- سال انتشار: 2005
- صفحات: 214
- اندازه فایل: 2 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Birkhäuser Basel
- تعداد مشاهده: 7
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
3764372389
3764373741
9783764372385
0817672389
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreRelaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب
کتاب Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming اثر Ivo Nowak یکی از منابع برجسته و جامع در حوزه بهینه‌سازی و ریاضیات پیشرفته است. این کتاب به صورت ویژه به بررسی روش‌های Relaxation و Decomposition برای حل مسائل پیچیده Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) می‌پردازد و راه‌حل‌هایی بهینه و عملی برای چالش‌های پیچیده‌ی مهندسی، اقتصاد، و علوم داده ارائه می‌دهد.
خلاصه‌ای جامع از کتاب
کتاب حاضر با تأکید بر جنبه‌های عملی و نظری MINLP، مسیری روشن برای محققین و متخصصین فراهم می‌کند تا با بهره‌گیری از روش‌های Relaxation و Decomposition، مسائل غیرخطی و مختلط عدد صحیح را به‌طور مؤثر حل کنند.
این کتاب ابتدا به مرور کلیات مسائل MINLP می‌پردازد و سپس ضرورت استفاده از روش‌های خاصی مانند Relaxation Linearization Technique (RLT)، Outer Approximation، و Lagrangian Relaxation را تشریح می‌کند. سپس، تکنیک‌های Decomposition، از جمله Benders Decomposition و Dantzig-Wolfe Decomposition، به‌طور دقیق بررسی می‌شوند.
هر فصل شامل مثال‌های کاربردی بوده و به نحوی نوشته شده است که خواننده بتواند به راحتی اصول پایه و تحلیلی موضوع را درک کرده و سپس آن را برای مسائل واقعی به‌کار گیرد. در انتهای کتاب، الگوریتم‌های پیشرفته و نرم‌افزارهای مرتبط نیز بررسی شده‌اند.
نکات کلیدی
- معرفی MINLP به عنوان یکی از پیچیده‌ترین مسائل بهینه‌سازی در ریاضیات کاربردی.
- توضیح تکنیک‌های Relaxation جهت ساده‌سازی مدل‌های پیچیده.
- ارائه روش‌های Decomposition برای تجزیه مسائل بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر و قابل‌حل‌تر.
- تمرکز بر کاربردهای عملی در صنایع مختلف از جمله مهندسی شیمی، مدیریت زنجیره تأمین، و علوم داده.
- ارائه الگوریتم‌های بهینه و مقایسه روش‌های مختلف.
جملات برجسته از کتاب
"Efficiency in solving MINLP problems is not merely about computational power but also about the elegance of mathematical relaxation and decomposition methods."
"The power of decomposition lies in its ability to turn the seemingly insurmountable into manageable segments."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
اهمیت این کتاب نه تنها به دلیل جامعیت مباحث نظری آن بلکه به علت کاربردی بودن آن در حوزه‌های مختلف است. با رشد روزافزون مسائل پیچیده در علوم و صنعت، نیاز به راهکارهای اثربخش برای حل MINLPها بیش از پیش حس می‌شود. روش‌های Relaxation و Decomposition که در این کتاب به‌تفصیل بیان می‌شوند، ابزارهای مؤثری برای مواجهه با این چالش‌ها فراهم می‌کنند.
خواندن این کتاب برای دانشجویان دکتری و اساتید در حوزه‌های ریاضی، مهندسی و علوم کامپیوتر توصیه می‌شود؛ چرا که ترکیبی از مفاهیم نظری، الگوریتم‌های پیشرفته، و موارد کاربردی است که می‌تواند برای توسعه نرم‌افزارهای بهینه‌سازی یا حل مسائل پیچیده واقعی بسیار مفید باشد.
Introduction to Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
In the realm of optimization, few challenges are as complex and demanding as solving mixed integer nonlinear programming (MINLP) problems. These problems appear across a wide range of industries, from logistics and finance to energy systems and healthcare, demanding sophisticated methods to find efficient and practical solutions. "Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming" serves as a comprehensive guide to advanced mathematical techniques, offering readers an essential resource to tackle these intricate problems.
In this book, I uncover the mathematical frameworks, algorithms, and computational strategies critical for addressing MINLP problems. Drawing from years of research, the text delves into the theoretical underpinnings of these methods as well as their practical implementation. Whether you are a student, researcher, or practitioner in the fields of applied mathematics, computer science, or engineering, this book provides valuable insights and tools to solve real-world optimization problems.
Detailed Summary of the Book
The book begins with an overview of MINLP, defining the problems, their challenges, and applications in various fields. It sets the stage for understanding the need for relaxation and decomposition methods to overcome computational difficulties associated with nonlinear functions, integer variables, and constraints.
The first section comprehensively explores relaxation techniques, particularly those derived from linear and convex approximations. These techniques simplify MINLP problems by "relaxing" certain constraints or variables, enabling the use of efficient solution algorithms. I dedicate significant attention to linear relaxations, Lagrangian relaxation, and convexification methods.
The second section focuses on decomposition methods, which tackle the problem by breaking it into smaller, more manageable subproblems. Techniques like Benders decomposition, Dantzig-Wolfe decomposition, and branch-and-bound are presented with a blend of theoretical insights and practical examples. Emphasis is placed on how decomposition facilitates parallel computing and iterative solution improvement.
Further, the book discusses hybrid approaches combining relaxation and decomposition, showcasing their efficacy on real-world case studies. Algorithms are accompanied by pseudo-code for clarity, while numerical examples illustrate how these strategies perform in practice. Lastly, the book covers the integration of modern software tools and computational platforms for solving MINLP problems efficiently.
Key Takeaways
- A thorough understanding of MINLP: Gain a clear grasp of mixed integer nonlinear programming and its role in optimization.
- In-depth knowledge of relaxation techniques: Learn linear relaxation, convexification methods, and their underlying principles.
- Mastery of decomposition methods: Understand how to split complex problems into subproblems and solve them iteratively.
- Hands-on algorithms: Access detailed pseudocode, numerical examples, and computational frameworks.
- Practical insights: Explore real-life applications in logistics, energy systems, and beyond.
Famous Quotes from the Book
"Optimization is not merely mathematics—it's a bridge between theoretical models and real-world decision-making."
"Decomposition is nature’s way of handling complexity; we merely imitate it in mathematical form."
Why This Book Matters
Mixed integer nonlinear programming lies at the intersection of theory and practice. Its applications influence some of the most complex and crucial decisions in modern industries. Despite its importance, MINLP is often perceived as insurmountably difficult, owing to its inherent nonlinearity and combinatorial structures. This book demystifies the subject, showing that with efficient methodologies, even the most challenging problems can be tackled systematically.
By focusing on relaxation and decomposition methods, I aim to provide the tools and confidence to researchers, students, and professionals alike. The book not only equips readers with strategies but fosters an understanding of the underlying mathematical principles, paving the way for innovation in optimization research. It is a vital resource for anyone seeking to master optimization techniques and solve complex problems in an efficient, scalable way.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
