Model Building in Mathematical Programming

作者:Williams, H. Paul

页数:432

出版时间:2013-3

价格:$ 67.80

isbn号码:9781118443330

具体描述

"The 5th edition of Model Building in Mathematical Programming "discusses the general principles of model building in mathematical programming and demonstrates how they can be applied by using several simplified but practical problems from widely different contexts. Suggested formulations and solutions are given together with some computational experience to give the reader a feel for the computational difficulty of solving that particular type of model. Furthermore, this book illustrates the scope and limitations of mathematical programming, and shows how it can be applied to real situations. By emphasizing the importance of the building and interpreting of models rather than the solution process, the author attempts to fill a gap left by the many works which concentrate on the algorithmic side of the subject.""

用户评价

作为一名长期从事供应链优化的专业人士，我发现这本书中关于鲁棒优化和不确定性建模的部分，提供了我急需的新思路。作者对“模型不确定性”的理解是极其深刻的，他不仅仅停留在引入概率分布的层面，而是深入探讨了如何通过建立一系列约束条件来应对参数波动的最坏情况。这种对现实世界中信息不完全性的深刻洞察，使得书中的模型具备了极强的可移植性和可靠性。我特别关注了作者关于数据驱动决策的讨论，他展示了如何将机器学习的结果无缝地嵌入到传统的优化框架中，形成一个闭环的智能决策系统。这本书的整体论述节奏紧凑，信息密度高，但由于其结构组织的严密性，即便是面对如此深奥的内容，我也能保持阅读的连贯性，它无疑将成为我工作台面上最常翻阅的案头参考书之一。

这本书的开篇就给我一种非常扎实、深入的感觉。作者似乎非常清楚读者在面对复杂的数学规划问题时，需要的不仅仅是理论的堆砌，更重要的是将这些理论与实际建模过程紧密结合起来的“工具箱”。读完前几章，我明显感觉到，作者在讲解如何将一个现实世界中的业务问题，一步一步地转化为严谨的数学模型方面，展现了极高的水准。他没有回避那些常见的陷阱和挑战，反而坦诚地指出了在变量选择、约束定义以及目标函数构建过程中容易出现的问题。这种由浅入深，层层递进的叙述方式，极大地增强了我的建模信心。特别是对于那些初次接触优化建模的工程师或分析师来说，这本书提供的那些详尽的案例分析，简直就是一本实战手册，它让我开始用一种全新的、结构化的视角去看待以往那些模糊不清的决策难题。我尤其欣赏作者对模型假设的讨论，这体现了一种严谨的学术态度和实用的工程智慧的完美结合。

我最近一直在寻找一本能将“建模”与“求解”之间那道鸿沟有效连接起来的书籍，这本书在这方面做得尤为出色。作者没有止步于模型的建立，而是花了大量的篇幅来讨论如何有效地求解这些模型，包括对不同求解器特性的深入剖析。我特别喜欢其中关于启发式算法和元启发式算法的应用章节，它们展现了在面对大规模、非凸问题时，理论模型如何转向可操作的、快速收敛的工程实践。作者在介绍这些方法时，总是能够巧妙地将算法背后的数学原理和实际应用场景进行配对，使得读者不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。这种对实践工程的尊重，让整本书的价值远超一本纯粹的理论教科书，它更像是一位经验丰富的大师在言传身教，指引我们如何跨越理论与实践的边界。

这本书的行文风格非常精炼，几乎没有冗余的赘述，每一个公式、每一个定义都像是经过千锤百炼才最终呈现出来的。对于已经具备一定优化基础的读者来说，这种直击核心的讲解方式无疑是最高效的学习途径。我惊喜地发现，作者在处理一些经典算法的理论推导时，采用了非常清晰的逻辑链条，使得原本看起来晦涩难懂的数学证明变得触手可及。例如，在探讨分支定界法的收敛性证明时，作者的阐述逻辑之流畅，让我一扫往日阅读相关文献时的那种“雾里看花”的感觉。不过，这也意味着这本书对读者的预备知识有一定的要求，如果读者对线性代数和微积分的基础不够牢固，可能会在某些推导细节上稍显吃力。总而言之，这是一本适合作为进阶参考书的力作，它提供的知识密度非常高，需要反复咀嚼才能完全消化其精髓。

这本书的排版和图示设计给我留下了非常深刻的印象，它极大地提升了阅读体验。在讲解复杂的网络流问题或多阶段随机规划时，作者总是能用恰到好处的图示来辅助说明，这些图例清晰、直观，有效地避免了纯文字描述可能带来的歧义和理解偏差。我发现，很多优化问题中的结构关系，仅凭文字很难把握，但配合书中的图解，瞬间就能豁然开朗。此外，书中对不同建模范式（如修正目标函数法与拉格朗日松弛法）的比较分析，也是做得非常透彻和客观。作者没有偏袒任何一方，而是客观地列举了各自的优势和局限性，这种平衡的视角，让我能更全面地评估在特定场景下应采用何种建模策略，而不是盲目地套用一种“万能”方法。