연세대학교 학술정보원

  • ENGLISH
  • LOGIN
  • 사이트내검색
    사이트내 검색

    닫기

연세대학교 학술정보원 로고 이미지

닫기

상세정보

  • HOME
  • 검색상세정보

Introduction to mathematical programming : applications and algorithms

Winston, Wayne L

책이미지
서평쓰기
서평쓰기
자료유형단행본
서명/저자사항Introduction to mathematical programming : applications and algorithms / Wayne L. Winston.
개인저자Winston, Wayne L
판사항2nd ed.
발행사항Belmont, Calif. : Duxbury Press, c1995.
형태사항xv, 818, 39 p. : ill. ; 26 cm. + 2 computer disks (3 1/2 in.).
ISBN0534230466
일반주기 System requirements for computer disks: IBM-compatible PC (386 microprocessor required for LINDO NL); PC-DOS; math coprocessor required for LINDO NL program.
Computer disk contains student versions of the LINDO, LINGO, and GINO optimization software packages.
서지주기Includes bibliographical references and index.
일반주제명Programming (Mathematics)
언어영어

전자자료

소장정보

서비스 이용안내
  • 보존서고도서 신청보존서고도서 신청
  • 캠퍼스대출캠퍼스대출
메세지가 없습니다
No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00021042253 BA 519.7 95a [신촌]도서관/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능

목차

목차 일부

[영문] CONTENTS
1 Introduction to Mathematical Programming = 1
 1.1 Examples of Mathematical Programming = 1
 1.2 Successful Applications of Mathematical Programming = 2
 1.3 Where to Read More About Ma...

목차 전체

[영문] CONTENTS
1 Introduction to Mathematical Programming = 1
 1.1 Examples of Mathematical Programming = 1
 1.2 Successful Applications of Mathematical Programming = 2
 1.3 Where to Read More About Mathematical Programming = 3
2 Basic Linear Algebra = 4
 2.1 Matrices and Vectors = 4
 2.2 Matrices and Systems of Linear Equations = 14
 2.3 The Gauss-Jordan Method for Solving Systems of Linear Equations = 16
 2.4 Linear Independence and Linear Dependence = 27
 2.5 The Inverse of a Matrix = 31
 2.6 Determinants = 37
3 Introduction to Linear Programming = 45
 3.1 What Is a Linear Programming Problem? = 45
 3.2 The Graphical Solution of Two-Variable Linear Programming Problems = 52
 3.3 Special Cases = 60
 3.4 A Diet Problem = 66
 3.5 A Work-Scheduling Problem = 69
 3.6 A Capital Budgeting Problem = 73
 3.7 Short-Term Financial Planning = 77
 3.8 Blending Problems = 80
 3.9 Production Process Models = 90
 3.10 Using Linear Programming to Solve Multiperiod Decision Problems : An Inventory Model = 95
 3.11 Multiperiod Financial Models = 100
 3.12 Multiperiod Work Scheduling = 104
4 The Simplex Algorithm and Goal Programming = 120
 4.1 How to Convert an LP to Standard Form = 120
 4.2 Preview of the Simplex Algorithm = 124
 4.3 The Simplex Algorithm = 130
 4.4 Using the Simplex Algorithm to Solve Minimization Problems = 140
 4.5 Alternative Optimal Solutions = 142
 4.6 Unbounded LPs = 145
 4.7 The LINDO Computer Package = 148
 4.8 Matrix Generators, LINGO, and Scaling of LPs = 152
 4.9 Degeneracy and the Convergence of the Simplex Algorithm = 157
 4.10 The Big M Method = 161
 4.11 The Two-Phase Simplex Method = 167
 4.12 Unrestricted-in-Sign Variables = 172
 4.13 Karmarkar's Method for Solving LPs = 178
 4.14 Multiattribute Decision Making in the Absence of Uncertainty : Goal Programming = 179
 4.15 Solving LPs with Spreadsheets = 192
5 Sensitivity Analysis : An Applied Approach = 207
 5.1 A Graphical Introduction to Sensitivity Analysis = 207
 5.2 The Computer and Sensitivity Analysis = 212
 5.3 Managerial Use of Shadow Prices = 227
 5.4 What Happens to the Optimal z-Value If the Current Basis Is No Longer Optimal? = 229
6 Sensitivity Analysis and Duality = 244
 6.1 A Graphical Introduction to Sensitivity Analysis = 244
 6.2 Some Important Formulas = 250
 6.3 Sensitivity Analysis = 258
 6.4 Sensitivity Analysis When More Than One Parameter Is Changed : The 100% Rule = 273
 6.5 Finding the Dual of an LP = 279
 6.6 Economic Interpretation of the Dual Problem = 286
 6.7 The Dual Theorem and Its Consequences = 289
 6.8 Shadow Prices = 299
 6.9 Duality and Sensitivity Analysis = 309
 6.10 Complementary Slackness = 312
 6.11 The Dual Simplex Method = 316
 6.12 Data Envelopment Analysis = 322
7 Transportation, Assignment, and Transshipment Problems = 349
 7.1 Formulating Transportation Problems = 349
 7.2 Finding Basic Feasible Solutions for Transportation Problems = 362
 7.3 The Transportation Simplex Method = 372
 7.4 Sensitivity Analysis for Transportation Problems = 380
 7.5 Assignment Problems = 383
 7.6 Transshipment Problems = 391
8 Network Models = 405
 8.1 Basic Definitions = 405
 8.2 Shortest Path Problems = 406
 8.3 Maximum Flow Problems = 412
 8.4 CPM and PERT = 426
 8.5 Minimum Cost Network Flow Problems = 448
 8.6 Minimum Spanning Tree Problems = 455
 8.7 The Network Simplex Method = 459
9 Integer Programming = 477
 9.1 Introduction to Integer Programming = 477
 9.2 Formulating Integer Programming Problems = 480
 9.3 The Branch- and-Bound Method for Solving Pure Integer Programming Problems = 515
 9.4 The Branch- and-Bound Method for Solving Mixed Integer Programming Problems = 528
 9.5 Solving Knapsack Problems by the Branch- and-Bound Method = 529
 9.6 Solving Combinatorial Optimization Problems by the Branch- and-Bound Method = 532
 9.7 Implicit Enumeration = 546
 9.8 The Cutting Plane Algorithm = 552
10 Advanced Topics in Linear Programming = 567
 10.1 The Revised Simplex Algorithm = 567
 10.2 The Product Form of the Inverse = 572
 10.3 Using Column Generation to Solve Large-Scale LPs = 575
 10.4 The Dantzig-Wolfe Decomposition Algorithm = 582
 10.5 The Simplex Method for Upper-Bounded Variables = 600
 10.6 Karmarkar's Method for Solving LP's = 604
11 Game Theory = 619
 11.1 Two-Person Zero-Sum and Constant-Sum Games : Saddle Points = 619
 11.2 Two-Person Zero-Sum Games : Randomized Strategies, Domination, and Graphical Solution = 623
 11.3 Linear Programming and Zero-Sum Games = 632
 11.4 Two-Person Nonconstant-Sum Games = 645
 11.5 Introduction to n-Person Game Theory = 649
 11.6 The Core of an n -Person Game = 651
 11.7 The Shapley Value = 655
12 Nonlinear Programming = 664
 12.1 Review of Differential Calculus = 664
 12.2 Introductory Concepts = 671
 12.3 Convex and Concave Functions = 683
 12.4 Solving NI-Ps with One Variable = 692
 12.5 Golden Section Search = 700
 12.6 Unconstrained Maximization and Minimization with Several Variables = 706
 12.7 The Method of Steepest Ascent = 712
 12.8 Lagrange Multipliers = 716
 12.9 The Kuhn-Tucker Conditions = 723
 12.10 Quadratic Programming = 734
 12.11 Separable Programming = 742
 12.12 The Method of Feasible = Directions748
 12.13 Pareto Optimality and Tradeoff Curves = 751
13 Deterministic Dynamic Programming = 765
 13.1 Two Puzzles = 765
 13.2 A Network Problem = 767
 13.3 An Inventory Problem = 774
 13.4 Resource Allocation Problems = 780
 13.5 Equipment Replacement Problems = 792
 13.6 Formulating Dynamic Programming Recursions = 795
 13.7 Using Spreadsheets to Solve Dynamic Programming Problems = 808
Answers to Selected Problems = AI
Index = A27

청구기호 Browsing

이 분야 인기자료

  • 표지이미지
    (EXCEL, SPSS, R로 배우는) 통계학 입문
    강상욱
    자유아카데미, 2014
  • 표지이미지
    (그림으로 이해하는) 우주과학사
    본전성친 本田成親
    개마고원, 2006
  • 표지이미지
    (캠벨) 생명과학 : 1~5단원
    Reece, Jane B
    바이오사이언스, 2012
  • 표지이미지
    대학물리학. 1
    Young, Hugh D
    淸文閣, 2009
  • 표지이미지
    (공학도를 위한) Tensor 해석 개론
    최덕기
    범한서적주식회사, 2003

서평 (0 건)

*주제와 무관한 내용의 서평은 삭제될 수 있습니다.

서평추가

서평추가
별점
별0점
  • 별5점
  • 별4.5점
  • 별4점
  • 별3.5점
  • 별3점
  • 별2.5점
  • 별2점
  • 별1.5점
  • 별1점
  • 별0.5점
  • 별0점
*서평 입력 시 선택한 별점은 전체 별점에 반영됩니다.
제목입력
본문입력

태그

태그추가

태그추가
태그입력
태그보기