Linear Programming Using MATLAB® / Ploskas, Nikolaos  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Linear Programming Using MATLAB® Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ploskas, Nikolaos, ; Samaras, Nikolaos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVII, 637 p. 59 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-65919-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática  Software de ordenador  Informática  Algoritmos  Optimización continua  Software matemático  Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este libro ofrece una presentación teórica y computacional de una variedad de algoritmos y métodos de programación lineal con énfasis en el método simplex revisado y sus componentes. Se incluye una base teórica y una formulación matemática para cada algoritmo, así como ejemplos numéricos completos y el código MATLAB® correspondiente. Las implementaciones de MATLAB® presentadas en este libro son sofisticadas y permiten a los usuarios encontrar soluciones para programas lineales de referencia a gran escala. A cada algoritmo le sigue un estudio computacional sobre problemas de referencia que analizan el comportamiento computacional de los algoritmos presentados. Como sólido complemento de la literatura existente sobre algorítmica específica, este libro será útil para investigadores, científicos, programadores matemáticos y estudiantes con conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo. La presentación clara permite al lector comprender y utilizar todos los componentes de los métodos de tipo simplex, como técnicas de presolución, técnicas de escala, reglas pivotantes, métodos de actualización de bases y análisis de sensibilidad. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Linear Programming Algorithms -- 3. Linear Programming Benchmark and Random Problems -- 4. Presolve Methods -- 5. Scaling Techniques -- 6. Pivoting Rules -- 7. Basis Inverse and  Update Methods -- 8. Revised Primal Simplex Algorithm -- 9. Exterior Point Simplex Algorithms -- 10. Interior Point Method -- 11. Sensitivity Analysis -- Appendix: MATLAB's Optimization Toolbox Algorithms --  Appendix: State-of-the-art Linear Programming Solvers;CLP and CPLEX. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a theoretical and computational presentation of a variety of linear programming algorithms and methods with an emphasis on the revised simplex method and its components. A theoretical background and mathematical formulation is included for each algorithm as well as comprehensive numerical examples and corresponding MATLAB® code. The MATLAB® implementations presented in this book  are sophisticated and allow users to find solutions to large-scale benchmark linear programs. Each algorithm is followed by a computational study on benchmark problems that analyze the computational behavior of the presented algorithms. As a solid companion to existing algorithmic-specific literature, this book will be useful to researchers, scientists, mathematical programmers, and students with a basic knowledge of linear algebra and calculus.  The clear presentation enables the reader to understand and utilize all components of simplex-type methods, such as presolve techniques, scaling techniques, pivoting rules, basis update methods, and sensitivity analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Linear Programming Using MATLAB® [documento electrónico] / Ploskas, Nikolaos, ; Samaras, Nikolaos,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVII, 637 p. 59 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-65919-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática  Software de ordenador  Informática  Algoritmos  Optimización continua  Software matemático  Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este libro ofrece una presentación teórica y computacional de una variedad de algoritmos y métodos de programación lineal con énfasis en el método simplex revisado y sus componentes. Se incluye una base teórica y una formulación matemática para cada algoritmo, así como ejemplos numéricos completos y el código MATLAB® correspondiente. Las implementaciones de MATLAB® presentadas en este libro son sofisticadas y permiten a los usuarios encontrar soluciones para programas lineales de referencia a gran escala. A cada algoritmo le sigue un estudio computacional sobre problemas de referencia que analizan el comportamiento computacional de los algoritmos presentados. Como sólido complemento de la literatura existente sobre algorítmica específica, este libro será útil para investigadores, científicos, programadores matemáticos y estudiantes con conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo. La presentación clara permite al lector comprender y utilizar todos los componentes de los métodos de tipo simplex, como técnicas de presolución, técnicas de escala, reglas pivotantes, métodos de actualización de bases y análisis de sensibilidad. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Linear Programming Algorithms -- 3. Linear Programming Benchmark and Random Problems -- 4. Presolve Methods -- 5. Scaling Techniques -- 6. Pivoting Rules -- 7. Basis Inverse and  Update Methods -- 8. Revised Primal Simplex Algorithm -- 9. Exterior Point Simplex Algorithms -- 10. Interior Point Method -- 11. Sensitivity Analysis -- Appendix: MATLAB's Optimization Toolbox Algorithms --  Appendix: State-of-the-art Linear Programming Solvers;CLP and CPLEX. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a theoretical and computational presentation of a variety of linear programming algorithms and methods with an emphasis on the revised simplex method and its components. A theoretical background and mathematical formulation is included for each algorithm as well as comprehensive numerical examples and corresponding MATLAB® code. The MATLAB® implementations presented in this book  are sophisticated and allow users to find solutions to large-scale benchmark linear programs. Each algorithm is followed by a computational study on benchmark problems that analyze the computational behavior of the presented algorithms. As a solid companion to existing algorithmic-specific literature, this book will be useful to researchers, scientists, mathematical programmers, and students with a basic knowledge of linear algebra and calculus.  The clear presentation enables the reader to understand and utilize all components of simplex-type methods, such as presolve techniques, scaling techniques, pivoting rules, basis update methods, and sensitivity analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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