去创造解决方案。这种体验比单纯的学习公式要来得更有意义。

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我是一名在决策科学领域工作的顾问，工作中经常需要为客户提供数据驱动的决策支持。而数学规划作为决策科学的核心工具之一，其重要性不言而喻。《Applied Mathematical Programming》这本书，为我提供了一个非常全面且实用的知识体系。它不仅讲解了各种数学规划模型的构建方法，还重点介绍了如何在实际业务场景中选择和应用最合适的模型。我非常欣赏书中对模型鲁棒性和敏感性分析的讲解，这对于我们在复杂多变的商业环境中做出可靠的决策至关重要。通过学习这本书，我能够更好地理解不同业务问题背后的数学结构，并能够设计出更具说服力的解决方案。书中的案例研究非常贴近实际，让我能够快速地将所学知识应用到我的工作中。

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我是一位长期在工程领域工作的专业人士，对数学工具的应用有着深刻的体会。在工作中，我们经常需要解决复杂的优化问题，从资源分配到流程改进，都需要精确的数学模型来指导决策。我一直寻找一本能够将抽象的数学理论与实际工程应用无缝衔接的书籍。《Applied Mathematical Programming》这本书的出现，可以说正好契合了我的需求。它没有回避数学的严谨性，但更侧重于如何运用这些数学工具去解决现实世界中的难题。我尤其欣赏书中对不同优化算法的阐述，以及它们在不同场景下的适用性分析。作者在解释算法时，并没有仅仅停留在公式推导上，而是花了大量篇幅去阐述算法背后的思想和直觉，这对于我这样的实践者来说至关重要。我尝试着将书中的线性规划、整数规划等章节提到的方法论运用到我正在研究的一个生产调度问题中，感觉茅塞顿开，很多之前想不明白的地方，通过书中的讲解，都变得清晰起来。

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我是一名对数学充满好奇心的普通读者，虽然我没有接受过专业的数学训练，但我对利用数学来理解和解决世界充满热情。《Applied Mathematical Programming》这本书，在我眼中更像是一本引人入胜的“数学故事书”。它用清晰易懂的语言，将抽象的数学概念转化为生动的故事和引人入胜的例子。我尤其喜欢书中对于不同数学方法的历史渊源和发展脉络的介绍，这让我不仅理解了“是什么”，更理解了“为什么”。通过阅读这本书，我发现数学并非只有冷冰冰的公式，而是充满了智慧和创造力。我尝试着将书中的一些基本原理应用到我日常生活中的一些小问题上，虽然微不足道，但却让我感受到了数学的魅力。

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作为一个对数据科学和机器学习充满热情的新手，我一直渴望能够掌握更强大的数学工具来提升我的分析能力。《Applied Mathematical Programming》这本书，我抱着学习和探索的心态来阅读，没想到它带给了我远超预期的收获。书中对数学概念的解释，既有深度又不失清晰，使得像我这样基础相对薄弱的读者也能逐步理解。我特别喜欢书中关于建模的部分，它教会了我如何将现实世界的问题抽象成数学模型，这是许多其他书籍很少深入探讨的。例如，在处理一个复杂的分类问题时，我尝试使用书中介绍的对偶原理来理解算法的收敛性，这让我对模型有了更深层次的认识。这本书不仅提供了理论框架，还通过各种示例展示了如何在实践中运用这些理论，让我感觉学到的东西是可以直接拿来用的，而不是停留在纸面上的空谈。

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读了一半 回忆起这门课真是忧伤的大意

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