Комбинаторная оптимизация - это междисциплинарная научная область, лежащая на стыке трех основных научных доменов: математики, теоретической информатики и менеджмента. Три тома серии книг "Комбинаторная оптимизация" ставят целью охватить широкий круг тем в этой области. Эти темы касаются как фундаментальных понятий и подходов, так и нескольких классических приложений комбинаторной оптимизации. Концепции комбинаторной оптимизации разделены на три части: – О сложности задач комбинаторной оптимизации, представляющей основы теории сложности в худшем случае и рандомизированной сложности; – Классические методы решения, представляющие два наиболее известных метода решения сложных задач комбинаторной оптимизации - метод ветвей и границ и динамическое программирование; – Элементы математического программирования, представляющие основы методов математического программирования, которые лежат в основе исследований операций с момента зарождения этой области.
This book examines the significance of optimisation techniques and their application to a variety of real-world situations. It provides explanations of some common types of models in optimisation, such as linear programming and quadratic programming. The text also encompasses some theories related to the behaviour at the limits of these models, including Zangwill algorithms and Kuhn Tucker necessary conditions. All in all, the book is an important resource for anyone interested in learning about the crucial role optimisation plays in understanding and addressing real world issues.
Электронная Книга «Applications of Combinatorial Optimization» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119015222
Описание книги от Группа авторов
Combinatorial optimization is a multidisciplinary scientific area, lying in the interface of three major scientific domains: mathematics, theoretical computer science and management. The three volumes of the Combinatorial Optimization series aim to cover a wide range of topics in this area. These topics also deal with fundamental notions and approaches as with several classical applications of combinatorial optimization. Concepts of Combinatorial Optimization, is divided into three parts: – On the complexity of combinatorial optimization problems, presenting basics about worst-case and randomized complexity; – Classical solution methods, presenting the two most-known methods for solving hard combinatorial optimization problems, that are Branch-and-Bound and Dynamic Programming; – Elements from mathematical programming, presenting fundamentals from mathematical programming based methods that are in the heart of Operations Research since the origins of this field.
