Robust Optimization
thg 8 2009 · Princeton University Press
Sách điện tử
576
Trang
family_home
Đủ điều kiện
info
reportĐiểm xếp hạng và bài đánh giá chưa được xác minh Tìm hiểu thêm
Giới thiệu về sách điện tử này
Robust optimization is still a relatively new approach to optimization problems affected by uncertainty, but it has already proved so useful in real applications that it is difficult to tackle such problems today without considering this powerful methodology. Written by the principal developers of robust optimization, and describing the main achievements of a decade of research, this is the first book to provide a comprehensive and up-to-date account of the subject.
Robust optimization is designed to meet some major challenges associated with uncertainty-affected optimization problems: to operate under lack of full information on the nature of uncertainty; to model the problem in a form that can be solved efficiently; and to provide guarantees about the performance of the solution.
The book starts with a relatively simple treatment of uncertain linear programming, proceeding with a deep analysis of the interconnections between the construction of appropriate uncertainty sets and the classical chance constraints (probabilistic) approach. It then develops the robust optimization theory for uncertain conic quadratic and semidefinite optimization problems and dynamic (multistage) problems. The theory is supported by numerous examples and computational illustrations.
An essential book for anyone working on optimization and decision making under uncertainty, Robust Optimization also makes an ideal graduate textbook on the subject.
Robust optimization is designed to meet some major challenges associated with uncertainty-affected optimization problems: to operate under lack of full information on the nature of uncertainty; to model the problem in a form that can be solved efficiently; and to provide guarantees about the performance of the solution.
The book starts with a relatively simple treatment of uncertain linear programming, proceeding with a deep analysis of the interconnections between the construction of appropriate uncertainty sets and the classical chance constraints (probabilistic) approach. It then develops the robust optimization theory for uncertain conic quadratic and semidefinite optimization problems and dynamic (multistage) problems. The theory is supported by numerous examples and computational illustrations.
An essential book for anyone working on optimization and decision making under uncertainty, Robust Optimization also makes an ideal graduate textbook on the subject.
Giới thiệu tác giả
Aharon Ben-Tal is professor of operations research at the Technion, Israel Institute for Technology. Laurent El Ghaoui is associate professor of electrical engineering and operations research at the University of California, Berkeley. Arkadi Nemirovski is professor of industrial and systems engineering at Georgia Institute of Technology.
Xếp hạng sách điện tử này
Cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn.
Đọc thông tin
Điện thoại thông minh và máy tính bảng
Cài đặt ứng dụng Google Play Sách cho Android và iPad/iPhone. Ứng dụng sẽ tự động đồng bộ hóa với tài khoản của bạn và cho phép bạn đọc trực tuyến hoặc ngoại tuyến dù cho bạn ở đâu.
Máy tính xách tay và máy tính
Bạn có thể nghe các sách nói đã mua trên Google Play thông qua trình duyệt web trên máy tính.
Thiết bị đọc sách điện tử và các thiết bị khác
Để đọc trên thiết bị e-ink như máy đọc sách điện tử Kobo, bạn sẽ cần tải tệp xuống và chuyển tệp đó sang thiết bị của mình. Hãy làm theo hướng dẫn chi tiết trong Trung tâm trợ giúp để chuyển tệp sang máy đọc sách điện tử được hỗ trợ.
