Encyclopedia of Optimization

作者:Floudas, Christodoulos A.; Pardalos, P. M.; Pardalos, Panos M.

页数:4660

出版时间:2008-9

价格:USD 2500

isbn号码:9780387747590

具体描述

The goal of the Encyclopedia of Optimization is to introduce the reader to a complete set of topics that show the spectrum of research, the richness of ideas, and the breadth of applications that has come from this field. In 2000, the first edition was widely acclaimed and received high praise. J.B. Rosen crowned it a oean indepensible resourcea and Dingzhu Du lauded it as a oethe standard most important reference in this very dynamic research field.a Top authors such as Herbert Hauptman (winner of the Nobel Prize) and Leonid Khachiyan (the Ellipsoid theorist) contributed and the second edition keeps these seminal entries. The second edition builds on the success of the former edition with more than 150 completely new entries, designed to ensure that the reference addresses recent areas where optimization theories and techniques have advanced. Particularly heavy attention resulted in health science and transportation, with entries such as a oeAlgorithms for Genomics, a a oeOptimization and Radiotherapy Treatment Design, a and a oeCrew Scheduling.a

用户评价

作为一名对金融建模和风险管理充满热情的学生，《Encyclopedia of Optimization》这本书为我提供了一个极其宝贵的学习工具。它以一种严谨而全面的方式，将优化理论在金融领域的各种应用一一展现。我尤其欣赏书中关于投资组合优化和风险对冲策略的详尽阐述，例如如何利用均值-方差模型来构建最优的资产配置，以及如何运用期权定价模型来管理金融风险。我曾为一个投资组合的风险收益平衡问题苦思冥想，书中关于二次规划和套利定价理论的章节，为我提供了非常清晰的思路和强大的数学工具。它教会我如何将金融市场中的不确定性量化，并利用优化技术来最大化投资回报，同时最小化潜在风险。这本书的价值在于，它不仅仅是理论知识的传授，更重要的是，它提供了一种将复杂的金融问题进行数学建模和求解的方法论。它让我能够更深入地理解金融市场的运行机制，并开发出更有效的金融策略。每一次阅读，都像是在进行一次“量化”的金融思维训练，让我对如何在不确定的市场中做出最优决策有了更深的认识。对于任何希望在金融工程、量化交易、风险管理等领域有所建树的专业人士来说，这本书都将是不可或缺的基石。

我一直对各种复杂的数学理论和它们在现实世界中的应用感到着迷，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，无疑满足了我对这一领域的深度探索渴望。从我拿到它那一刻起，它就不仅仅是一本工具书，更像是一本引人入胜的百科全书，将优化理论的广阔天地徐徐展开。我尤其欣赏它涵盖的深度和广度，不仅仅是基础的线性规划和整数规划，更是对各种高级优化技术，如非线性规划、组合优化、随机优化，甚至还有模拟退火、遗传算法等元启发式方法都进行了详尽的阐述。每一次翻开这本书，我都能学到新的东西，发现之前未曾思考过的联系。它不仅仅是知识的堆砌，更重要的是，它通过大量的例子和应用场景，生动地展示了优化理论如何解决实际问题，从供应链管理到金融建模，从机器学习到工程设计，无处不在的优化思想都得到了深刻的体现。我曾尝试过自己解决一些复杂的调度问题，在阅读了书中关于排队论和离散事件模拟的部分后，我茅塞顿开，找到了更有效率的解决方案。书中的数学推导严谨且清晰，但又不会过于晦涩，对于有一定数学基础的读者来说，是学习和掌握这些复杂概念的绝佳资源。而且，它的组织结构也非常合理，可以根据自己的兴趣和需求，选择性地阅读不同的章节。对于想要深入了解优化领域，并且希望能够将其应用于实际工作的研究人员、工程师或者学生来说，这本书绝对是一本不可或缺的宝典。它不仅仅是一本书，更是一次思维的训练，一次对解决问题能力的系统性提升。

作为一个对算法和计算理论有浓厚兴趣的研究者，《Encyclopedia of Optimization》这本书无疑是一本里程碑式的作品。它以一种令人信服的严谨性，深入浅出地介绍了优化理论的方方面面，从经典的线性规划到前沿的启发式算法，无所不包。我尤其欣赏它在阐述各种算法时，不仅提供了理论上的推导，还结合了大量的伪代码和图示，这使得抽象的算法概念变得生动易懂。例如，在学习组合优化部分时，书中对Traveling Salesperson Problem（TSP）的各种近似算法的详细分析，让我对NP-hard问题的研究有了更深刻的理解。它不仅仅是罗列各种算法，更重要的是，它还探讨了不同算法的优缺点、适用场景以及理论保证，这对于我选择和设计合适的优化方案至关重要。这本书的深度让我能够进行更严谨的学术研究，而它的广度则为我打开了新的研究方向。我曾尝试将书中关于鲁棒优化的思想应用到我的机器学习模型中，结果发现模型的泛化能力得到了显著提升。这本书的价值在于，它不仅仅是一本参考书，更是一个可以反复研读、从中汲取灵感的智力宝库。对于任何想要在计算科学领域深入发展，并且希望掌握如何高效解决复杂计算问题的人来说，这本书是必不可少的。

我一直对“效率”这个概念在现代社会中的重要性深感认同，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，则是我探索如何实现最优效率的绝佳向导。它以一种清晰且全面的方式，将优化理论的各个分支及其应用场景进行了系统性的梳理。我特别欣赏书中对于运筹学领域中经典优化问题的深入剖析，例如线性规划在生产计划和资源分配中的应用，以及整数规划在调度和组合优化中的威力。我曾为一个生产瓶颈问题感到头疼，书中关于生产线平衡和产能规划的章节，为我提供了非常实用的解决方案。它教会我如何将生产流程抽象成一个数学模型，并利用各种优化技术找到最大化产出、最小化成本的最佳生产计划。这本书的价值不仅在于其知识的深度，更在于其应用的前瞻性。它让我能够将理论知识转化为实际的生产力，提升工作效率，降低运营成本。每一次阅读，都像是在进行一次思维的“优化”，让我对如何更有效地解决问题有了更深的洞察。对于任何希望在工业管理、生产制造、物流运输等领域提升效率和优化资源配置的专业人士来说，这本书都将是一次物超所值的投资。

我一直以来都对“最优化”这一概念在科学研究和工程实践中的强大力量感到好奇，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，恰恰为我打开了一个全新的视野。它以一种极其系统和全面的方式，梳理了优化理论的发展脉络和各种核心技术。我特别惊喜于它对不同优化问题的分类和阐释，从连续优化到离散优化，从确定性优化到随机优化，几乎囊括了所有主要的优化框架。我曾为一个复杂的资源分配问题困扰了很久，书中关于网络流和匹配理论的章节，为我提供了非常直观的思路和强大的数学工具。读这本书的过程中，我发现自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解决问题的思维方式。它教会我如何将一个看似棘手的问题，分解成若干个可以被数学模型描述的子问题，然后利用各种优化算法找到最优解。书中的例证非常丰富，涵盖了经济学、运筹学、计算机科学等多个学科领域，这让我能够更深刻地理解优化理论的普适性和强大生命力。此外，作者在阐述过程中，对数学符号和概念的定义非常严谨，确保了信息的准确性，这对于需要进行深入研究的我来说，至关重要。每一次阅读，都像是一次与优化世界的一次深入对话，让我对事物运行的底层逻辑有了更深的洞察。对于任何希望在学术或工业领域取得突破的人来说，这本书都将是一笔宝贵的财富，它能够极大地提升解决复杂问题的能力和效率。

作为一名对数据科学领域充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理优化理论，并将其与实际应用紧密结合的书籍，《Encyclopedia of Optimization》无疑是我的理想之选。它以其无与伦比的广度和深度，将优化理论的整个生态系统展现在我面前。我尤其赞赏书中对于机器学习和人工智能领域中优化问题的详细阐述，例如在训练深度神经网络时，如何利用梯度下降法及其变种来最小化损失函数。书中关于凸优化和随机梯度下降的详尽分析，直接指导了我完成一项关于模型优化的研究项目，并取得了显著的成果。这本书不仅仅是知识的罗列，更重要的是，它提供了一种理解和解决问题的方法论。它教会我如何将一个复杂的机器学习问题，转化成一个可以被数学模型描述的优化问题，并选择最合适的优化算法来求解。书中提供的各种实例和应用场景，让我能够更直观地理解抽象的数学概念，并将其灵活地应用于我的研究实践中。每一次翻阅，都能发现新的亮点，深化我对优化理论的理解。对于任何希望在数据科学、机器学习或其他量化领域做出贡献的研究者和实践者来说，这本书都是一份不可或缺的宝藏。

我一直认为，理解事物运作的底层逻辑是解决问题的关键，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，恰恰为我提供了一个这样的视角。它不仅仅是一本关于数学方法的书籍，更是一本关于如何思考和如何解决问题的哲学指南。书中对各种优化模型的构建和求解方法的介绍，让我能够以一种更加系统和结构化的方式来分析和处理现实世界中的问题。我曾遇到一个关于物流配送路径规划的难题，书中关于图论和网络优化的章节，为我提供了非常清晰的思路和有效的算法。它教会我如何将实际的物流网络抽象成一个数学模型，并利用 Dijkstra 算法等经典方法找到最优路径。此外，书中对于非线性优化和凸优化问题的深入探讨，也极大地拓展了我解决复杂工程问题的能力。我尤其喜欢它在介绍每一种优化技术时，都会提及相关的历史背景和发展过程，这使得学习过程更加生动有趣，也让我对优化理论的演进有了更深刻的认识。这本书的价值在于，它不仅仅提供了一种解决问题的方法，更重要的是，它培养了一种解决问题的思维模式。它让我学会了如何从问题的本质出发，找到最优的解决方案，而不是仅仅停留在表面。对于任何渴望在自己领域内实现突破，并且希望掌握一种强大的问题解决工具的人来说，这本书绝对是首选。

我一直认为，解决复杂问题的关键在于找到合适的工具和方法，《Encyclopedia of Optimization》这本书，则为我提供了一个强大的工具箱。它以一种清晰且全面的方式，将优化理论的各个分支及其在现实世界中的应用进行了系统性的梳理。我尤其欣赏书中对于决策科学和管理科学领域中优化问题的深入剖析，例如如何在商业决策、项目管理和供应链优化中应用数学模型来做出最佳选择。我曾为一个项目的时间节点和资源分配问题感到头疼，书中关于项目网络分析和关键路径法的章节，为我提供了非常实用的解决方案。它教会我如何将复杂的项目流程抽象成一个数学模型，并利用优化技术来确定项目的最优执行顺序和资源分配方案，从而保证项目按时、高效地完成。这本书的价值在于，它不仅仅提供了解决问题的理论知识，更重要的是，它培养了一种将抽象问题转化为具体解决方案的实践能力。它让我能够以一种更加科学和系统的方式来分析和处理管理中的各种挑战，从而做出更明智的决策。对于任何希望在商业管理、项目管理、运营研究等领域提升决策效率和优化资源配置的专业人士来说，这本书都将是一次物超所值的学习体验。

我一直对“系统性思考”在解决复杂问题中的重要性深信不疑，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，正是我实践这种思维方式的绝佳范例。它以一种极其系统和全面的方式，将优化理论的各个分支及其在不同领域的应用进行了深度挖掘。我尤其赞赏书中对于工程设计和控制系统优化方面的详细介绍，例如在航空航天、机械制造和电力系统等领域，如何利用优化技术来提高系统的性能、稳定性和效率。我曾为一个结构设计的稳定性问题寻求突破，书中关于拓扑优化和结构可靠性分析的章节，为我提供了非常启发性的思路和强大的数学工具。它教会我如何将工程设计中的各种约束和目标进行数学建模，并利用优化算法来找到最优的设计方案。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的集合，更是一种解决问题的思维方式的传授。它让我学会了如何从宏观层面把握问题的全貌，然后通过细致的数学建模和算法求解，找到最优的解决方案。每一次翻阅，都能从中汲取新的灵感，深化对工程优化本质的理解。对于任何希望在工程技术领域实现创新和突破，并掌握如何优化系统性能的工程师和研究人员来说，这本书都将是一份不可多得的财富。

我一直对“智能”的内涵深感兴趣，而《Encyclopedia of Optimization》这本书，则让我看到了优化理论在构建智能系统中的核心作用。它以一种极其详尽和严谨的方式，梳理了优化技术在人工智能、机器学习和计算机视觉等前沿领域的广泛应用。我尤其欣赏书中对于神经网络训练、特征选择和模型评估等方面所使用的优化算法的深入探讨，例如如何利用反向传播算法和各种梯度下降的变种来训练深度学习模型，以及如何使用遗传算法或粒子群算法来解决组合优化问题。我曾为一个图像识别任务的性能瓶颈而困扰，书中关于超参数优化和模型正则化的章节，为我提供了非常有效的解决方案。它教会我如何将人工智能模型的训练过程抽象成一个优化问题，并选择最合适的优化策略来提升模型的准确性和泛化能力。这本书的价值在于，它不仅仅是技术知识的传递，更是一种思维模式的启发。它让我能够将优化思想贯穿于人工智能研究的各个环节，从而构建出更强大、更智能的系统。每一次阅读，都像是一次对人工智能领域未来发展方向的深度探索，让我对如何通过优化赋予机器“智慧”有了更深的理解。