Título :	Nonlinear Combinatorial Optimization
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Du, Ding-Zhu, ; Pardalos, Panos M., ; Zhang, Zhao,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	VIII, 315 p. 29 ilustraciones, 9 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-16194-1
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  Cálculo de variaciones  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Matemáticas discretas  geometría convexa  Geometría discreta  Algoritmos  Topología  Cálculo de variaciones y optimización  Estructuras de datos y teoría de la información  Geometría convexa y discreta
Índice Dewey:	519.6
Resumen:	Los estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas aplicadas, optimización, ingeniería, informática y ciencias de la gestión encontrarán en este libro una referencia útil que proporciona una introducción a las aplicaciones y teorías fundamentales de la optimización combinatoria no lineal. La optimización combinatoria no lineal es una nueva área de investigación dentro de la optimización combinatoria e incluye numerosas aplicaciones a desarrollos tecnológicos, como la comunicación inalámbrica, la computación en la nube, la ciencia de datos y las redes sociales. En este libro se analizan y exploran desarrollos teóricos que incluyen métodos discretos de Newton, métodos duales primarios con relajación convexa, optimización submodular y programas de CC discretos, junto con varias aplicaciones, a través de artículos de destacados expertos.
Nota de contenido:	A role of minimum spanning tree -- Discrete Newton method -- An overview of submodular optimization: single- and multi-objectives -- Discrete convex optimization and applications in supply chain management -- Thresholding methods for streaming submodular maximization with a cardinality constraint and its variants -- Nonsubmodular optimization -- On block-structured integer programming and its applications -- Online combinatorial optimization problems with nonlinear objectives -- Solving combinatorial problems with machine learning methods -- Modeling malware propagation dynamics and developing prevention method in wireless sensor networks -- Composed influence in social networks -- Friending -- Optimization on content spread in social network studies -- Interation-aware influence maximization in social networks -- Multi-document extractive summarization as a nonlinear combinatorial optimization- Viral marketing for complementary products.
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

Nonlinear Combinatorial Optimization [documento electrónico] / Du, Ding-Zhu, ; Pardalos, Panos M., ; Zhang, Zhao,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VIII, 315 p. 29 ilustraciones, 9 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-16194-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Optimización matemática  Cálculo de variaciones  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Matemáticas discretas  geometría convexa  Geometría discreta  Algoritmos  Topología  Cálculo de variaciones y optimización  Estructuras de datos y teoría de la información  Geometría convexa y discreta
Índice Dewey:	519.6
Resumen:	Los estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas aplicadas, optimización, ingeniería, informática y ciencias de la gestión encontrarán en este libro una referencia útil que proporciona una introducción a las aplicaciones y teorías fundamentales de la optimización combinatoria no lineal. La optimización combinatoria no lineal es una nueva área de investigación dentro de la optimización combinatoria e incluye numerosas aplicaciones a desarrollos tecnológicos, como la comunicación inalámbrica, la computación en la nube, la ciencia de datos y las redes sociales. En este libro se analizan y exploran desarrollos teóricos que incluyen métodos discretos de Newton, métodos duales primarios con relajación convexa, optimización submodular y programas de CC discretos, junto con varias aplicaciones, a través de artículos de destacados expertos.
Nota de contenido:	A role of minimum spanning tree -- Discrete Newton method -- An overview of submodular optimization: single- and multi-objectives -- Discrete convex optimization and applications in supply chain management -- Thresholding methods for streaming submodular maximization with a cardinality constraint and its variants -- Nonsubmodular optimization -- On block-structured integer programming and its applications -- Online combinatorial optimization problems with nonlinear objectives -- Solving combinatorial problems with machine learning methods -- Modeling malware propagation dynamics and developing prevention method in wireless sensor networks -- Composed influence in social networks -- Friending -- Optimization on content spread in social network studies -- Interation-aware influence maximization in social networks -- Multi-document extractive summarization as a nonlinear combinatorial optimization- Viral marketing for complementary products.
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