| Título : |
Linear Programming Using MATLAB® |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Ploskas, Nikolaos, Autor ; Samaras, Nikolaos, Autor |
| 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. |
| Palabras clave: |
Optimización matemática Software de ordenador Informática Algoritmos Optimización continua Software matemático Aplicaciones matemáticas en informática |
| Índice Dewey: |
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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Linear Programming Using MATLAB® [documento electrónico] / Ploskas, Nikolaos, Autor ; Samaras, Nikolaos, Autor . - 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.
| Palabras clave: |
Optimización matemática Software de ordenador Informática Algoritmos Optimización continua Software matemático Aplicaciones matemáticas en informática |
| Índice Dewey: |
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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
|  |
Linear Programming Using MATLAB®
