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整数规划:基础、扩展及应用书籍详细信息

  • ISBN:9787030720641
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2022-06
  • 页数:288
  • 价格:59.30
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

内容简介:

本书主要聚焦于大规模整数规划模型的求解方法和策略,深入浅出地阐明了求解大规模整数规划模型主流方法的基本思想、原理、执行步骤以及在实际问题中的应用,共分为引言、整数规划建模、线性规划、*确离散*化方法、割平面法、列生成算法、拉格朗日松弛算法、Benders分解算法和启发式算法九章。每种算法和分析*注重结合问题实际,加入众多现实案例,并配有相应习题。书中还附有相关阅读材料,以便有兴趣的读者进*步钻研探索。

书籍目录:

目录

前言

第1章 引言 1 

1.1 **化 1 

1.2 整数规划 2 

1.3 整数规划的发展历程 4 

1.3.1 模型和应用角度 4 

1.3.2 模型求解角度 5 

1.4 整数规划的求解软件 6 

1.5 本书结构 8 

第2章 整数规划建模 9 

2.1 背*模型 9 

2.1.1 模型介绍 9 

2.1.2 应用实例 10 

2.2 广义指派模型 14 

2.2.1 模型介绍 14 

2.2.2 应用实例 15 

2.3 集合*装、覆盖和划分模型 18 

2.3.1 模型介绍 18 

2.3.2 应用实例 18 

2.4 含固定成本的整数规划模型 27 

2.4.1 设施选址模型 28 

2.4.2 网络设计模型 32 

2.5 旅行商模型 36 

2.5.1 模型介绍 36 

2.5.2 模型应用 39 

习题二 42 

第3章 线性规划 44 

3.1 线性规划的规范型 44

3.1.1 线性规划模型的*般形式 44 

3.1.2 线性规划模型的标准型 44 

3.1.3 线性规划模型的规范型 45 

3.1.4 线性规划模型的矩阵形式 48 

3.2 线性规划的基本定理 50 

3.2.1 凸集与*点 50 

3.2.2 基本定理 52 

3.3 单纯形法 56 

3.3.1 单纯形法的思想 56 

3.3.2 单纯形法的步骤 56 

3.3.3 单纯形法*般步骤 63 

3.3.4 单纯形法的矩阵形式 64 

3.4 对偶理论 66 

3.4.1 对偶问题的基本形式 66 

3.4.2 对偶问题的性质 69 

3.4.3 对偶问题的经济学解释 71 

3.4.4 对偶单纯形法 73 

习题三 77 

第4章 *确离散*化方法 84 

4.1 全枚举法 84 

4.1.1 全枚举法介绍 84 

4.1.2 全枚举法复杂度分析 85 

4.2 模型松弛 86 

4.3 分支定界 89 

4.3.1 分支定界介绍 89 

4.3.2 分支定界算法 98 

4.3.3 分支定界算法的进*步讨论 105 

4.4 分支定界算法的应用 109 

4.4.1 背*问题 109 

4.4.2 购买商品问题 113 

习题* 119 

第5章 割平面法 123 

5.1 有效不等式 123 

5.1.1 有效不等式定义 123 

5.1.2 强有效不等式 126 

5.1.3 多面体、面和刻面 128 

5.2 Chvatal-Gomory割平面 130 

5.3 Gomory割平面 133 

5.3.1 纯整数线性规划模型 133 

5.3.2 混合整数线性规划模型 139 

5.4 混合整数舍入切 140 

5.5 覆盖不等式 142 

5.6 分支定切算法 144 

习题五 147 

第6章 列生成算法 152 

6.1 Dantzig-Wolfe分解 153 

6.1.1 基本定理 153 

6.1.2 Dantzig-Wolfe分解 153 

6.1.3 块角结构 155 

6.2 列生成算法 157 

6.2.1 列生成算法 157 

6.2.2 列生成算法的改进策略 167 

6.3 分支定*算法 173 

6.3.1 分支定*算法思想 173 

6.3.2 分支策略 176 

6.4 分支定*定切算法 177 

6.4.1 分支定*定切算法思想 177 

6.4.2 常见鲁棒切 179 

6.4.3 非鲁棒切 181 

6.5 列生成算法的应用 185 

6.5.1 乘务调度问题 185 

6.5.2 平行机调度问题 188 

习题六 191 

第7章 拉格朗日松弛算法 195 

7.1 拉格朗日原问题和对偶问题 195 

7.2 拉格朗日松弛的进*步讨论 198 

7.2.1 等式约束的松弛 198 

7.2.2 含两类约束的拉格朗日松弛 198 

7.3 拉格朗日对偶问题的求解算法 200 

7.3.1 次梯度算法 200 

7.3.2 外逼近算法 204 

7.3.3 Bundle算法 207 

7.4 拉格朗日松弛算法的应用 210 

7.4.1 广义指派问题 210 

7.4.2 开放车间调度问题 212 

习题七 215 

第8章 Benders分解算法 219 

8.1 Benders分解算法 219 

8.1.1 Benders重表示 220 

8.1.2 Benders分解算法 222 

8.2 改进策略 229 

8.2.1 Benders主问题加速策略 229 

8.2.2 Benders切的选择策略 231 

8.2.3 基于CPLEX的Benders分支定切算法 232 

8.3 *Benders分解算法的扩展 234 

8.3.1 整数Benders分解算法 234 

8.3.2 逻辑Benders分解算法 237 

8.4 Benders分解算法的应用 239 

8.4.1 无容量限制的多仓库选址分配问题 239 

8.4.2 概率旅行商问题 242 

8.4.3 带有准备时间的不相关平行机调度问题 245 

习题八 249 

第9章 启发式算法 252 

9.1 *确整数*化方法的局限性 252 

9.2 局*搜索算法 253 

9.3 元启发式方法 256 

9.3.1 禁忌搜索算法 257 

9.3.2 模拟*火算法 262 

9.3.3 遗传算法 267 

习题九 272 

参考文献 274

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故事情节:4分

人物塑造:7分

主题深度:6分

文字风格:8分

语言运用:4分

文笔流畅:6分

思想传递:3分

知识深度:7分

知识广度:6分

实用性:8分

章节划分:4分

结构布局:3分

新颖与独特:7分

情感共鸣:6分

引人入胜:7分

现实相关:6分

沉浸感:5分

事实准确性:8分

文化贡献:3分

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书籍多样性:5分

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