Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science (Pure and Applied Ma pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Enrique Castillo

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:2001-11-01

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471150435

丛书系列:Pure and Applied Mathematics: A Wiley Series of Texts, Monographs, and Tracts

图书标签:

• Mathematical Programming
• Optimization
• Engineering Mathematics
• Applied Mathematics
• Science
• Modeling
• Algorithms
• Linear Programming
• Integer Programming
• Simulation

《工程与科学中的数学规划模型构建与求解》 本书是一本全面探讨在工程和科学领域中构建和求解数学规划模型的实用指南。本书旨在为读者提供理解、应用和开发各种数学规划技术所需的理论基础、算法知识和实践技能。 核心内容概览： 本书深入浅出地介绍了数学规划的各个方面，从基础概念到复杂应用。我们将从构成数学规划模型的基本元素开始，逐步深入到各种主要的模型类别及其应用场景。 数学规划基础： 定义与组成： 明确数学规划的本质，包括目标函数、决策变量和约束条件。我们将阐述如何将现实世界中的工程和科学问题抽象为数学语言，构建出具有精确数学形式的模型。 问题的分类： 介绍不同类型的数学规划问题，例如线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数线性规划（MILP）、非线性规划（NLP）、二次规划（QP）等。我们会详细解释每种类型模型的特点、适用范围以及它们在不同领域中的典型应用。 模型构建原则： 强调模型构建的关键原则，包括准确性、简化性、可解性和鲁棒性。我们将指导读者如何识别问题中的关键要素，并将其转化为有效的数学约束和目标。 主要模型类型及应用： 线性规划（LP）： 理论： 介绍线性规划的基本定理，如可行域的凸性、最优解的存在性等。 算法： 详细讲解单纯形法（Simplex Method）的原理、步骤和收敛性，以及内点法（Interior-Point Methods）等现代算法。 应用： 覆盖生产计划、资源分配、运输问题、混合问题、排班优化等经典工程与科学应用。例如，在航空航天领域，LP可用于优化飞机的飞行路径和燃料消耗；在能源领域，可用于优化电网的电力调度和可再生能源的接入。 整数规划（IP）与混合整数线性规划（MILP）： 理论： 解释整数变量引入后对问题结构和求解带来的影响，以及割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch-and-Bound Method）等经典求解算法。 应用： 重点展示IP/MILP在需要离散决策的场景中的强大能力，例如项目选择、设施选址、网络设计、调度问题（如生产调度、任务分配）、组合优化等。我们会通过具体的工程案例，如工业生产线的布局优化、城市交通网络的流量分配、供应链网络的结构设计等，来展示其应用价值。 非线性规划（NLP）： 理论： 介绍非线性规划的挑战，如局部最优、非凸性等，并讲解KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）等最优性条件。 算法： 介绍梯度下降法（Gradient Descent）、牛顿法（Newton’s Method）、序列二次规划法（Sequential Quadratic Programming, SQP）等求解NLP的迭代算法。 应用： 探讨NLP在工程设计优化、参数估计、控制系统设计、化学反应工程、生物医学工程等领域中的应用。例如，在机械工程中，NLP可用于优化零件的形状和材料以最小化重量或最大化强度；在控制工程中，用于设计最优的控制器参数。 其他重要模型： 二次规划（QP）： 介绍QP模型及其求解方法，并展示其在投资组合优化、信号处理等领域的应用。 组合优化问题： 探讨旅行商问题（TSP）、背包问题（Knapsack Problem）等NP-hard问题，介绍近似算法和启发式方法。 求解方法与工具： 算法实现： 除了理论讲解，本书还将指导读者如何理解和实现这些算法。 软件工具： 介绍当前主流的数学规划求解器（如CPLEX, Gurobi, SCIP, MATLAB Optimization Toolbox, SciPy.optimize等）及其使用方法，并展示如何将模型集成到实际的软件开发流程中。 建模语言： 介绍AMPL, GAMS, Pyomo等建模语言，帮助读者高效地表达和求解复杂的优化模型。 实践案例与进阶主题： 案例研究： 提供一系列来自不同工程和科学分支的详细案例研究，涵盖从基础的资源分配到复杂的系统优化。这些案例将帮助读者将理论知识转化为实际应用。 灵敏度分析与不确定性： 探讨如何对模型进行灵敏度分析，评估参数变化对最优解的影响。介绍鲁棒优化（Robust Optimization）和随机规划（Stochastic Programming）等处理不确定性问题的方法。 模型验证与解读： 指导读者如何验证模型的准确性，并正确解读优化结果，将其转化为有意义的工程或科学决策。 目标读者： 本书适合于工程、计算机科学、运筹学、经济学、数学以及其他相关领域的本科生、研究生、研究人员和从业人员。无论您是刚开始接触数学规划，还是希望深化对相关技术的理解，本书都将为您提供宝贵的知识和技能。 通过学习本书，读者将能够： 准确地将工程和科学问题转化为数学规划模型。 理解不同数学规划模型的理论基础和求解算法。 选择合适的模型和求解器来解决实际问题。 熟练使用数学规划软件和建模语言。 有效地分析和解释优化结果，并做出明智的决策。 本书强调理论与实践的结合，旨在培养读者独立构建、求解和应用数学规划模型的能力，从而在各自的领域中解决复杂的优化挑战。

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我一直在寻找一本能够系统性地介绍数学规划建模方法，并且能够清晰地阐述如何将这些方法应用于工程和科学领域的书籍。市面上的很多书籍要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到那种能够在我已有的数学基础之上，进一步提升我建模和求解能力的佳作。《Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science》这个书名，加上其所属的“Pure and Applied Mathematics”系列，让我对其专业性和深度充满了期待。我猜想，这本书会详细介绍各种经典的数学规划模型，例如线性规划、整数规划、非线性规划等，并且会深入剖析这些模型在不同工程和科学分支中的具体应用案例。更重要的是，我希望它能提供关于如何构建这些模型的详细步骤和实用技巧，以及如何选择和运用合适的求解器来获得最优解。我设想，本书的叙述风格会是严谨而又清晰的，既有理论上的深度，又不乏实践中的指导性。

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读到《Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science》这个书名，我的脑海中立刻浮现出工程师们在实验室或计算机前，通过严谨的数学语言来模拟和优化他们所面临的挑战的画面。这本书的定位——“Pure and Applied Mathematics”——预示着它将不仅仅是一本技术手册，更是一次对数学在解决实际问题中力量的深入探索。我猜想，本书会以清晰的逻辑和循序渐进的方式，引导读者理解数学规划的核心概念，包括模型的构建、变量的定义、目标函数的设定以及约束条件的表述。更重要的是，我期望书中能够提供丰富的实例，展示如何将这些理论知识应用于各种工程和科学的实际问题，例如在航空航天领域的结构优化、在能源领域的生产调度、或者在生物医学领域的药物研发等方面。这种将理论与实践紧密结合的图书，通常能为读者带来深刻的启发，并培养解决复杂问题的能力。

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从书名“Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science”来看，这本书应该是一本非常实用的指南，尤其对于那些需要在工程和科学领域构建和求解数学模型的专业人士或者学生。我个人认为，数学规划不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的思维方式和工具箱。这本书的副标题“Pure and Applied Mathematics”进一步强调了其理论根基和实际应用并重的特点。我期待这本书能够提供一套系统性的方法论，帮助读者理解如何将现实世界的问题抽象成数学模型，并学习如何利用各种数学规划技术来求解这些模型。我设想这本书的案例分析会非常丰富，涵盖从优化生产流程到资源分配，再到复杂系统设计的各种场景，从而展现数学规划在实际应用中的巨大潜力。我希望能从中学习到如何有效地利用数学工具来提高决策的科学性和效率。

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这本书的标题《Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science》让我联想到了一场精密的设计与破解的过程。工程与科学领域充斥着需要优化和决策的复杂问题，而数学规划正是解决这类问题的强大利器。我一直在寻找一本能够全面介绍如何构建这些数学模型，并提供有效求解策略的书籍。这本书的出现，就像为我提供了一套完整的蓝图和工具箱。我推测，它会从基础的线性规划开始，逐步深入到更复杂的非线性规划、混合整数规划等，并辅以大量的工程和科学领域的实际案例。我很想知道，本书会如何指导读者从一个模糊的问题描述出发，逐步提炼出关键变量、目标函数和约束条件，最终构建出严谨的数学模型。同时，我也对如何选择合适的求解算法和软件，以及如何解释和验证模型结果的部分充满了好奇。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，它散发出一种严谨而又不失现代感的学术气息。封面上“Building and Solving Mathematical Programming Models in Engineering and Science”的标题，配合“Pure and Applied Mathematics”的副标题，准确地传达了本书的核心主题。我个人对工程和科学领域中的数学建模一直抱有浓厚的兴趣，而本书似乎正是为我这类读者量身打造的。尽管我尚未深入阅读，但从书名和整体的视觉呈现来看，我预感这本书将会是一次深入探索数学工具在解决实际问题中的强大应用的旅程。我期待着能够通过本书学习如何将抽象的数学概念转化为具体可操作的模型，并掌握求解这些模型的方法。这种将理论与实践紧密结合的图书，往往能带来更深刻的学习体验和更强的应用能力，我相信这本书能在这方面给予我极大的帮助。它不仅仅是一本教材，更像是一扇通往如何用数学语言描绘和解决复杂世界的大门，我迫不及待地想推开它，去探索其中的奥秘。

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