Méthodes et modèles en optimisation linéaire David J. Rader Jr. est un manuel destiné à la recherche opérationnelle et à la conception d’algorithmes pour l’optimisation linéaire. Il traite de la modélisation et de la résolution de problèmes d’optimisation linéaire grâce à une combinaison de théorie mathématique et d’algorithmes pratiques.
Le livre offre une introduction claire à la recherche opérationnelle déterministe, en mettant l’accent sur le développement d’algorithmes pour les problèmes linéaires continus et discrets. Trois piliers sont au cœur de l’ouvrage : modéliser des situations réelles sous forme de problèmes d’optimisation linéaire, concevoir les algorithmes associés et mobiliser la théorie mathématique pour les étayer.
Sommaire
Le texte traite des exemples issus de divers secteurs, notamment la planification sportive et l’aéronautique, et aborde des concepts essentiels tels que la convexité, le lemme de Farkas, la théorie des polyèdres, la méthode du simplexe et la théorie de la dualité. Des méthodes avancées comme le dual simplexe, la décomposition de Dantzig-Wolfe et des algorithmes de points intérieurs primal-dual sont également présentées. L’ouvrage se conclut par l’optimisation de réseaux et l’optimisation en nombres entiers, y compris des techniques telles que les algorithmes de correction d’étiquettes et les méthodes branch-and-cut.
Les concepts sont introduits à partir d’exemples, ce qui rend la théorie accessible et contribue à une meilleure compréhension de la conception d’algorithmes pour l’optimisation linéaire. Le livre contient aussi des aperçus historiques pertinents et des modèles pratiques, appuyés par des exemples de calcul numériques dans Maple et MATLAB.
Spécifications du produit
- Auteur : David J. Rader (Rose-Hulman Institute of Technology)
- Éditeur : John Wiley & Sons Inc
- Date de parution : 2010-08-06
- Nombre de pages : 632
- ISBN : 9780470484517
- Thème : Programmation linéaire
- BISAC : MATHEMATICS / Programmation mathématique et non linéaire