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出版者:Cambridge University Press

作者:Giuseppe C. Calafiore

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:2014-10-31

价格:USD 69.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781107050877

丛书系列:

图书标签:

• Optimization
• 最优化
• 数学
• 统计
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《优化模型：算法、应用与理论前沿》 《优化模型：算法、应用与理论前沿》是一部深入探索数学建模、算法设计以及实际问题求解的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面而深刻的优化理论框架，并结合丰富的案例研究，展示优化模型在解决现实世界复杂挑战中的强大力量。 核心内容概述： 本书系统性地涵盖了现代优化理论的基石，从基础的线性规划、整数规划，到更复杂的非线性规划、凸优化，乃至全局优化和随机优化等前沿领域。作者精心构建了逻辑清晰的学习路径，由浅入深，循序渐进，确保不同背景的读者都能有效掌握优化建模的核心思想与方法。 第一部分：优化理论基础 本部分奠定了坚实的理论基础。首先，我们将深入探讨线性规划（Linear Programming, LP），介绍其基本概念、标准形式、可行域的几何解释，以及核心的单纯形法（Simplex Method）和内点法（Interior-Point Methods）等求解算法。理解线性规划是掌握更复杂模型的前提，本书将通过大量例证，揭示其在资源分配、生产计划、运输问题等经典场景中的广泛应用。 紧接着，本书将转向整数规划（Integer Programming, IP），分析其与线性规划的异同，并重点介绍割平面法（Cutting Plane Method）、分支定界法（Branch-and-Bound Method）等求解算法。整数规划在涉及离散决策的问题中至关重要，例如选址问题、调度问题、组合优化等。 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是本书的另一重要组成部分。我们将介绍无约束优化和约束优化的基本框架，包括梯度下降法、牛顿法等迭代求解方法，以及KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）等最优性条件。本书将详细阐述二次规划（Quadratic Programming, QP）作为NLP的一个特例，及其在投资组合优化、机器学习中的应用。 凸优化（Convex Optimization）作为NLP的一个重要子集，拥有高效求解的特性。本书将深入讲解凸集、凸函数、凸规划的性质，并介绍其在统计推断、信号处理、控制理论等领域的应用。 第二部分：算法设计与实现 本部分聚焦于优化算法的理论与实践。我们将详细解析各种优化算法的设计思想，包括其收敛性分析、计算复杂度和数值稳定性。除了前述的基本算法，本书还将探讨启发式算法（Heuristic Algorithms）和元启发式算法（Metaheuristic Algorithms），如遗传算法（Genetic Algorithms）、模拟退火算法（Simulated Annealing）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等。这些算法在处理大规模、复杂、NP-hard问题时展现出强大的效能，本书将提供其工作原理和在不同问题上的应用指南。 此外，我们还将讨论全局优化（Global Optimization）的挑战，介绍诸如分支定界法、全局搜索算法等用于寻找全局最优解的方法。随机优化（Stochastic Optimization）作为处理不确定性问题的关键工具，也将得到深入探讨，包括其模型构建、求解方法，以及在金融工程、供应链管理等领域的应用。 第三部分：实际应用与前沿研究 本书的第三部分将重心转移到优化模型的实际应用和理论前沿。我们将通过一系列详细的案例研究（Case Studies），展示优化模型如何被应用于解决跨学科的复杂问题。这些案例将涵盖： 运筹学与管理科学： 供应链优化、物流与运输管理、库存控制、生产调度、项目管理等。 金融工程： 投资组合优化、风险管理、期权定价、资产配置等。 机器学习与人工智能： 模型训练、参数优化、特征选择、推荐系统、深度学习中的优化问题等。 工程领域： 控制系统设计、结构优化、信号处理、能源系统优化等。 生物信息学与制药： 蛋白质折叠、药物发现、基因组学分析等。 每一项案例研究都将引导读者从实际问题的建模开始，选择合适的优化模型，设计并实现求解算法，并对结果进行解释和验证。 最后，本书还将触及优化理论的前沿研究方向，例如： 大规模优化（Large-Scale Optimization）： 应对海量数据和高维变量的优化挑战。 多目标优化（Multi-Objective Optimization）： 在多个相互冲突的目标之间进行权衡。 鲁棒优化（Robust Optimization）： 在存在不确定性时寻找对扰动不敏感的解。 在线优化（Online Optimization）： 在数据实时到达的情况下进行决策。 分布式优化（Distributed Optimization）： 在多个计算节点上协同求解优化问题。 目标读者： 本书适用于计算机科学、数学、工程学、经济学、管理学等领域的本科生、研究生、研究人员和从业者。无论是希望系统学习优化理论的研究者，还是希望运用优化方法解决实际问题的工程师和管理者，都能从本书中获益。 本书特色： 理论与实践并重： 深入的理论阐述与丰富的实际案例相结合，形成完整的知识体系。 算法解析详尽： 不仅介绍算法，更深入分析其原理、收敛性及计算复杂度。 案例研究多元： 涵盖多个学科领域的经典与前沿应用，展现优化模型的普适性。 前沿视野拓展： 引导读者了解优化领域最新的研究动态与发展趋势。 结构清晰，语言精炼： 逻辑严谨，表述清晰，有助于读者高效学习。 《优化模型：算法、应用与理论前沿》将成为您在优化建模领域探索之旅的宝贵向导，助您解锁复杂问题的最优解。

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这本书的深度与广度令人印象深刻，但更让我惊喜的是其语言的精确性与表达的生动性之间的平衡。有时候，专业书籍往往陷入过度追求数学严谨性而导致语言晦涩难懂的误区，但这本书在这方面做得非常出色。作者似乎总能在关键时刻，用一个恰当的比喻或者一个简洁的类比，将复杂的数学原理瞬间具象化。比如，当他解释“对偶性”的概念时，用到的比喻，即便是对优化理论不甚熟悉的同事，也能大致领会其精髓。这种高超的沟通技巧，极大地降低了跨学科学习的门槛，体现了作者深厚的教学功底和对读者的尊重。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，营造出一种既专业又带有一丝神秘感的氛围，让人不禁想深入探究其内容。初翻开扉页，一股淡淡的墨香混合着纸张特有的气味扑鼻而来，这种质感在如今电子书盛行的时代显得尤为珍贵。我最欣赏的是它排版的细致入微，无论是字体大小的选取，还是行距、段落之间的留白，都恰到好处，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其在那些需要集中精力理解的复杂公式和图表部分，作者似乎深谙读者的阅读习惯，总是能用最清晰的方式呈现信息，让人在面对大量抽象概念时，依旧能保持清晰的思路，这无疑是提升阅读体验的关键一环。

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阅读过程中，我深刻感受到作者在构建知识体系上的匠心独运。他似乎并不满足于仅仅罗列各种理论和案例，而是像一位经验丰富的向导，引导读者逐步攀登知识的高峰。从基础概念的奠定，到中级技巧的深入剖析，再到高级模型在实际问题中的灵活应用，整个逻辑链条衔接得天衣无缝，丝毫没有生硬的跳跃感。特别是书中对于那些经典优化问题的历史沿革和不同流派的观点碰撞的描述，不仅丰富了知识的维度，更让这些原本枯燥的数学工具焕发出了思想的活力。这种叙事方式，使得即便是初次接触该领域的读者，也能被故事性所吸引，从而更主动地去理解和消化那些晦涩难懂的数学语言。

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说实话，我是一个对技术书籍要求比较苛刻的读者，我尤其看重作者是否能提供一个宏观的视角，来审视整个领域的发展趋势。这本书在这方面也超出了我的预期。在章节的末尾，作者不时地会穿插一些对未来研究方向的展望，他没有盲目追逐时髦的术语，而是基于现有理论的不足和计算能力的进步，对未来可能出现的突破点进行了冷静而富有洞察力的预测。这让我意识到，这本书不仅仅是一份工具手册，更像是一张通往未来的导航图，它教会我的不仅是如何解决眼下的问题，更是如何带着批判性的眼光去看待和构想未来的优化挑战，这对于任何希望在该领域深耕的人来说，都是极其宝贵的财富。

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这本书的案例分析部分，简直是教科书级别的典范。我特别留意了其中关于供应链网络设计和资源调度的那几章，作者并没有采用那种千篇一律的“假设A，求解B”的模式，而是真正深入到了行业痛点。他详细描述了现实世界中数据的不完整性、目标函数的模糊性以及约束条件的动态变化，这些都是教科书里常常被忽略的“脏数据”问题。更令人称赞的是，作者在展示解决方案时，总是能清晰地区分出理论最优解与实际可操作性之间的权衡。这种务实的态度，使得书中的内容不仅仅是停留在学术探讨的层面，而是真正具有了指导实践的价值，让人读完后有一种“学以致用”的冲动。

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伯克利的教材，据说难度适度，适合学生理解

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伯克利的教材，据说难度适度，适合学生理解

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Perfect quality, from linear algebra to convex optimization.

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Perfect quality, from linear algebra to convex optimization.

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请问有这本书配套的上课录像吗？谢谢