Operations Research and Cyber-infrastructure pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Chinneck, John W. (EDT)/ Kristjansson, Bjarni (EDT)/ Saltzman, Matthew J. (EDT)

出品人:

页数:484

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 247.47

装帧:

isbn号码:9780387888422

丛书系列:

图书标签:

运筹学
网络基础设施
计算科学
优化
建模
仿真
大数据
云计算
算法
数据分析

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Operations Research and Cyber-Infrastructure is the companion volume to the Eleventh INFORMS Computing Society Conference (ICS 2009), held in Charleston, South Carolina, from January 11 to 13, 2009. It includes 24 high-quality refereed research papers. As always, the focus of interest for ICS is the interface between Operations Research and Computer Science, and the papers in this volume reflect that interest. This is naturally an evolving area as computational power increases rapidly while decreasing in cost even more quickly, and the papers included here illustrate the wide range of topics at this interface.

优化理论与计算方法：现代决策的基石本书深入探讨了现代优化理论的核心概念、经典模型及其在复杂系统决策中的实际应用。面对信息爆炸与资源约束并存的现实，如何科学、高效地做出最优决策，是工程、经济、管理乃至科学研究中的核心挑战。本书旨在为读者提供一套系统、严谨的优化思维框架和强大的计算工具箱。第一部分：优化问题的基础与建模第1章：优化概述与数学基础回顾本章首先界定了优化问题的基本构成要素：目标函数、决策变量和约束条件。通过历史案例引入，阐述优化在不同学科中的重要性。随后，对读者进行必要的基础知识回顾，包括线性代数中矩阵的性质、微积分中的多元函数求导与极值条件、凸集与凸函数的定义及其在优化中的关键地位。重点解析了最优性条件的概念，为后续高级方法的理解奠定理论基础。第2章：线性规划（LP）的理论与求解线性规划是优化问题的基石。本章详尽阐述了线性规划的数学模型构建，包括如何将实际问题（如资源分配、生产计划）转化为标准形式。在求解方法上，我们不仅介绍了单纯形法（Simplex Method）的详细步骤，包括基可行解的迭代、主元选择规则（如Bland规则与最小比率检验），还深入讨论了单纯形法的代数和几何解释。此外，本章还覆盖了对偶理论，解释了对偶问题的构造及其经济学意义——影子价格的解读，以及敏感性分析在评估参数微小变化对最优解影响中的作用。第3章：非线性规划（NLP）的入门与局部优化当目标函数或约束条件包含非线性项时，问题复杂度显著增加。本章引入非线性规划的基本术语，如可行域、局部最优与全局最优的区别。重点聚焦于无约束优化问题，详细介绍了梯度下降法（Gradient Descent）的收敛性分析、共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）的效率提升，以及牛顿法（Newton's Method）和拟牛顿法（Quasi-Newton Methods，如BFGS）的二阶信息利用及其优缺点权衡。对于约束优化，本章引入拉格朗日函数（Lagrangian Function）及其KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions），作为非线性局部最优的必要和充分条件。第4章：整数规划（IP）与组合优化许多实际决策变量必须取整数值，这使得问题转化为整数规划。本章探讨了混合整数线性规划（MILP）的建模技巧，特别是如何使用二进制变量（Binary Variables）来表征逻辑关系（如“任选一”或“两者必选其一”）。核心求解算法是分支定界法（Branch and Bound），详细剖析其如何通过系统性地划分问题空间并利用线性规划的松弛解来剪枝，从而找到精确的整数最优解。此外，本章简要介绍分支切割法（Branch and Cut）的思想。第二部分：高级优化技术与算法实现第5章：凸优化：理论的优雅与算法的强大凸优化是现代优化领域中理论最完备、算法最可靠的分支。本章系统阐述了凸优化问题的特性，包括凸函数、凸集的性质，以及凸二次规划（QP）和半正定规划（SDP）的结构。重点介绍了求解凸优化问题的先进算法，特别是内点法（Interior-Point Methods），解释了其基于障碍函数和牛顿法的迭代路径，以及相对于单纯形法在处理大规模稀疏问题时的优势。第6章：随机优化与不确定性下的决策现实世界充满了不确定性。本章将优化模型扩展到处理随机变量和不确定参数的情况。我们将探讨随机规划（Stochastic Programming）的两阶段和多阶段模型，如何通过场景树来描述不确定性演化过程。对于大规模随机优化问题，本章介绍样本平均逼近（Sample Average Approximation, SAA）方法，以及利用斯塔蒂斯蒂克预测（Recourse）来优化具有时间依赖性的决策序列。第7章：大规模优化与分布式计算面对大数据背景下的超大规模优化问题，传统集中式算法的瓶颈日益凸显。本章研究如何将优化任务分解并分布到多个处理器上并行求解。重点分析拉格朗日松弛法（Lagrangian Relaxation）和交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM），展示这些方法如何在保持收敛性的同时，实现求解过程的解耦与并行化。第8章：启发式与元启发式方法对于NP难问题或计算成本过高的精确求解，启发式算法提供了可接受的近似解。本章介绍了几种广泛使用的元启发式算法：模拟退火法（Simulated Annealing），模拟物理退火过程以逃离局部最优；遗传算法（Genetic Algorithms），模拟自然选择和交叉过程；以及禁忌搜索（Tabu Search），通过记忆结构避免重复探索已访问的区域。重点在于理解这些方法的参数设置与性能调优。第三部分：优化在特定领域的应用与案例研究第9章：网络流与图论优化本章将优化理论应用于图结构数据。内容涵盖最大流/最小割问题的经典算法（如Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp），最短路径问题（Dijkstra和Bellman-Ford），以及最小费用最大流模型的构建与求解。这些模型是现代物流、通信网络和交通规划的基础。第10章：优化在金融工程中的应用在金融领域，优化是资产管理和风险控制的核心。本章详细讨论均值-方差投资组合优化问题，分析其凸二次规划形式，并引入Black-Litterman模型以结合市场观点。同时，介绍如何利用优化技术进行风险价值（VaR）的量化和约束，以及期权定价中的动态规划思想。第11章：鲁棒优化与数据驱动决策与随机优化关注概率分布不同，鲁棒优化（Robust Optimization）关注在最坏情景下解决方案的可靠性。本章解释如何构建不确定性集（Uncertainty Sets），并将鲁棒优化问题转化为一个可以精确求解的（通常是凸的）数学程序。通过案例展示鲁棒优化如何在供应链中断或参数估计误差较大的情况下提供稳定的决策。全书结构逻辑严密，从基础理论稳步过渡到高级算法，并辅以丰富的案例研究，旨在培养读者利用数学工具解决复杂现实问题的能力，使其能够胜任高阶优化问题的建模、分析和求解工作。