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数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(PYTHON+COPT/GUROBI实现) 版权信息
- ISBN:9787121487170
- 条形码:9787121487170 ; 978-7-121-48717-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(PYTHON+COPT/GUROBI实现) 内容简介
本书主要从数学规划的视角出发,系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例,以及基于 Python 和数学规划求解器(COPT 和 Gurobi)的编程实战。全书共分为四部分。**部分为基本理论和建模方法,重点介绍了数学规划模型分类和建模方法(包括逻辑约束与大 M 建模方法、线性化方法)以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解,通过理论、案例和实战相结合的方式,详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富,案例翔实,代码完整,旨在提高读者的实战能力。第三部分和第四部分聚焦于编程实战,主要讲解如何使用 COPT 和 Gurobi 求解器进行数学规划模型的编程求解。这两部分内容涵盖了调用数学规划求解器的各种高级用法,可以满足读者实现定制化求解的需求。本书适合用作运筹学、数学建模、*优化理论、离散优化等相关课程的高年级本科生、研究生的参考教材,也可供从事数学规划、运筹学、物流与供应链等领域的科研人员、算法开发人员,以及各类数学建模竞赛的参赛者阅读。
数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(PYTHON+COPT/GUROBI实现) 目录
数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(PYTHON+COPT/GUROBI实现) 作者简介
刘兴禄,2012年至2016年就读于东北大学工业工程专业(本科);2016年至2018年就读于清华大学工业工程系(硕士),专业为物流工程;2018年至今,就读于清华大学(博士),清华-伯克利深圳学院,管理科学与工程专业。博士期间的主要研究方向为运筹优化模型与算法,强化学习及其应用等,主要应用场景为共享出行、交通优化、物流配送优化、物流仓库运作优化等;目前,本人已发表3篇SCI期刊论文,1篇SCI期刊论文二轮审稿,2篇EI期刊论文以及多篇EI会议论文和发明专利,并即将在清华大学出版社出版教材一本,名为《运筹优化常用模型、算法及案例实战:Python+Java实现》。本人于2020年11月创办\"运小筹”公众号,迄今为止,已经发布技术、科普推文100余篇,粉丝量超过11000,总阅读量超过23万次。本人的CSDN账号,累计阅读量也超过了23万次。
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