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音像Python化算法实战苏振裕
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| 篇 化算法与编程基础 |章 化算法概述 21.1 化算法简介 31.2 化算法的内容 41.2.1 规划论 41.2.2 库存论 51.. 图论 61.2.4 排队论 71.2.5 可靠理论 81.2.6 对策论 81.2.7 决策论 81.2.8 搜索论 91.3 本章小结 9第2章 Python编程方法 102.1 开发环境安装 112.2 编程基础:Python语法 172.2.1 基础数据结构与基本运算 182.2.2 关于Python的列表、元组、字典、集合 182.. 程序控制语句 212.2.4 函数 212.2.5 类与实例 222.2.6 迭代 . 数据分析:NumPy基础 24..1 NumPy基础数据结构 24..2 NumPy的随机数 26.. NumPy矩阵运算 28..4 NumPy线代数 312.4 Pandas基础 322.4.1 Pandas基础数据结构 322.4.2 Pandas基础统函 352.4.3 Pandas基础数据处理 372.4.4 分组统计 392.4.5 apply函数 412.5 Python绘图 422.5.1 常用图形 432.5.2 图形属 472.5.3 组合图和子图 492.5.4 三维图 512.5.5 动态图 552.6 本章小结 57第3章 Gurobi优化器 583.1 Gurobi的数据结构 593.1.1 Multidict 593.1.2 Tuplelist 603.1.3 Tupledict 613.1.4 应用范例 623.2 Gurobi的参数和属 653.2.1 参数类型 653.2.2 修改参数 753.. 修改参数的例子 753.2.4 属类型 773.2.5 查看修改属 853.2.6 修改属的例子 853.3 Gurobi线化技巧 853.3.1 值max 863.3.2 值min 883.3.3 值abs 893.3.4 逻辑与and 903.3.5 逻辑或or 903.3.6 指示函数indicator 903.3.7 带固定成本约束 913.3.8 分段线函数 913.4 Gurobi多目标优化 923.5 callback函数 963.5.1 回调函数callback定义 973.5.2 状态where与值what 973.5.3 callback函数的功能 983.6 本章小结 102| 第2篇 数学规划方法 |第4章 线规划 1044.1 线规划的标准型 1054.2 单纯形法 1054.2.1 单纯形法的原理 1064.2.2 单纯形法的过程 1064.. 单纯形法代码 1114.3 单纯形的数学规范型 1134.4 内点法 1144.4.1 内点法的原理 1144.4.2 内点法过程 1154.4.3 内点法代码 1184.5 列生成法 1204.5.1 列生成法的原理 1204.5.2 列生成的过程 14.6 对偶问题 1264.6.1 对偶问题的形式 1274.6.2 对称形式对偶 1284.6.3 对偶单纯形 1294.6.4 对偶问题的应用 1304.7 拉格朗日乘子法 1304.7.1 无约束优化 1314.7.2 等式约束优化 1314.7.3 不等式约束优化 1324.7.4 拉格朗日对偶 1344.8 本章小结 137第5章 整数规划 1385.1 快速掌握Gurobi整数规划 1395.2 分支定界法 1405.3 割平面法 1425.4 本章小结 147第6章 多目标优化 1486.1 多目标优化的一般形式 1496.2 Pareto解 1496.3 多目标优化求解方法 1516.4 目标规划法 1526.4.1 偏差变量 1536.4.2 优先等级和权重系数 1536.4.3 目标规划单纯形法 1546.4.4 目标规划Gurobi实现 1586.5 NSGA-Ⅱ 1596.6 本章小结 160| 第3篇 启发式算法 |第7章 动态规划 1627.1 多阶段决策问题 1637.2 动态规划的基本概念 1647.3 动态规划的化原理 1657.4 短路径问题 1667.5 使用整数规划解短路径问题 1697.6 背包问题 1707.7 本章小结 175第8章 图与网络分析 1768.1 图的基本概念 1778.2 图的矩阵表示 1788.3 生成树 1798.4 短路径问题 1838.5 网络流问题 1878.6 路径规划 1908.7 VRP问题 1968.8 本章小结 203第9章 智能优化算法 2049.1 粒子群算法 2059.1.1 粒子群算法原理 2059.1.2 粒子群求解无约束优化问题 2079.1.3 粒子群求解约束优化问题 2119.1.4 粒子群求解旅行商问题 2189.2 遗传算法 2259.2.1 遗传算法原理 2259.2.2 遗传算法的编码方法 2279.. 遗传算法的选择操作 09.2.4 遗传算法求解无约束优化问题 19.2.5 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 2419.3 本章小结 242
苏振裕,厦门大学金融学硕士,现任SHEIN智慧供应链资深算法。知乎专栏《从推公式到写代码》作者,运筹优化论坛(optimize.fun)的创建人。在大数据、人工智能、运筹优化和供应链方,有多年的相关算法研究及应用经验。
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