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      運籌學與最優化方法 第2版
      作者:吳祈宗
      ISBN:978-7-111-40946-5
      所屬叢書:普通高等學校研究生教材

      申請樣書,掃描二維碼

      本書主要包括線性規劃和非線性規劃、目標規劃、整數規劃、層次分析法、網絡計劃及智能優化計算簡介等內容。這些內容是管理、經濟類研究生應具備的必要知識。作為教材,本書著重闡述基本思想、理論和方法,力求做到深入淺出,通俗易懂,適于教學和自學。每一章末配置了適當的習題,便于讀者理解、消化書中的內容。為了便于教師的教學,編者把多年教學中積累的教學課件作成光盤,隨書奉獻給讀者,特別是教師,以供參考。本書可作為管理、經濟類專業及大多數工科類碩士研究生的教材,也可作為應用數學、計算機數學及管理科學與工程專業本科高年級學生的教材或教學參考書。對于希望了解、認識及應用運籌學的各類人員也有一定的參考價值。
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      • 圖書詳情
      ISBN:978-7-111-40946-5
      裝訂:平裝
      編輯:曹俊玲
      開本:16開
      出版日期: 2018-11-30
      字數:360 千字
      定價:39.0
      圖書簡介
      本書主要包括線性規劃和非線性規劃、目標規劃、整數規劃、層次分析法、網絡計劃及智能優化計算簡介等內容。這些內容是管理、經濟類研究生應具備的必要知識。作為教材,本書著重闡述基本思想、理論和方法,力求做到深入淺出,通俗易懂,適于教學和自學。每一章末配置了適當的習題,便于讀者理解、消化書中的內容。為了便于教師的教學,編者把多年教學中積累的教學課件作成光盤,隨書奉獻給讀者,特別是教師,以供參考。本書可作為管理、經濟類專業及大多數工科類碩士研究生的教材,也可作為應用數學、計算機數學及管理科學與工程專業本科高年級學生的教材或教學參考書。對于希望了解、認識及應用運籌學的各類人員也有一定的參考價值。
      章節目錄
      目錄
      前言
      第1章運籌學思想與運籌學建模1
      11運籌學的特點及其應用2
      12運籌學建模4
      13基本概念和符號16
      習題20
      第2章基本概念和基本理論23
      21數學規劃模型的一般形式23
      22凸集、凸函數和凸規劃25
      23多面體、極點和極方向32
      習題38
      第3章線性規劃40
      31線性規劃模型40
      32線性規劃的單純形法46
      33線性規劃的對偶問題67
      34靈敏度分析76
      習題83
      第4章最優化搜索算法的結構與一維搜索90
      41常用的搜索算法結構90
      42一維搜索97
      習題109
      第5章無約束最優化方法110
      51最優性條件110
      52最速下降法112
      53牛頓法及其修正114
      54共軛梯度法117
      55變尺度法120
      56直接搜索算法126
      習題131



      運籌學與最優化方法


      目錄

      第6章約束最優化方法132
      61KuhnTucker條件133
      62既約梯度法及凸單純形法145
      63罰函數法及乘子法160
      習題171
      第7章目標規劃174
      71目標規劃模型174
      72目標規劃的幾何意義及圖解法177
      73求解目標規劃的單純形法179
      習題183
      第8章整數規劃185
      81整數規劃問題的提出185
      82整數規劃解法概述189
      83分枝定界法191
      84割平面法197
      850-1規劃的隱枚舉法202
      86分派問題及解法207
      習題217
      第9章網絡計劃220
      91網絡圖220
      92關鍵路線與時間參數222
      93網絡的優化224
      習題228
      第10章層次分析法229
      101層次分析法的基本過程229
      102層次分析法應用中若干問題的處理241
      103應用舉例253
      習題263
      第11章智能優化計算簡介265
      111人工神經網絡與神經網絡優化算法265
      112遺傳算法269
      113模擬退火算法279
      114神經網絡權值的混合優化學習策略282
      115應用舉例284
      參考文獻289
      圖書評論
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