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书籍简介

本书以理论结合编程开发为原则,使用 Python 作为开发语言,讲解优化算法的原理和应用,详细介绍了 Python 基础、Gurobi 优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。

对于算法部分的每一种算法都包含原理和编程实践,使读者对优化算法的认识更加深入。

章节介绍

本书分为 3 篇共 9 章。

第 1 篇(第 1 ~ 3 章)是优化算法与编程基础:第 1 章介绍了什么是优化算法及其在生产和生活中的应用;第 2 章介绍 Python 编程基础和 Python 数据分析库及绘图库;第 3 章讲解 Gurobi 优化器的基础和高级特性。

第 2 篇(第 4 ~ 6 章)是数学规划方法:第 4 章详细讲解线性规划的知识,包括单纯形法、内点法、列生成法、拉格朗日乘子法、对偶问题;第 5 章讲解整数规划解法的分支定界法和割平面法;第 6 章讲解多目标优化的概念及基于单纯形法的目标规划法。

第 3 篇(第 7 ~ 9 章)是启发式算法:第 7 章介绍动态规划算法;第 8 章讲解图与网络分析,介绍最小生成树、最短路径、网络流、路径规划等问题的建模;

第 9 章讲解了粒子群算法和遗传算法求解各种类型优化算法问题的方法。

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