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图书信息
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Python最优化算法实战
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ISBN: | 9787301315330 |
定价: | ¥69.00 |
作者: | 苏振裕著 |
出版社: | 北京大学出版社 |
出版时间: | 2020年10月 |
开本: | 26cm |
页数: | 242页 |
装祯: | 平装 |
中图法: | TP311.561 |
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2024-04-17
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图书简介 | 本书以理论结合编程开发为原则, 使用Python作为开发语言, 讲解最优化算法的原理和应用, 详细介绍了Python基础、Gurobi优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。 |
编辑推荐 | 理论与实践相结合,提高应用能力 算法与编程相结合,解决实际问题 数学思维 编程实践,可多方法优化求解问题 每个案例均有源代码,扫码即可应用 |
目录 | 第1篇 优化算法与编程基础 第1章 优化算法概述 1.1 优化算法简介 1.2 优化算法的内容 1.2.1 规划论 1.2.2 库存论 1.2.3 图论 1.2.4 排队论 1.2.5 可靠理论 1.2.6 对策论 1.2.7 决策论 1.2.8 搜索论 1.3 本章小结 第2章 Python编程方法 2.1 开发环境安装 2.2 编程基础:Python语法 2.2.1 基础数据结构与基本运算 2.2.2 关于Python的列表、元组、字典、集合 2.2.3 程序控制语句 2.2.4 函数 2.2.5 类与实例 2.2.6 迭代 2.3 数据分析:NumPy基础 2.3.1 NumPy基础数据结构 2.3.2 NumPy的数 2.3.3 NumPy矩阵运算 2.3.4 NumPy线代数 2.4 Pandas基础 2.4.1 Pandas基础数据结构 2.4.2 Pandas基础统计函数 2.4.3 Pandas基础数据处理 2.4.4 分组统计 2.4.5 apply函数 2.5 Python绘图 2.5.1 常用图形 2.5.2 图形属 2.5.3 组合图和子图 2.5.4 三维图 2.5.5 动态图 2.6 本章小结 第3章 Gurobi优化器 3.1 Gurobi的数据结构 3.1.1 Multidict 3.1.2 Tuplelir/> 3.1.3 Tupledict 3.1.4 应用范例 3.2 Gurobi的参数和属 3.2.1 参数类型 3.2.2 修改参数 3.2.3 修改参数的例子 3.2.4 属类型 3.2.5 查看修改属 3.2.6 修改属的例子 3.3 Gurobi线化技巧 3.3.1 大值max 3.3.2 小值min 3.3.3 值abr/> 3.3.4 逻辑与and 3.3.5 逻辑或or 3.3.6 指示函数indicator 3.3.7 带固定成本约束 3.3.8 分段线函数 3.4 Gurobi多目标优化 3.5 callback函数 3.5.1 回调函数callback定义 3.5.2 状态where与值what 3.5.3 callback函数能 3.6 本章小结 | 第2篇 数学规划方法 | 第4章 线规划 4.1 线规划的标准型 4.2 单纯形法 4.2.1 单纯形法的原理 4.2.2 单纯形法的过程 4.2.3 单纯形法代码 4.3 单纯形的数学规范型 4.4 内点法 4.4.1 内点法的原理 4.4.2 内点法过程 4.4.3 内点法代码 4.5 列生成法 4.5.1 列生成法的原理 4.5.2 列生成的过程 4.6 对偶问题 4.6.1 对偶问题的形式 4.6.2 对称形式对偶 4.6.3 对偶单纯形 4.6.4 对偶问题的应用 4.7 拉格朗日乘子法 4.7.1 无约束优化 4.7.2 等式约束优化 4.7.3 不等式约束优化 4.7.4 拉格朗日对偶 4.8 本章小结 第5章 整数规划 5.1 快速掌握Gurobi整数规划 5.2 分支定界法 5.3 面法 5.4 本章小结 第6章 多目标优化 6.1 多目标优化的一般形式 6.2 Pareto优解 6.3 多目标优化求解方法 6.4 目标规划法 6.4.1 偏差变量 6.4.2 优先等级和权重系数 6.4.3 目标规划单纯形法 6.4.4 目标规划Gurobi实现 6.5 NSGA-Ⅱ 6.6 本章小结 | 第3篇 启发式算法 | 第7章 动态规划 7.1 多阶段决策问题 7.2 动态规划的基本概念 7.3 动态规划的优化原理 7.4 短路径问题 7.5 使用整数规划解短路径问题 7.6 问题 7.7 本章小结 第8章 图与网络分析 8.1 图的基本概念 8.2 图的矩阵表示 8.3 小生成树 8.4 短路径问题 8.5 网络大流问题 8.6 路径规划 8.7 VRP问题 8.8 本章小结 第9章 智能优化算法 9.1 粒子群算法 9.1.1 粒子群算法原理 9.1.2 粒子群求解无约束优化问题 9.1.3 粒子群求解约束优化问题 9.1.4 粒子群求解旅行商问题 9.2 遗传算法 9.2.1 遗传算法原理 9.2.2 遗传算法的编码方法 9.2.3 遗传算法的选择r/> 9.2.4 遗传算法求解无约束优化问题 9.2.5 遗传算法库Geatpy的介绍 9.2.6 使用Geatpy求解约束优化问题 9.2.7 使用Geatpy求解多目标优化问题 9.3 本章小结
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