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Deterministic Operations Research: Models and Methods in Linear Optimization
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Optimization modeling and algorithms are key components to problem-solving across various fields of research
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Dettagli del prodotto
- Blends mathematical theory and algorithm design for real-world problem-solving
- Focuses on designing solution methods for continuous and discrete linear optimization problems
- Covers algorithm design for continuous linear optimization problems, such as convexity and the Simplex Method
- Addresses linear programming duality theory, the Dual Simplex Method, Dantzig-Wolfe decomposition, and primal-dual interior point algorithm
- Presents network optimization and integer programming problems, including label-correcting algorithms and branch and cut algorithms
- Suitable for operations research of linear optimization courses at upper-undergraduate and graduate levels, as well as a reference for professionals in mathematics, engineering, computer science, and operations research
| Publisher | Wiley |
| Publication date | September 7, 2010 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 632 pages |
| ISBN-10 | 0470484519 |
| ISBN-13 | 978-0470484517 |
| Item Weight | 2.17 pounds (980 grams) |
| Dimensions | 6.5 x 1.5 x 9.4 inches (16.5 x 3.8 x 23.9 cm) |
A chi è consigliato?
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Students of Operations Research
Ideal for students pursuing degrees in operations research, providing essential models and methods for linear optimization.
-
Practicing Analysts
Useful for analysts engaged in optimization problems, offering practical insights and real-world applications to enhance decision-making.
-
Academic Researchers
Supports researchers in operations research by covering foundational theories and advanced methodologies for further study.
-
Casual Learners
Not suitable for individuals seeking a basic understanding of optimization without the need for deep theoretical knowledge.
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Deterministic Operations Research: Models and Methods in Linear Optimization
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Linear Programming Editorial Review
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Caratteristiche e benefici
- Uniquely blends mathematical theory and algorithm design for understanding and modeling real-world problems
- Addresses the importance of the algorithm design process
- Focuses on designing solution methods for continuous and discrete linear optimization problems
- Covers topics such as convexity, Farkas’ Lemma, polyhedral, and the Simplex Method
- Discusses linear programming duality theory and its use in algorithm design
- Presents specialized topics including network optimization and integer programming problems
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