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第1篇 最化算法与编程基础
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第1章 最优化算法概述
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1.1 最优化算法简介
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1.2 最优化算法的内容
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1.3 本章小结
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第2章 Python编程方法
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2.1 开发环境安装
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2.2 编程基础:Python语法
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2.3 数据分析:NumPy基础
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2.4 Pandas基础
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2.5 Python绘图
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2.6 本章小结
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第3章 Gurobi优化器
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3.1 Gurobi的数据结构
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3.2 Gurobi的参数和属性
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3.3 Gurobi线性化技巧
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3.4 Gurobi多目标优化
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3.5 callback函数
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3.6 本章小结
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第2篇 数学规划方法
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第4章 线性规划
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4.1 线性规划的标准型
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4.2 单纯形法
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4.3 单纯形的数学规范型
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4.4 内点法
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4.5 列生成法
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4.6 对偶问题
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4.7 拉格朗日乘子法
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4.8 本章小结
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第5章 整数规划
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5.1 快速掌握Gurobi整数规划
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5.2 分支定界法
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5.3 割平面法
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5.4 本章小结
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第6章 多目标优化
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6.1 多目标优化的一般形式
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6.2 Pareto解
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6.3 多目标优化求解方法
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6.4 目标规划法
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6.5 NSGA-Ⅱ
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6.6 本章小结
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第3篇 启发式算法
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第7章 动态规划
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7.1 多阶段决策问题
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7.2 动态规划的基本概念
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7.3 动态规划的最优化原理
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7.4 最短路径问题
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7.5 使用整数规划解短路径问题
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7.6 背包问题
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7.7 本章小结
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第8章 图与网络分析
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8.1 图的基本概念
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8.2 图的矩阵表示
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8.3 最小生成树
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8.4 最短路径问题
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8.5 网络最大流问题
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8.6 路径规划
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8.7 VRP问题
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8.8 本章小结
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第9章 智能优化算法
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9.1 粒子群算法
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9.2 遗传算法
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9.3 本章小结
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- 出版地 : 中國大陸
- 語言 : 簡體中文
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