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[苏] 列奥尼德·V.康托罗维奇(LeonidV.K 著

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• 规划
• 数学规划
• 运筹学
• 优化算法
• 线性规划
• 非线性规划
• 整数规划
• 凸优化
• 组合优化

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100110488

商品编码：10112559542

出版时间：2015-11-01

作  者:(苏)列奥尼德·V.康托罗维奇(Leonid V.Kantorovich) 著;王铁生 译 著作 定  价:25 出 版 社:商务印书馆 出版日期:2015年11月01日 页  数:256 装  帧:平装 ISBN:9787100110488 ●康托罗维奇和化规划
●1 经济学中的数学方法
●2 让我们应用经济科学的成就
●3 化规划：尚未解决的问题
●4 一个化规划的动态模型
●5 分析一个单一产品经济模型时出现的某些函数关系
●6 一个生产基金可以即时转化的单一产品动态模型
●7 一个动态的经济模型
●8 论根据单一产品的经济发展模型计算投资效果定额
●9 再论根据单一产品的国民经济发展模型计算投资效果定额
●10 投资效果的评价
●11 一个考虑到技术进步下生产基金结构的变化的单一产品动态经济模型
●12 在计划一个部门的发展和制定技术政策中的数学模型
●13 化规划系统中的折旧费和对新技术效果的评价
●14 科学技术进步的经济问题
●15 关于价格、费用和经济效果
●16 发展用于解决大型化规划和控制问题的计算工具的途径
●17 经济管理的现代数学方法
●18 轧钢广的利用

内容简介

全书搜集了作者1959年以来的大部分著作.收录了18篇论文，这些论文题材广泛，既有苏联在线形规划方面的介绍和评论，也有关于改进计算机软件和硬件设计方面的建议，以便使计算机更好地为公民经济很优化规划服务。不过论文集中的大部分讨论的问题是，如何在国民经济长期计划中运用很优规划。

好的，下面为您提供一份以“最优化规划论文集”为题的图书简介，这份简介将详细阐述该论文集所包含的领域、研究方法和核心价值，同时严格避免提及“最优化规划”这一主题，也不包含任何人工智能痕迹或重复性表述。 --- 图书名称：《现代系统工程与决策科学前沿探索》 图书简介 本书汇集了近年来在复杂系统分析、资源配置决策以及大规模工程问题解决等领域取得的重要研究成果。该论文集旨在为研究人员、工程师及政策制定者提供一个全面而深入的视角，探讨如何运用先进的数学模型和计算方法，来应对现实世界中那些涉及多目标权衡、约束条件复杂以及动态变化的挑战。全书内容紧密围绕提升决策的科学性、效率和鲁棒性展开，强调理论创新与实际应用的紧密结合。 第一部分：复杂系统建模与仿真 本部分专注于构建能够精确描述现实世界运行机制的数学框架。我们探讨了如何将庞大且相互关联的子系统进行有效解耦与集成，形成一个可分析、可预测的整体模型。 章节一：多尺度系统架构分析 本章深入研究了如何处理跨越不同时间尺度和空间尺度的复杂系统。内容涵盖了从微观层面的元件性能分析到宏观层面的系统级行为涌现。重点讨论了在数据异构性环境下，如何建立统一的建模语言和接口标准。研究提出了一种基于信息熵的系统结构复杂性度量方法，用以评估不同架构的内在稳定性与可控性。 章节二：动态过程的概率性描述 在许多工程和管理场景中，系统行为受到随机性和不确定性的显著影响。本部分详细介绍了利用随机过程理论对系统动态进行建模的技术。内容包括马尔可夫链在高维状态空间中的应用、泊松过程在事件序列分析中的精确表达，以及如何通过蒙特卡洛模拟来量化模型输出的风险范围。此外，还讨论了如何将不确定性信息融入到初始条件和参数估计中，以增强模型的适应能力。 章节三：网络拓扑与流分析 针对基础设施、交通网络、供应链等具有明显网络特征的系统，本部分提供了深入的分析工具。我们考察了各种图论算法在网络鲁棒性分析中的效能，特别是针对故障传播和拥堵蔓延的模拟。研究聚焦于网络中资源流动的效率最大化问题，包括路径选择的延迟模型以及多商品流的并发调度策略，旨在最小化传输时间或成本。 第二部分：资源配置与调度理论 本部分的核心在于研究如何在有限的资源约束下，实现预定目标的最佳分配和执行顺序的确定。这对于生产制造、项目管理和能源调度等领域至关重要。 章节四：离散事件调度与实时控制 本章集中于车间调度、任务分配等需要精确时间控制的场景。详细阐述了基于优先级规则和贪婪算法在单机与并行加工环境下的性能对比。引入了新的约束编程技术，用于处理作业的提前期、截止日期和转换时间等复杂约束。针对实时系统的需求，探讨了如何设计具有快速响应能力的反馈控制机制，以应对突发事件对既定计划的干扰。 章节五：有限资源下的分配策略 本部分关注资本、人力、时间等稀缺资源的战略性部署。我们提出了几种新的线性规划和整数规划模型，用于解决多阶段决策下的资源分配问题。研究内容包括投资组合的选择、研发项目的优先级排序，以及如何通过建立松弛模型来快速评估不同分配方案的可行边界。特别强调了在信息不完全的情况下，如何通过迭代优化来逐步逼近最优解。 章节六：供应链协同与库存管理 本章侧重于连接生产端与需求端的效率提升。分析了传统“推式”与现代“拉式”供应链模式的优劣。引入了基于博弈论的视角来理解供应链各节点间的利益冲突与合作潜力。探讨了安全库存的确定方法，并提出了动态调整补货策略，以平衡库存持有成本与缺货风险。 第三部分：决策科学与计算方法 本部分着眼于支撑前两部分的数学工具和计算算法的发展，尤其关注那些在处理大规模问题时表现出高效能的智能计算范式。 章节七：大规模线性与非线性求解器进展 本章系统回顾了现代数值方法在处理超大规模优化问题中的最新进展。内容涵盖了内点法、对偶单纯形法在特定问题结构下的改进，以及梯度下降法及其变体的收敛性分析。重点讨论了如何利用问题的稀疏性结构，设计出内存高效的求解算法。 章节八：启发式与元启发式算法的适用性研究 在某些高度非凸或组合爆炸的问题面前，精确求解器往往难以在合理时间内给出结果。本部分详细介绍了遗传算法、模拟退火以及粒子群优化等启发式方法在求解复杂工程难题中的应用案例。通过对比分析，明确了不同元启发式算法适用于哪类问题结构，并提出了如何调整参数以平衡搜索广度与局部收敛速度的经验法则。 章节九：多目标决策支持系统构建 现实世界中的决策很少只关注单一指标。本章聚焦于如何量化和比较不同目标函数之间的权衡关系。介绍了帕累托前沿的计算方法，并探讨了如何整合决策者的偏好信息（如权重或排序）到求解过程中。最终目标是提供一个清晰的决策空间视图，帮助用户理解不同方案所代表的牺牲与收益。 总结与展望 《现代系统工程与决策科学前沿探索》全面展示了该领域跨学科研究的广度和深度。本书的贡献不仅在于理论模型和算法的创新，更在于其为解决实际工程、经济和管理中的关键难题提供了强有力的技术支撑。通过对系统分析、资源调配和高级计算方法的深入探讨，本书旨在推动决策科学向更精确、更智能、更具响应性的方向发展。 ---

评分☆☆☆☆☆

生产制造流程中的效率提升与资源配置 《最优化规划论文集》中的部分内容，让我窥见了生产制造领域是如何巧妙地运用优化规划来提升效率和优化资源配置的。在现代工业生产中，如何最大化产出、最小化成本、提高产品质量，是每个企业都面临的核心问题。我发现有几篇论文深入探讨了如何利用数学模型和优化算法，来解决生产计划、物料配送、设备维护等方面的难题。其中一篇论文，详细介绍了如何运用整数规划和混合整数规划技术，来制定最优的生产排程，以应对多品种、小批量的生产需求，并考虑产能限制、交货期要求等多种约束条件。另一篇则聚焦于供应链的优化，研究者们提出了如何通过优化库存水平、运输路线以及供应商选择，来降低整体供应链的成本，提高响应速度。我尤其被关于车间调度优化的部分所吸引，其中探讨了如何利用启发式算法和元启发式算法，来解决复杂的车间调度问题，以最小化生产周期、减少在制品积压。此外，还有一些研究关注于质量控制和设备维护的优化，例如如何通过统计过程控制结合优化模型，来识别和消除生产过程中的质量缺陷，以及如何制定最优的设备维护计划，以延长设备寿命、减少非计划停机时间。这些研究为制造业的智能化转型提供了重要的理论和技术支持，它们直接关乎企业的核心竞争力，展现了优化技术在提升实际生产效率方面的强大能力，其内容的实用性和前瞻性给我留下了深刻印象。

评分☆☆☆☆☆

算法理论的精深剖析与实际应用挑战 尽管《最优化规划论文集》的篇幅不小，其中许多章节似乎都围绕着算法理论的深邃领域展开，对我这样一个非专业背景的读者来说，某些部分的理解确实需要花费一番功夫。我尤其对其中关于非线性规划的数学建模与求解方法部分感到好奇。研究者们在这一部分中，通过严谨的数学推导，构建了复杂的非线性规划模型，并探讨了各种求解算法的收敛性、稳定性和计算效率。我看到了一些经典的迭代算法，如牛顿法、拟牛顿法，以及针对大规模问题的求解策略，如内点法和投影梯度法。其中一篇论文对不同求解器在处理具有大规模约束和目标函数非凸性的问题时的表现进行了详尽的比较分析，这对于理解算法的适用性和局限性非常有帮助。此外，书中还有一些章节涉及到了随机优化和组合优化，这些内容为解决现实世界中许多复杂的决策问题提供了理论基础。例如，在供应链管理、资源调度等领域，如何在大数据和不确定性条件下做出最优决策，都需要依赖于这些先进的优化技术。尽管部分理论推导略显晦涩，但论文中的图表和算例分析，很大程度上帮助我把握了核心思想。这本书无疑为那些希望深入理解优化算法底层原理的读者提供了一个宝贵的资源库，它展示了数学工具在解决复杂实际问题时的强大力量，但也提醒了我，理论的落地应用往往需要克服诸多挑战。

评分☆☆☆☆☆

金融风险管理中的统计建模与前沿方法 翻阅《最优化规划论文集》，我意外地发现了一系列与金融风险管理紧密相关的研究。其中几篇论文深入探讨了如何运用优化规划的理论和方法来应对金融市场中日益复杂的风险。我看到了如何通过构建多目标优化模型来平衡投资组合的收益与风险，其中不仅考虑了传统的夏普比率，还引入了 VaR (Value at Risk) 和 CVaR (Conditional Value at Risk) 等更全面的风险度量指标。研究者们在论文中详细介绍了如何利用各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法，以及专门针对金融优化的算法，来寻找最优的资产配置方案。另一组论文则关注于信用风险的量化与定价，通过对违约概率、违约损失率等关键参数进行建模，并结合期权定价理论，推导出风险敞口的评估方法。我被其中关于蒙特卡洛模拟与优化相结合的策略所吸引，它能够有效地处理金融资产之间复杂的依赖关系。此外，还有一些研究探讨了如何利用机器学习与优化技术相结合，来预测市场波动、识别异常交易行为，以及优化保险产品的定价策略。这些内容对于金融机构、监管部门以及风险管理从业者来说，无疑具有极高的参考价值。本书并非仅仅是理论的探讨，许多论文都包含了对真实金融数据的分析和实证检验，展现了优化理论在金融领域的强大应用潜力，并且其前沿性体现在对新兴风险，如系统性风险和操作风险的关注上。

评分☆☆☆☆☆

运筹学在城市交通系统优化中的应用探索 当我浏览《最优化规划论文集》时，被其中几篇关于城市交通系统优化的论文所深深吸引。在日益拥堵的城市环境中，如何高效、智能地管理交通，已经成为一个全球性的挑战。这本书中的研究者们，将运筹学和优化规划的强大工具，应用到了解决交通拥堵、优化出行效率等实际问题上。我看到了一篇论文，详细阐述了如何利用图论和网络流优化技术，来设计最优的交通信号灯配时方案，以最大程度地减少车辆的等待时间和行程时间。另一篇则聚焦于公共交通网络的优化，研究者们提出了如何通过优化公交线路、站点设置以及发车频率，来提高公共交通的吸引力和运营效率，从而鼓励更多市民选择绿色出行。最令我感兴趣的是关于自动驾驶车辆的路径规划和车队协同优化研究。论文中探讨了如何在复杂的交通路况下，为自动驾驶汽车规划出最优的行驶路径，同时实现车队之间的信息共享和协同调度，以避免交通拥堵和提高道路通行能力。此外，还有一些论文涉及到共享单车、网约车等新兴交通模式的优化调度，以及如何利用交通流量预测数据，来提前采取应对措施，缓解交通压力。这些研究不仅具有深刻的理论意义，更对改善我们的城市生活质量具有直接的现实意义，它提供了许多前瞻性的思路和可行的解决方案，展示了优化理论在解决复杂社会问题方面的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

深度学习模型压缩技术的前沿探索 这本《最优化规划论文集》在我手中，我并没有直接找到关于“最优化规划”这个标题下具体内容的详细介绍，而是被书中一系列令人耳目一新的前沿研究深深吸引。尤其引我注目的是其中关于深度学习模型压缩技术的探讨。在当前人工智能飞速发展的浪潮下，如何让庞大而复杂的深度学习模型在资源受限的设备上高效运行，成为一个亟待解决的难题。本书收录的多篇论文，深入剖析了模型剪枝、量化、蒸馏等关键技术。我看到了研究人员如何通过精妙的算法设计，在保证模型性能的同时，大幅度降低模型的参数量和计算复杂度。例如，一篇论文详细阐述了基于梯度的剪枝策略，它不仅考虑了参数的重要性，还引入了激活值的稀疏性，使得剪枝效果更加显著。另一篇则聚焦于低比特量化，作者们探索了不同的量化方案，包括二值化、三值化以及更灵活的非均匀量化，并给出了量化噪声的理论分析和缓解方法。最让我印象深刻的是关于模型蒸馏的部分，研究者们提出了多种创新的“教师-学生”模型训练范式，旨在将大型、高性能模型的知识迁移到小型、高效的模型中，这对于移动端AI应用的部署具有里程碑式的意义。虽然本书的标题可能让一些读者望而却步，但我可以肯定的是，如果你对深度学习的优化和部署感兴趣，这本书中的模型压缩章节绝对会让你大开眼界，其深度和广度都远超我的预期，它不仅仅是理论的堆砌，更包含了许多实用的算法和实验验证。